虚拟现实空间中角度量参数深度对放置任务操作时间的影响

目的系统探讨虚拟现实(VR)中深度对人的操作表现的影响,为交互设计提供参考。方法在VR中操作手柄将不同深度的光标放入目标内,并分别使用线性量(实验1)和角度量(实验2)表示光标大小、移动距离和目标容差,光标的移动过程被划分成三个阶段:加速阶段、减速阶段和调整阶段。结果使用线性量时,深度对加速时间和减速时间产生了相反的影响,但是使用角度量时,深度对不同阶段的影响消失了。此外,三阶段模型能够很好地解释角度量数据。结论角度量参数包含了深度因素的影响,更适合三维空间中的参数表达。

面向VR放置任务的自然手势交互时间的预测

为了在虚拟现实(virtual reality,VR)环境中准确模拟用户的放置任务和避免由交互设备抖动等因素导致的放置精度低的问题,利用自然手势进行交互,并提出一种基于改进Fitts定律的面向VR放置任务的自然手势交互时间的预测方法。首先,构建了“手势交互-VR环境-VR交互任务”的交互逻辑,建立了自然手势与交互任务之间的语义映射关系;其次,根据自然手势设计原则,进行了面向VR放置任务的自然手势交互实验;然后,结合VR放置任务的特点,将移动距离、目标物容差和移动物体大小融入经典Fitts定律,建立了基于改进Fitts定律的自然手势交互时间预测模型;最后,对实验数据进行回归分析。回归分析结果显示:基于经典Fitts定律拟合得到的相关系数R^(2)=0.515,交互时间的预测值与真实值存在较大偏差,表明经典Fitts定律不适用于面向VR放置任务的自然手势交互时间的预测;基于改进Fitts定律拟合得到的相关系数R^(2)=0.970,交互时间的预测值与真实值相吻合,表明改进Fitts定律具有良好的适用性,可准确预测面向VR放置任务的自然手势交互时间。研究结果丰富了VR交互方式,并可为VR环境中人机交互界面的设计提供指导。

FPGA中基于空间连续性的碎片度量及任务放置

针对部分可重构现场可编程门阵列允许在运行时对芯片的各个部分进行配置导致的区域碎片,提出了一种新的基于被占用(或空闲)空间的连续性的碎片度量及在线任务放置方法;首先从一维结构出发,得到一个单元序列对一个单元流S的碎片度量F S的贡献值,进而得到一维碎片度量值,它不依赖于到达任务的大小;然后将一维结构得到的碎片度量值结果推广到二维及高维结构;最后在FPGA上的在线任务放置过程中采用这种碎片度量方法,从而减少芯片碎片;在二维结构的FPGA上的仿真实验结果表明,与通常采用的左下角、第一匹配和最佳匹配放置策略相比,采用提出的碎片度量及放置方法不仅在等待时间、分配时间和响应时间方面有所改善,而且提高了芯片的利用率,降低了失配率。

基于资源矩阵的相邻边可重构任务放置算法

为了提高可重构任务调度效率以及改善可重构计算系统性能,有效地管理可重构资源并为可重构任务选择合适的放置位置是其中的关键部分。对此,提出一种基于资源矩阵的相邻边可重构任务放置算法,通过一定的编码法则构建相应的矩阵方便于可重构资源的管理,同时引入任务的相邻边数作为选择合适放置位置的关键指标,使任务放置紧凑,减少资源碎片。仿真实验表明,与已有的算法相比,本算法具有更低的任务拒绝率。

应用感知的数据中心网络多租户共享方法

在多租户数据中心,来自不同租户的应用程序共享并竞争使用网络资源.网络共享策略会对应用程序端到端的性能(如作业完成时间、吞吐量等)产生直接的影响.为了衡量租户应用程序的整体数据传输速率,本文引入进度(Progress)的指标.该指标被定义为租户应用程序在所有链路上经需求标准化后的最小带宽分配量,反映的是租户能够完成其数据传输的最慢速率.通过最大程度地提高租户进度,可以优化上层应用程序的执行时间等性能.先前的大多数工作都集中在实现网络共享的公平性、可预测性和效率之间的权衡,却忽略了提高租户的长期进度.本文观察发现应用程序放置于租户所租赁的不同虚拟机上会形成不同的带宽需求分布,进而影响后续带宽分配所能够获得的最优进度.通过理论分析我们证明了获得所有租户最优进度的关键在于最小化网络瓶颈链路上的带宽需求.基于此,本文提出应用感知的网络多租户共享方法,通过联合优化任务放置和带宽分配的过程,该方法最大化所有租户的进度,并在优势资源公平性限制下最大化网络利用率.实验结果证明,与目前的最新带宽分配方法相比,本文将租户整体进度提高了85.6%~107.7%,网络链路利用率提高了71.2%~112.4%.

身体偏转对虚拟现实头控交互操作的影响

目的本研究系统探讨身体偏转对头控操作的影响,为头控交互设计提供参考。方法使用模拟器改变身体朝向和偏转角度,被试佩戴VR头盔通过转头方式完成把光标放入目标内的任务。光标的移动过程被划分成加速、减速和调整阶段。结果增大身体偏转角度增加了头控的总操作时间,但是对三阶段时间的影响不同。增大偏转角度不影响加速阶段时间,但是降低了减速阶段时间和增大了调整阶段时间。此外,不同身体偏转方向也存在差异,向后偏转的总时间最长,向前偏转的总时间最短,向左和向右偏转的总时间接近,并介于后偏和前偏之间。最后,我们在费茨定律模型基础上,增加了偏转角度参数,新模型很好地拟合了四个偏转方向的数据。结论身体偏转增大了头控的操作难度,我们的模型成功解释了身体偏转时头控的操作时间特性。