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        基于個人智能終端的分布式虛擬現(xiàn)實(shí)實(shí)踐教學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

        2020-05-16 07:56:30SONGSean
        實(shí)驗(yàn)室研究與探索 2020年2期
        關(guān)鍵詞:教學(xué)系統(tǒng)全景顯示器

        宋 鷹, SONG Sean

        (1.中國石油大學(xué)(華東)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,山東青島266580;2.坎特伯雷大學(xué)工學(xué)院,新西蘭克賴斯特徹奇8011)

        0 引 言

        虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)(Virtual Reality),簡稱VR技術(shù),是以計(jì)算機(jī)技術(shù)為核心,結(jié)合全景攝影、圖形渲染、姿態(tài)傳感、伺服反饋、網(wǎng)絡(luò)通信、人機(jī)交互等最新技術(shù),建立和營造出一個可以實(shí)現(xiàn)多感官體驗(yàn)的三維虛擬世界,進(jìn)而為用戶提供身臨其境的沉浸式體驗(yàn)[1-2]。VR技術(shù)可以廣泛地應(yīng)用于航空航天、軍事、高端設(shè)計(jì)與制造、醫(yī)療、娛樂、遠(yuǎn)程通信、教育與培訓(xùn)等領(lǐng)域。VR技術(shù)最早應(yīng)用于教育領(lǐng)域是在20世紀(jì)90年代初,由Mclellan等學(xué)者提出將虛擬現(xiàn)實(shí)作為一種學(xué)習(xí)媒體技術(shù)創(chuàng)造虛擬情景的學(xué)習(xí),為高等教育的教學(xué)活動提供可能性的變革[3]。

        現(xiàn)場實(shí)踐、實(shí)訓(xùn)、實(shí)習(xí)教學(xué)是各類教育教學(xué)活動中時空跨度最大、最為復(fù)雜的組織形式[4]。為了達(dá)到最好的教學(xué)示范效果,需要有先進(jìn)的技術(shù)手段作為支撐。與其他技術(shù)方法相比,結(jié)合了虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的分布式虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)(Distributed Virtual Reality)[5],可以將不同用戶通過網(wǎng)絡(luò)連接成一個共享的虛擬世界系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)資源的共享和協(xié)同式交互。該系統(tǒng)具有群體協(xié)作性、情景沉浸性、動態(tài)操作性和實(shí)時交互性等特點(diǎn),可以為地礦油、農(nóng)林水、軍事、交通等對實(shí)踐場地和安全要求高的學(xué)科的實(shí)踐類教學(xué)活動提供一種全新的技術(shù)支撐方法和理論創(chuàng)新工具[6-10]。

        本文以現(xiàn)場實(shí)踐、野外實(shí)習(xí)教學(xué)和演示的具體需求為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)了一種以智能手機(jī)和硬紙板為近眼顯示器主體、以民用無人機(jī)為搭載平臺、全景攝像機(jī)為視頻采集設(shè)備、5G移動網(wǎng)絡(luò)為信息傳輸介質(zhì)的符合我國國情的分布式虛擬現(xiàn)實(shí)實(shí)踐教學(xué)系統(tǒng),開展野外實(shí)踐現(xiàn)場的虛擬現(xiàn)實(shí)交互式教學(xué),提高實(shí)踐教學(xué)的質(zhì)量。

        1 分布式虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的基本原理

        分布式虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng),通常由圖形顯示器(客戶端)、控制設(shè)備(主控端)和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)3大部分組成。其中位于客戶端的圖形顯示器,又稱為近眼顯示器(Near Eye Display,NED),是虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)最重要的客戶端設(shè)備。

        成人雙眼瞳孔中心點(diǎn)之間存在55~75 mm水平距離,造成雙眼視網(wǎng)膜上的物象存在一定程度的水平差異,這種水平像位差稱為雙目視差[11-13](見圖1)。而人腦內(nèi)視覺神經(jīng)皮層可以將雙眼觀測的不同圖像融合,消除雙目視差,在人腦中形成一幅立體的圖像。虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)正是借鑒人類眼球結(jié)構(gòu)和視覺神經(jīng)系統(tǒng)的視覺信息采集和加工機(jī)制進(jìn)行仿真模擬,借助水平位置不同的多組相機(jī)同時拍攝,獲取多組圖像后,在近眼顯示器內(nèi)并列放置,從而使觀測者產(chǎn)生三維立體的視覺,實(shí)現(xiàn)視覺上的沉浸感。常見近眼顯示器除了高分辨率屏幕外,還內(nèi)置有陀螺儀、加速度計(jì)等慣性傳感器和全球?qū)Ш蕉ㄎ幌到y(tǒng),可以實(shí)時跟蹤佩戴者的朝向、方位等姿態(tài)變化,并相應(yīng)調(diào)整顯示屏幕畫面的視場角,這就使得佩戴者擁有如同完全置身于虛擬世界之中的沉浸式體驗(yàn)。

