黃 藝

(江西農(nóng)業(yè)大學 南昌商學院, 江西 共青 332020)

在現(xiàn)代技術(shù)飛速發(fā)展的背景下,虛擬現(xiàn)實技術(shù)開始出現(xiàn),多場景交互逐漸被應(yīng)用到工作以及日?；顒又校ㄟ^對多個虛擬場景進行交互,實現(xiàn)不同用戶之間的交流,形成同一用戶對不同場景的體驗[1]．這在游戲設(shè)計、導(dǎo)購場景、多媒體教學等方面得到了廣泛應(yīng)用．但受硬件設(shè)備和應(yīng)用環(huán)境的影響,多場景交互方式存在不同步等現(xiàn)象．因此需要對場景交互進行協(xié)同控制,在多場景交互下的虛擬環(huán)境中,給用戶提供更加便利的虛擬交流條件,加強多場景交互效果．有關(guān)專家根據(jù)增強現(xiàn)實技術(shù),針對工業(yè)控制交互的智能化協(xié)同展開研究,對協(xié)同控制多場景交互和遠程協(xié)同控制進行深入分析,根據(jù)基本影響參數(shù),找到能夠制約參數(shù)的限制條件,實現(xiàn)對多個虛擬場景的交互協(xié)同控制[2]．還有研究者基于對象場景數(shù)據(jù)庫,根據(jù)維度數(shù)據(jù)表達方式的不同,建立空間數(shù)據(jù)交互界面,展現(xiàn)虛擬現(xiàn)實技術(shù)的驅(qū)動能力,對場景交互進行控制,完成場景數(shù)據(jù)交互[3]．但是上述傳統(tǒng)方法在仿真控制的一致性和并發(fā)性方面達不到預(yù)期效果,存在控制效果不佳的問題．為此,在現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)上,進一步探索提高現(xiàn)實生活中實體信息的多場景交互控制方法．這里的“提高”,就是利用現(xiàn)代化技術(shù)手段,以圖像、幾何圖形以及聲音等形式,對實體信息進行虛擬的技術(shù)操作．僅通過相位控制偏差校準實現(xiàn)偏差補償?shù)姆椒ㄟ€存在相對的局限性[4],因此偏差補償在多場景交互協(xié)同控制中尤為重要．偏差補償量的多場景交互協(xié)同控制技術(shù)就是真實世界、事物與虛擬世界、事物之間的橋梁．

文中擬利用偏差補償量的多場景交互協(xié)同控制技術(shù)對現(xiàn)有的多場景交互協(xié)同控制方法進行優(yōu)化,并進行仿真研究,為虛擬多場景的交互提供可靠的仿真技術(shù)支持．

1 基于偏差補償量的多場景交互協(xié)同控制方法

1.1 構(gòu)建多場景協(xié)同控制模型

場景一致性是虛擬技術(shù)應(yīng)用的基本要求,因此多場景交互協(xié)同控制仿真時,要求控制滿足一致性、響應(yīng)性以及并發(fā)性需求．其中,一致性指不同節(jié)點與場景交互之間的一致性;響應(yīng)性指用戶開始操作到場景發(fā)生變化的時間間隔;并發(fā)性指多個用戶同時對一個場景能夠?qū)崿F(xiàn)信息交互．而協(xié)同控制是一種集中手段,需要所有模塊均配合控制中心執(zhí)行協(xié)同任務(wù),共同實現(xiàn)多區(qū)域協(xié)同控制,提高控制的靈活性[5]．在仿真過程中,受仿真場景通信效果和仿真粒度等因素的影響,操作用戶的交互場景往往不能在同一時刻出現(xiàn),因此,該沖突就會對仿真結(jié)果造成影響,嚴重時會使仿真控制崩潰．

在上述前提下,構(gòu)建多場景協(xié)同需求模型．已知仿真控制結(jié)構(gòu)共包括3種形式,分別為客戶端-服務(wù)器的控制結(jié)構(gòu)、鏡像服務(wù)結(jié)構(gòu)、分布式點-點的控制結(jié)構(gòu),分別記為G1、G2和G3．其中,G1也被稱為集中式結(jié)構(gòu),其可擴展性較強,但效率相對較低,需要客戶端將每一條交互指令以逐個的方式發(fā)送給服務(wù)器,再由服務(wù)器發(fā)送給不同的用戶端;G2是一種混合結(jié)構(gòu),由多個分布在不同位置的服務(wù)器節(jié)點組成,并且該結(jié)構(gòu)不僅可以與G3相兼容,還可以利用G1的模式連接不同的客戶端節(jié)點,從而讓用戶能夠自由地選擇不同場景間的信息溝通[6]．根據(jù)上述分析,結(jié)合3種控制結(jié)構(gòu)的特點,構(gòu)建的多場景協(xié)同需求模型如圖1所示．

圖1 多場景協(xié)同模型

由圖1可見,該設(shè)計將Peer-to-Peer作為基本結(jié)構(gòu),利用服務(wù)器節(jié)點優(yōu)化并發(fā)控制效果．將圖中的客戶端和服務(wù)器看作獨立節(jié)點,該節(jié)點中存在仿真環(huán)境的副本,獨立運行該副本,通過互相傳遞操作及時更新副本狀態(tài)．假設(shè)仿真控制的有限狀態(tài)為

