虚拟现实系统中的时间延迟问题研究

研究了基于头盔显示器(HMD)的虚拟现实系统中的时间延迟问题。分析了延迟产生的原因,以及其对系统产生的影响。提出利用神经网络预测头部运动,由预测结果更新HMD显示,消除延迟。定义八种类型的头部运动,并选取头部的六自由度数据作为神经网络的训练样本。利用该方法,可以有效地补偿HMD系统中的时间延迟,消除使用者的眩晕感。     

利用粗集上近似处理特征提取中的噪声问题

该文针对特征提取中存在的噪声污染问题 ,分析了采用粗集上近似进行特征提取可以处理含有噪声数据的原因 ;证明了上近似质量随着条件属性的压缩而降低 ,提出了一种基于集合上近似的质量来进行特征提取的算法 ,该算法以集合上近似质量为迭代准则 ,通过设置一阈值来求取θ -约简 ,得到所要提取的特征     

虚拟现实训练系统中基于手势的人机交互

给出了虚拟手建模和数据手套校正的方法和步骤。通过数据手套与位置跟踪设备的结合使用,得到现实世界中手的姿势以及位置,并以此驱动虚拟世界中的虚拟手进行交互操作。运用神经网络和逻辑组合的方法分别对定义的静态手势和动态命令进行识别,形成相应的操作命令。为验证所提方法的有效性和实用性,将基于手势的人机交互技术应用于某型自行火炮的虚拟驾驶训练中,受训者可以像在真实世界中一样操纵虚拟训练环境中的虚拟物体和部件,取得了满意的训练效果。