        圖1 人類眼球成像原理及視覺雙目視差示意圖[11]

        隨著虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的迅速發(fā)展,作為客戶端的近眼顯示設(shè)備也成為研發(fā)的焦點(diǎn)[14]。然而,目前市場上常用于虛擬現(xiàn)實(shí)教學(xué)的近眼顯示系統(tǒng),通常為國外進(jìn)口產(chǎn)品,成本高昂,難以成規(guī)模的應(yīng)用于實(shí)踐教學(xué)等活動之中,更無法適應(yīng)我國高等院校實(shí)習(xí)活動一般集中安排和大班制教學(xué)的現(xiàn)狀。

        2 分布式虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        2.1 設(shè)計(jì)目標(biāo)

        本系統(tǒng)將光機(jī)電一體化、近眼顯示(NED)、無人機(jī)全景攝影(UAV Photography)、人工智能(AI)、5G 物聯(lián)網(wǎng)、地理信息系統(tǒng)(GIS)等關(guān)鍵技術(shù)深度融合,利用智能手機(jī)等個人智能終端為顯示媒介、多旋翼無人機(jī)和全景攝像機(jī)為視頻采集裝置、5G高速互聯(lián)網(wǎng)為數(shù)據(jù)傳輸媒介,設(shè)計(jì)分布式虛擬現(xiàn)實(shí)實(shí)踐教學(xué)系統(tǒng),以滿足室內(nèi)和現(xiàn)場等不同情景下大班制教學(xué)和示范的需求。

        2.2 硬件設(shè)計(jì)

        本系統(tǒng)的硬件部分由近眼顯示器、移動視頻采集裝置和主控終端三大部分組成(見圖2)。分別實(shí)現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)圖像顯示和交互、移動全景圖像采集和直播、5G物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建和系統(tǒng)控制等不同功能。

        近眼顯示器由機(jī)殼、遮光罩、透鏡組、調(diào)節(jié)螺母、軟墊、粘扣、尼龍帶、控制盒、連接線和個人智能終端組成[見圖2(a)]。機(jī)殼是由硬紙盒折疊或ABS塑料加工成形的箱式結(jié)構(gòu),也是近眼顯示器的主體,與其前端蓋板之間用粘扣連接,在前端蓋板上粘貼有軟墊以增加摩擦力固定智能手機(jī)等個人智能終端;機(jī)殼后端安裝有遮光罩和尼龍頭帶,分別用于屏蔽光線和方便佩戴;機(jī)殼內(nèi)部包括若干獨(dú)立空腔,空腔之間開有通孔用以安裝透鏡組。透鏡組由兩片平凸透鏡(d=4 cm,f=1.5 cm)和筒形外殼組成,其外表面上有螺紋,可配合調(diào)節(jié)螺母調(diào)節(jié)焦距??刂坪邪惭b于機(jī)殼右側(cè),其外表面設(shè)有控制按鈕,內(nèi)部空腔安裝有主控模塊和5G網(wǎng)絡(luò)模塊,用于接收和放大5G網(wǎng)絡(luò)信號,并控制個人智能終端。連接線一端連接個人智能終端,利用個人智能終端電池為控制盒供電,另一端則連接控制盒。個人智能終端包括常見的基于Android或IOS等操作系統(tǒng)的智能手機(jī)或其他小型智能裝置,該類裝置一般配有高分辨率顯示屏、導(dǎo)航定位芯片、陀螺儀和加速度計(jì)等。

        移動視頻采集裝置由多旋翼無人機(jī)和全景攝像機(jī)組成[見圖2(b)]。多旋翼無人機(jī)采用常見的民用級四旋翼無人機(jī),其機(jī)身底部或機(jī)腹可外掛不少于0.5 kg載荷,飛行距離不低于1 km,直播回傳距離不小于0.75 km,續(xù)航時間不少于20 min,抗風(fēng)能力不小于4級(風(fēng)速20~28 km/h)。全景攝像機(jī)安裝于無人機(jī)機(jī)身底部或機(jī)腹,通過4個魚眼攝像頭實(shí)現(xiàn)360°全景拍攝,內(nèi)載視頻拼接處理芯片,通過算法處理實(shí)現(xiàn)實(shí)時全景拍攝并將視頻信號直播回傳至主控終端。

