39、实时跨虚拟工作空间的双手交互研究

实时跨虚拟工作空间的双手交互研究

1. 跨工作空间交互

在虚拟现实(VR)环境中,使用头戴式显示器(HMD)与虚拟对象进行交互时,手持控制器上众多晦涩的按钮会让交互变得困难。而通过摄像头或无线数据手套跟踪的徒手动作,不仅能减轻疲劳,还无需担心控制器从手中掉落。研究确定了三种用于VR中3D用户交互的基本徒手手势:

手势 描述
指向(P) 可在空中通过伸展一根、两根手指或手臂朝向某物来执行,是人们向他人传达信息的最基本方式。借助先进的HMD(如Oculus Quest)的前置摄像头跟踪用户手部,手部和指尖的指向动作能精确映射到虚拟手模型上,让用户在虚拟环境中有真实的存在感。在本研究中,该手势用于与共享工作空间交互,指示用户要移动个人物品的目标位置,或从共享工作空间检索共享物品到个人工作空间的位置。
握住(H) 该手势可将虚拟对象保留在手掌中,或使其跟随手部移动。在本研究中,握住手势对应管理个人工作空间的手势状态,仅用于与个人工作空间交互,个人工作空间可实现为类似可触摸平板电脑/容器的平台。用户可握住并移动它以查看其中物品,还能调整其相对位置,方便抓取物品。
抓取(G) 是在VR中远程操作虚拟对象的重要交互技术,代表“拿起”和“放下”动作的组合,用于与个人和共享工作空间交互。通过计算手指运动来检测滑动、捏合和握拳动作作为抓取手势的实
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码与理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究
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