30、沉浸式环境中圆周运动错觉的客观量化

沉浸式环境中圆周运动错觉的客观量化

在虚拟现实(VR)等计算机环境中,人类交互需要尽量减少晕动症的影响,其中运动错觉(vection)是一种常见的晕动症形式,它会让受试者在视觉刺激下产生自我运动的错觉。本文将深入探讨运动错觉的量化方法、相关实验设计以及实验结果。

1. 背景知识
  • 晕动症与视觉诱发晕动症 :晕动症是人体对真实或虚拟环境中运动刺激的不适反应。在现实世界中,人体通过前庭眼反射(VOR)来感知运动和稳定视线。而在虚拟环境中,晕动症主要由视觉诱发,即视觉诱发晕动症(VIMS)。VIMS的产生与多种因素有关,如VOR和体感重力感受器输入的冲突、视动性眼球震颤(OKN)以及身体姿势障碍等。
  • 运动错觉 :运动错觉是在真实和虚拟沉浸式环境中产生的自我运动的错觉,其形式可以是圆周、线性或两者的组合。常见的诱发运动错觉的方式包括听觉诱发(AIV)、触觉诱发(HKV)、生物医学诱发(BMV)和视觉诱发(VIV)等。运动错觉的强度取决于视觉场中物体的流动、表观深度以及暴露时间等因素。
2. 运动错觉的测量方法

运动错觉的测量方法可分为主观测量和客观测量:
|测量方法|具体内容|
| ---- | ---- |
|主观测量|通过操纵杆按钮报告自我运动的开始/结束和强度、旋转圆形旋钮以响应旋转的视动鼓、在10或100分的量表上进行幅度估计(ME)评级等|
|客观测量|
| - EEG测量|具有较高的时间分辨率,可通过事件相关脑电位(ERP)的时频分析来感知运动错觉。例如,在特定的视觉刺激下,10

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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