        主控終端由無人機(jī)遙控器、5G網(wǎng)絡(luò)天線和總控模塊組成[見圖2(c)]。遙控器包括4個控制通道:第1通道控制副翼,第2通道控制升降舵,第3通道控制油門,第4通道控制方向舵。網(wǎng)絡(luò)天線,一方面用于傳輸主控終端與無人機(jī)之間的通信信號,增加無人機(jī)遙控距離并提高信號傳輸穩(wěn)定性;另一方面,該天線還用于在野外現(xiàn)場組建5G局域網(wǎng),實(shí)現(xiàn)主控終端與客戶端(近眼顯示器)之間通信信號的穩(wěn)定傳輸。總控模塊用于控制和管理整個分布式虛擬現(xiàn)實(shí)實(shí)踐教學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)行,并實(shí)現(xiàn)野外路徑智能規(guī)劃等功能。

        使用時,①實(shí)習(xí)教員通過主控終端在野外實(shí)習(xí)現(xiàn)場組建5G無線局域網(wǎng),并指導(dǎo)所有實(shí)習(xí)學(xué)員的個人智能終端接入該局域網(wǎng);②實(shí)習(xí)學(xué)員將手機(jī)等個人智能終端固定于機(jī)殼內(nèi),并用數(shù)據(jù)線與控制盒連接,從而構(gòu)成完整的近眼顯示系統(tǒng);③實(shí)習(xí)教員通過主控終端放飛和控制移動視頻采集裝置,移動視頻采集裝置在飛行過程中通過5G網(wǎng)絡(luò)實(shí)時回傳信號至主控終端,主控終端再通過5G局域網(wǎng)將視頻信號發(fā)送和共享到各實(shí)習(xí)學(xué)員所佩戴的近眼顯示系統(tǒng)中。實(shí)習(xí)學(xué)員可以轉(zhuǎn)動調(diào)節(jié)螺母調(diào)節(jié)透鏡組與屏幕之間的距離,以達(dá)到最佳的立體顯示效果,觀看無人機(jī)拍攝的實(shí)習(xí)區(qū)圖像(見圖3),還可以通過頭部的上下左右移動來轉(zhuǎn)換觀測視角。通過控制盒上的按鍵實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互操作,實(shí)現(xiàn)各種功能(見圖4)。

        圖2 分布式虛擬現(xiàn)實(shí)實(shí)踐教學(xué)系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖

        圖3 近眼顯示器內(nèi)屏幕影像圖

        圖4 近眼顯示器實(shí)拍圖(黃色機(jī)殼由硬紙板折疊而成,白色控制盒安裝于機(jī)殼外側(cè))

        2.3 智能路徑規(guī)劃算法

        實(shí)習(xí)路徑規(guī)劃,常被稱為踏勘或野外踏勘,通常是在開展現(xiàn)場調(diào)查和實(shí)習(xí)工作之前,對實(shí)習(xí)區(qū)的基本情況、各實(shí)習(xí)點(diǎn)的基本位置進(jìn)行摸底,規(guī)劃最優(yōu)的實(shí)習(xí)路線,以保證實(shí)習(xí)任務(wù)的圓滿完成。其目標(biāo)是從起點(diǎn)出發(fā),以最安全最高效的方式訪問所有實(shí)習(xí)點(diǎn)[15]。城郊、平原等實(shí)習(xí)區(qū)的路徑規(guī)劃相對簡單,只需考慮實(shí)習(xí)點(diǎn)的地理位置和實(shí)習(xí)區(qū)當(dāng)?shù)芈肪W(wǎng)分布即可。然而對山區(qū)、沙漠、灘涂、采坑等復(fù)雜地貌或地形切割劇烈的實(shí)習(xí)區(qū)進(jìn)行路徑規(guī)劃時,還需要考慮實(shí)習(xí)區(qū)當(dāng)?shù)仄渌蛩?,主要包括:?懸崖、巨石、河流、沼澤、灘涂、滑坡、施工現(xiàn)場等各類障礙性地物分布情況;②實(shí)習(xí)區(qū)主要植被類型和覆蓋程度;③實(shí)習(xí)區(qū)地貌地形特征。