Z=(T,I,O,μ,η),

(1)

式中:T表示狀態(tài)集合;I、O分別表示輸入、輸出集合;μ和η分別表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)和輸出轉(zhuǎn)移函數(shù)．當各個節(jié)點的狀態(tài)一致時,只要輸入的節(jié)點狀態(tài)能夠確定,那么在函數(shù)μ和η的幫助下,就可得到仿真控制過程的下一狀態(tài)和輸出值,使不同場景組合在一起形成一個混雜的多元場景空間[7],實現(xiàn)對多場景協(xié)同控制模型的構(gòu)建．

1.2 計算偏差補償量

為了滿足協(xié)同控制的仿真要求,選擇一階離散分布式一致性算法對交互式多場景協(xié)同控制模型需求進行調(diào)節(jié),并計算出模型輸出結(jié)果的偏差補償量,滿足交互式用戶體驗[8]．假設(shè)節(jié)點i的狀態(tài)變量為si,當i與鄰節(jié)點通信時,則si可用來表示多場景交互過程中的各種物理量．當所有節(jié)點的狀態(tài)變量均為一致時,則模型可以實現(xiàn)一致性收斂．連續(xù)時間一致性算法的公式為

(2)

式中:n表示模型迭代次數(shù);θij用來描述仿真結(jié)構(gòu)圖中相鄰矩陣內(nèi)連接節(jié)點的對應(yīng)元素,θij=1、0分別表示節(jié)點i與j能、不能實現(xiàn)有效通信．為了分析模型的交互需求,提高多場景交互過程中節(jié)點之間的通信效果[9],將公式(2)改寫成

(3)

式中:γij(k)表示兩個相鄰坐標的權(quán)重．將公式(3)寫成矩陣的形式,則有:

S(k+1)=R(k)S(k),

(4)

式中:R(k)是隨機矩陣,一般情況下特征值與特征向量是相對應(yīng)的,當矩陣中每個列向量的和都為1時,一定有1個特征值絕對值為1,而剩下的特征值絕對值均小于1．特征值的模代表矩陣在每個基上的投影長度．特征值越大,說明矩陣在對應(yīng)的特征向量上的方差越大,信息量越多．則模型全局一致值可表示為

(5)

當R(k)為雙隨機對稱矩陣時,則一致收斂于平均值,此時存在:

(6)

由此可以確定仿真控制的初始值sj(0)．根據(jù)上述計算,對交互需求進行調(diào)節(jié),則模型輸出結(jié)果的偏差補償量分別為

(7)

運用上述計算結(jié)果,實現(xiàn)對模型交互需求的多場景仿真調(diào)節(jié)[10],完成對模型輸出結(jié)果的偏差補償量的計算．

1.3 基于偏差補償量的仿真協(xié)同控制

使用偏差補償量技術(shù)輔助模型的協(xié)同控制工作,快速準確地控制多場景交互程序,利用偏差補償量技術(shù)設(shè)定協(xié)同控制坐標[11]．由于兩者有對應(yīng)關(guān)系,選擇仿真環(huán)境的參數(shù)記憶攝像機的虛擬信息,并根據(jù)場景設(shè)置仿真環(huán)境中攝像機的幾何參數(shù)．定義一個理想狀態(tài)下的像素坐標系,將像素的物理大小作為衡量指標,建立所有仿真場景的平面坐標系,如圖2所示．

圖2 像素坐標系(左)與場景平面坐標系(右)

圖2中,使x軸與a軸平行、y軸與b軸平行,C1為場景坐標系原點．將C1像素坐標設(shè)為(a0,b0),并且用(px,py)表示任意點在平面坐標系的坐標,則該點在不同坐標系中的坐標存在轉(zhuǎn)換關(guān)系,通過坐標系變換的方式,實現(xiàn)仿真場景的交互控制[12]．具體如下:

(8)

世界坐標系是絕對坐標系,在用戶坐標系建立之前,以此坐標系的原點為準．攝像機坐標系是以攝像機為中心的坐標系,一般取攝像機的光軸為z軸,以攝像機光心為坐標原點[13]．在世界坐標系和攝像機坐標系均為默認已知情況下,場景平面與虛擬平面的仿真協(xié)同控制效果如圖3所示．

圖3 仿真協(xié)同控制

利用圖3所示的仿真協(xié)同控制方法,對環(huán)境中的模型進行控制．至此,基于偏差補償量技術(shù),實現(xiàn)對多場景交互協(xié)同控制方法的設(shè)計．

