人工智能深度学习算法在虚拟现实交互产品的应用与设计实现

随着虚拟现实技术的发展,传统电脑的鼠标和键盘不适用于虚拟现实环境的交互需求,虚拟现实交互需求越来越突出。通过对虚拟现实交互需求的深入研究,设计了一款基于九轴惯性传感器、采用人工智能深度学习算法实现的虚拟现实交互手套。通过九轴传感器捕捉手指和手掌运动数据,利用人工智能深度学习算法进行手势姿态识别,借助配套的软件开发工具包(SDK)软件,实现在虚拟现实环境中同步还原出手部的完整运动过程,以及进行手势交互意图识别,达到在虚拟现实环境中通过手部自然动作交互的目的。

惯性运动捕捉分析在无人驾驶智能安全辅助的应用探索

0引言微机电系统(MEMS)传感器是采用微电子和微机械加工技术制造出来的新型传感器,惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)系统是在单一芯片上面集成了微处理器、单个或多个MEMS传感器、控制接口等于一体,可独立完成惯性传感器检测与姿态解算的小型完整系统,结合外部的运动控制系统,实现对运动物体的检测与控制。MEMS惯性传感器以其强大的功能、高精度、高性价比、更小的体积,在智能控制、汽车电子、机器人、游戏娱乐等领域获得广泛青睐。本文通过对惯性传感器技术在汽车安全辅助领域中的应用进行分析,重点介绍惯性传感器技术在无人驾驶汽车上辅助制动的应用前景。

一种基于卡尔曼滤波的触觉反馈智能手套设计

0引言在需要精确量化测量的触觉感知交互反馈领域,目前尚缺乏有效的高精度量化检测手段,如沉浸式虚拟现实(VR)触感交互,只能通过骨架式手套测量抓握力度而无法有效模拟手指触摸力度大小反馈;非物质文化遗产的传统中医推拿传承,只能通过语音、录像来记录老中医的操作过程,尚无有效手段对推拿传承过程的手势姿态、推拿力度进行量化检测。

无标记的光学测量与惯性测量融合动作捕捉技术研究

0引言近些年来,随着全球范围内虚拟现实(virtual reality,VR)商业化、普及化快速推进,VR交互方式也由平面界面发展到虚拟空间追踪交互,极其强调沉浸感,而要完全沉浸进入虚拟世界,动作捕捉系统必不可少,可以说动作捕捉技术是VR产业隐形钥。VR动作捕捉技术就是对真人进行实时地准确地测量并记录在真实三维空间中的运动轨迹和姿态。

新一代长效运动定位轨迹记录智能手环研究

0引言近年来智能可穿戴设备已经兴起。可穿戴技术主要是指用户能戴在身上的电子设备或产品,即可以在日常活动或工作中整合计算特性,采用具有一定实用功能和特点的,可直接穿戴的仪器、设备,或是与用户衣服或配件设备相整合的可佩戴仪器、设备。随着社会技术的不断发展,未来的智能可穿戴设备将会改变我们的生活方式。智能手环是可穿戴式智能设备中的一种,作为目前备受用户关注的科技产品,其拥有的强大功能正悄无声息地渗透和改变人们的生活。

自然手势交互技术在虚拟现实博物馆中的应用

0引言历史文物是先辈劳动与智慧的结晶,博物馆承载着向大众传播文物所蕴含历史文化的社会责任。历史文物的保存、展示、运输均有着严格要求,以防止出现损坏或丢失的情况。随着技术的发展,博物馆数字化发展经历了从实物到照片存档、胶片电子影像档案、数码视频影像档案等阶段,而随着虚拟现实技术的快速发展,虚拟现实博物馆建设日渐成为了一个重要的研究课题。

视觉手势识别技术在新冠疫情防控的应用研究

2020年全球遭受突如其来的新型冠状病毒,对人们生活造成了大范围的影响,国内疫情形势虽然获得有效控制,但仍有零散性的疫情突发情况,特别是进入2021年,在境外输入的严峻形势下,在全国多个省份地区都出现复发情况,疫情防控形势依然严峻。公共电梯作为一个交叉接触频繁的封闭式公共场所,是疫情防控的重点区域,传统在电梯面板上贴膜、备用牙签纸巾的方式,无法完全避免交叉接触且产生垃圾污染,基于手势识别技术无接触电梯控制,已陆续应用在公共电梯环境,为疫情防控保驾护航。

基于骨架的视觉动捕姿态优化计算方法

0引言视觉动捕是通过摄像头拍摄,从图像中识别、计算出人体各部位姿态,从而达到捕捉用户动作目的的技术。相较于传统光学动捕和惯性动捕,视觉动捕没有过多场地限制,用户无需佩戴辅助设备,只需一台或若干台普通摄像头就能完成,具有成本低、便捷、高效的特点。视觉动捕可分为三个步骤:图像处理、关键点识别、姿态计算。

一种肢体末端部位姿态计算方法

在基于惯性传感器进行人体动作捕捉时,在手指、脚指等末端部位,因无法穿戴传感器而无法采集到真实的运动数据,导致在项目应用实施中无法表达肢体末端的运动效果,本文根据人体生理运动特征,利用与肢体末端最近生理连接部位运动数据,通过软件算法模型实现较真实的模拟出肢体末端运动效果,解决在虚拟环境中与其他物体接触时,因末端部位错误的姿态所引起的穿模现象,改善视觉效果。本文将介绍一种在与外界接触时,肢体末端部位的姿态优化计算方法,解决肢体末端部位穿模的问题。