        如何對復(fù)雜地貌實(shí)習(xí)區(qū)進(jìn)行快速分析,并自動規(guī)劃出最安全最高效的實(shí)習(xí)路線是野外現(xiàn)場實(shí)踐系統(tǒng)的核心技術(shù)。本系統(tǒng)所用的路徑智能規(guī)劃算法基于Python語言編寫,應(yīng)用數(shù)組與矩陣運(yùn)算庫[16]和Open CV3庫[17]的計(jì)算和圖像處理函數(shù)等人工智能算法,對實(shí)習(xí)路線進(jìn)行合理規(guī)劃。

        智能路徑規(guī)劃主要包括影像采集、圖像增強(qiáng)、數(shù)字高程信息提取、智能分析與規(guī)劃等4個步驟。

        (1)影像采集與生成。在主控終端輸入實(shí)習(xí)區(qū)4點(diǎn)坐標(biāo)。無人機(jī)圍繞實(shí)習(xí)區(qū)飛行一周后,采集全景圖像,并自動拼合生成4點(diǎn)坐標(biāo)所圍限區(qū)域的高分辨率影像圖(鳥瞰圖)(見圖5),定義為fieldpanorama.tif。

        圖5 某露天礦區(qū)全景影像及實(shí)習(xí)路徑規(guī)劃圖

        (2)圖像增強(qiáng)與識別。① 調(diào)入Python語言自帶的數(shù)組與矩陣運(yùn)算擴(kuò)展程序庫NumPy(Numerical Python)[16]及計(jì)算機(jī)視覺擴(kuò)展程序庫OpenCV3[17]。②程序讀取無人機(jī)拍攝的高分辨率影像圖fieldpanorama.tif,將圖像劃分成一個m行n列的矩陣柵格。③根據(jù)實(shí)習(xí)區(qū)地理環(huán)境,設(shè)定目標(biāo)色區(qū)間。例如,對植被覆蓋的花崗巖露頭區(qū)進(jìn)行實(shí)習(xí)作業(yè)時,將植被典型顏色—綠色和深綠色設(shè)定為背景色,將野外小路與巖石露頭的典型顏色—黃色系設(shè)為目標(biāo)色,即150<R<255,150<G<255,0<B<150。④ 程序?qū)D像逐個柵格進(jìn)行掃描,識別柵格內(nèi)顏色是否落在目標(biāo)色區(qū)間內(nèi)。最后將符合條件的目標(biāo)色柵格存儲為critri數(shù)據(jù)包內(nèi),就可以區(qū)分出實(shí)習(xí)區(qū)內(nèi)所有無植被覆蓋的區(qū)域,作為后續(xù)路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)。

        import numpy as np

        import cv2

        img = cv2.imread(‘fieldpanorama.tif’)

        m,n,p = img.shape

        critri= np.zeros[m,n]

        for i in range(m):

        for j in range(n):

        if img[i,j,0]>0 and img[i,j,0]<150:

        if img[i,j,1]>150 and img[i,j,2]>150:

        critri[i,j]= 1

        (3)數(shù)字高程信息提取。利用在線高程數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用程序編程接口(Application Programming Interface,API),提取實(shí)習(xí)區(qū)數(shù)字高程[18](Digital Elevation Model,DEM)數(shù)據(jù)。由于不同的DEM數(shù)據(jù)服務(wù)商所提供的數(shù)據(jù)精度各不相同,建議在實(shí)際操作中數(shù)據(jù)精度精確到以秒為單位(1″≈30 m)。接入DEM數(shù)據(jù)庫后,由程序按照實(shí)習(xí)區(qū)4點(diǎn)經(jīng)緯度坐標(biāo)逐秒提取其對應(yīng)的1″×1″網(wǎng)格內(nèi)海拔高程信息,并且將所有高程信息存儲到height數(shù)據(jù)庫。

        api_key = ″account name″

        serviceurl= ″url address ″

        data = serviceurl.read()

        point_1 = (c,a)

        point_2 = (c,b)

        point_3 = (d,a)

        point_4 = (d,b)

        left_corner= point_1[1]

        right_corner= point_2[1]

        upper_corner= point_2[0]

        lower_corner= point_3[0]

        longitude = left_corner;latitude = upper_corner

        i=0:j=0

        while longitude<b:

        i= i+1

        longitude+ =longitude_delta

        while latitude<c:

        j=j(luò)+1

        latitude+ =latitude_delta

        height[i,j]= data.reverse_decode(″height″)