2 仿真試驗

以南昌商學院VR多媒體教學交互系統(tǒng)為例

進行試驗,以驗證基于偏差補償量的多場景交互協(xié)同控制方法的有效性．采用Win10系統(tǒng),軟件為MATLAB2016a,電腦CPU為Core(TM)i7X990(6核,主頻3.47 GHz)．將VRML瀏覽器裝入該多媒體教學交互系統(tǒng)的電腦中,下載Cycor系列插件以保證系統(tǒng)正常運行．選擇AMESim16支持的編譯器,為Microsoft Visual Studio 2013專業(yè)版．利用SysMark評估軟件對該測試環(huán)境進行評分,當評分結(jié)果超過標準值時,使用該仿真環(huán)境進行協(xié)同控制效果測試．為了區(qū)分不同的控制方法,將文中提出的方法作為試驗組,將基于AR技術(shù)的工業(yè)控制交互智能化協(xié)同方法與基于對象場景數(shù)據(jù)庫的場景交互控制方法分別作為對照A組和對照B組．試驗共分為兩個階段,第1階段測試不同方法的數(shù)據(jù)補償效果;第2階段比較不同仿真方法在不同時延下的控制效果．

2.1 控制補償效果測試

選擇3種不同的控制方法補償控制指標,并測試3個測試組的補償效果是否達到預(yù)期．圖4給出了多場景交互前提下3種方法的控制補償效果．

圖4 補償效果

由圖4可見,試驗組實現(xiàn)了控制補償,而兩個對照組的補償效果沒能達到預(yù)期,可見在偏差補償量的作用下,文中提出的協(xié)同控制仿真方法有更好的補償效果．

2.2 一致性測試

仿真模擬10個測試節(jié)點,在隨機變化的網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲中,仿真多場景交互協(xié)同控制操作．設(shè)置初始滯后時間為120 ms,令仿真環(huán)境每間隔1 s調(diào)整1次滯后時間;模擬網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲,分別利用3個測試組對多場景交互操作進行協(xié)同控制,圖5為操作一致性、操作響應(yīng)時間測試結(jié)果．由圖5可見,對照A組的一致性一直為1,但當延遲較高時,其響應(yīng)時間大多數(shù)超過了150 ms,可見其響應(yīng)性較差．由于受到本地執(zhí)行時間以及不延遲操作的影響,對照B組響應(yīng)時間幾乎均為0 ms,具有極高的響應(yīng)性,但這一優(yōu)勢造成了對照B組的一致性較差,最低值達到了0.6．而試驗組在網(wǎng)絡(luò)延遲穩(wěn)定后,將一致性保持在1附近,因此有較好的一致性;但當延遲突然增大時,一致性下降至0.8左右,但很快又回到下降前的位置．在響應(yīng)時間上,試驗組的響應(yīng)時間小于對照A組,且當延遲劇烈變化時,其響應(yīng)時間也能控制在50～150 ms范圍,滿足多場景交互控制需求．因此綜合來看,試驗組的一致性較強、響應(yīng)時間較短;對照A組的一致性較強、響應(yīng)時間最長;對照B組的一致性較差、響應(yīng)時間最短．根據(jù)上述分析結(jié)果可得到一致性測試結(jié)論:在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)狀況下,文中提出的方法不僅保證了一致性,還有非常優(yōu)越的操作響應(yīng)性．

圖5 操作測試結(jié)果

2.3 并發(fā)性測試

為了比較不同測試組的并發(fā)性,對響應(yīng)性進行剖析,通過比較多個場景交互的協(xié)同控制并發(fā)操作,比較3個測試組的回滾比和總響應(yīng)時間,以此驗證3種方法的并發(fā)性控制效果．仿真過程中,設(shè)置每個場景的操作時間為1 s,圖6為測試結(jié)果．

圖6 并發(fā)性測試結(jié)果

由圖6可見,對照A組的回滾比一直為0;對照B組的回滾比整體上隨著節(jié)點數(shù)的增加而增加,但其一致性很差,驗證了2.2中兩個測試組的一致性測試結(jié)果．相比之下,文中提出的控制方法面對較少的節(jié)點時,其回滾比維持在一個很低的水平中,保持在0.1左右;隨著節(jié)點數(shù)目的增加,回滾比有所增加,但是也保持在0.3以內(nèi)．根據(jù)圖6b的總響應(yīng)時間對比結(jié)果,得到測試結(jié)論:基于實現(xiàn)偏差補償量的控制方法響應(yīng)時間較短,說明其多場景交互協(xié)同控制效果優(yōu)于傳統(tǒng)方法．

3 結(jié) 論

1) 文中提出基于偏差補償量的多場景交互協(xié)同控制方法,構(gòu)建多場景協(xié)同控制模型,優(yōu)化并發(fā)控制效果,基于偏差補償量技術(shù),實現(xiàn)對多場景交互操作的協(xié)同控制．

2) 提出方法在一致性、控制響應(yīng)時間等方面均比虛擬現(xiàn)實中虛擬場景協(xié)同控制方法和分布式多交互虛擬場景渲染協(xié)同控制方法具有明顯優(yōu)勢．

3) 但根據(jù)此次研究的分析內(nèi)容和計算步驟發(fā)現(xiàn),提出的仿真協(xié)同控制方法的計算相對復(fù)雜,一些公式計算難度極大,可見該方法存在一定局限性．因此在今后的研究工作中,可以建立一個具備協(xié)同算法的控制模型,減少過多的計算步驟,在降低誤差數(shù)據(jù)的同時,提升仿真控制過程的效率,為多場景交互提供更加先進的技術(shù)支持．