        (4)智能分析與規(guī)劃。① 輸入位于實(shí)習(xí)區(qū)內(nèi)的起點(diǎn)坐標(biāo)sp,實(shí)習(xí)點(diǎn)坐標(biāo)ep。② 將已經(jīng)生成的高程信息(height)數(shù)據(jù)包與目標(biāo)色(critri)數(shù)據(jù)包進(jìn)行疊合及匹配。如果起點(diǎn)和實(shí)習(xí)點(diǎn)之間,在矩陣內(nèi)有路徑相連,那么就利用二階拉普拉斯方程對所有可能路徑的高程求導(dǎo),利用梯度下降(gradient descent)算法計(jì)算出高程梯度最小的相連路徑,即最優(yōu)路徑(best path)。如果實(shí)習(xí)區(qū)植被覆蓋嚴(yán)重,即起點(diǎn)和實(shí)習(xí)點(diǎn)之間在critri矩陣內(nèi)無法直接相連。那么直接對高程信息(height)數(shù)據(jù)包求導(dǎo),得出由起點(diǎn)到實(shí)習(xí)點(diǎn)的高程梯度最小的相連路徑,即備選路徑(secondary path)。在野外實(shí)習(xí)中,一般要途徑多個實(shí)習(xí)點(diǎn),可以通過在程序內(nèi)多次輸入起點(diǎn)和實(shí)習(xí)點(diǎn)的坐標(biāo)得以實(shí)現(xiàn)。

        try:path = connect(sp,ep,critri)

        best_path = find_path(sp,ep,path,critri*height)

        except:secondary_path = find_path(sp,ep,height)

        def find_path(sp,ep,critri,height):

        path = connect(sp,ep)

        laplace_result= laplace(height,2)

        preferred_path = minconvotre(path,laplace_result)

        return preferred_path

        cv2.imshow(path)

        3 系統(tǒng)的工作模式

        根據(jù)教學(xué)活動中的不同應(yīng)用情景,本系統(tǒng)有多種工作模式:

        (1)實(shí)驗(yàn)室室內(nèi)演示模式(Demo mode)。該模式主要利用近眼顯示器作為虛擬現(xiàn)實(shí)圖像顯示端,實(shí)習(xí)教員在室內(nèi)播放系統(tǒng)內(nèi)存儲的全景影像視頻,實(shí)習(xí)學(xué)員則通過佩戴近眼顯示器觀摩學(xué)習(xí),達(dá)到身臨其境的沉浸式實(shí)習(xí)效果。

        (2)現(xiàn)場鳥瞰模式(Cruising mode)。又稱為現(xiàn)場巡航模式。實(shí)習(xí)教員現(xiàn)場操作移動視頻采集裝置,飛行至實(shí)習(xí)區(qū)各實(shí)習(xí)點(diǎn)(如野外地質(zhì)露頭)上空懸停后觀測拍攝。實(shí)習(xí)學(xué)員佩戴近眼顯示器實(shí)時觀看視頻直播回傳畫面,逐一了解各實(shí)習(xí)點(diǎn)概況并聽取實(shí)習(xí)教員的現(xiàn)場講解。實(shí)習(xí)教員還可以對特定實(shí)習(xí)點(diǎn)進(jìn)行抵近觀察、拍照和講解。在植被覆蓋茂密或地形特別復(fù)雜、無人機(jī)無法施行抵近觀察的地區(qū),則可以利用無人機(jī)搭載的全景攝像機(jī)的變焦功能實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程放大觀察。

        (3)路徑規(guī)劃模式(Routing mode)。該模式主要用于實(shí)習(xí)現(xiàn)場路徑規(guī)劃,尤其是植被覆蓋茂密、人煙稀少、地形復(fù)雜的地區(qū)。實(shí)習(xí)教員設(shè)定實(shí)習(xí)區(qū)4點(diǎn)坐標(biāo)并放飛移動視頻采集裝置,無人機(jī)環(huán)繞實(shí)習(xí)區(qū)一周,采集和自動生成實(shí)習(xí)區(qū)全景圖像。在實(shí)習(xí)教員確定所有實(shí)習(xí)點(diǎn)空間分布位置后,利用系統(tǒng)的人工智能算法,智能規(guī)劃從起點(diǎn)出發(fā)依次訪問各實(shí)習(xí)點(diǎn)的最優(yōu)實(shí)習(xí)路徑,并標(biāo)注于現(xiàn)場圖像之上,生成實(shí)習(xí)路徑圖(見圖5)。實(shí)習(xí)人員可以根據(jù)自身情況,對照實(shí)習(xí)路徑圖進(jìn)行實(shí)習(xí)勘查。

        4 系統(tǒng)的應(yīng)用效果

        (1)本系統(tǒng)提供了一種具有自主知識產(chǎn)權(quán)的、符合我國國情的、實(shí)用可行的虛擬現(xiàn)實(shí)教學(xué)系統(tǒng)的解決方案。本系統(tǒng)的客戶端由普及程度最高的個人智能手機(jī)和低成本的硬紙盒或塑料殼組合而成,而系統(tǒng)端使用的則是國產(chǎn)消費(fèi)級的無人機(jī)和全景相機(jī),降低了至少90%的采購成本,后期使用和維護(hù)成本也很低。其實(shí)際應(yīng)用效果與國外進(jìn)口成套的虛擬現(xiàn)實(shí)教學(xué)系統(tǒng)基本一致,特別適合我國高等院校大班制實(shí)踐教學(xué)的實(shí)際需要。

        (2)突破實(shí)習(xí)現(xiàn)場條件限制,保障實(shí)習(xí)人員安全。利用沉浸式、分布式虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng),可以彌補(bǔ)高校實(shí)踐教學(xué)條件的不足,即便是在室內(nèi)環(huán)境,也可以通過近眼顯示器營造出實(shí)習(xí)現(xiàn)場情景,這樣就可以突破實(shí)習(xí)器材、自然條件、實(shí)習(xí)經(jīng)費(fèi)等因素的限制和制約,在降低實(shí)踐實(shí)訓(xùn)教學(xué)成本的同時消除各類安全隱患,保障了實(shí)習(xí)人員的安全。

        (3)增強(qiáng)實(shí)習(xí)活動的現(xiàn)場體驗(yàn)感,優(yōu)化實(shí)習(xí)教學(xué)效果。虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的最大特征就是沉浸性、交互性和構(gòu)想性。通過頭戴式近眼顯示器,實(shí)習(xí)學(xué)員可以通過轉(zhuǎn)頭、抬頭、低頭等動作切換觀測視角,實(shí)現(xiàn)感同身受、人機(jī)互動,并且可以從多維、動態(tài)的角度對實(shí)習(xí)對象進(jìn)行精細(xì)觀察,突破認(rèn)知尺度的局限性。充分調(diào)動學(xué)生的積極性,增強(qiáng)對研究對象的感知和理解,提升實(shí)踐教學(xué)活動的效果。

        (4)創(chuàng)新虛實(shí)結(jié)合的實(shí)踐實(shí)訓(xùn)新模式。在現(xiàn)場實(shí)踐活動開始前,實(shí)習(xí)學(xué)員首先通過虛擬現(xiàn)實(shí)實(shí)踐系統(tǒng)熟悉實(shí)習(xí)區(qū)環(huán)境、實(shí)習(xí)路線、各實(shí)習(xí)點(diǎn)概況等基本信息。再在實(shí)習(xí)教員的帶領(lǐng)下,前往各實(shí)習(xí)點(diǎn)進(jìn)行現(xiàn)場觀察,做到虛實(shí)結(jié)合,豐富了現(xiàn)場實(shí)習(xí)實(shí)訓(xùn)教學(xué)的組織形式。

        5 結(jié) 語

        以分布式虛擬現(xiàn)實(shí)理論為基礎(chǔ),通過將光機(jī)電一體化、近眼顯示、無人機(jī)全景攝影、人工智能算法、5G物聯(lián)網(wǎng)、地理信息系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)深度融合,提供一種分布式虛擬現(xiàn)實(shí)現(xiàn)場實(shí)踐教學(xué)系統(tǒng)的解決方案。該系統(tǒng)有3種工作模式,可以分別滿足室內(nèi)教學(xué)、野外現(xiàn)場教學(xué)、路徑規(guī)劃等不同需求。系統(tǒng)直接以智能手機(jī)等個人智能終端作為客戶端顯示器和處理器,降低了90%以上的硬件采購成本,可以滿足我國高校大班制實(shí)習(xí)實(shí)踐教學(xué)活動的需求。

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