基于出错认知模型的矿山救援AR头盔界面交互设计研究

目的为更好地减少矿山救援过程中的出错行为,提高矿山救援的成效。方法从出错认知理论出发,分析救援场景下对任务中相关信息的视觉认知行为,从认知加工的四个过程分析得出矿山救援场景下的出错因子,以矿山救援场景AR交互信息为研究对象进行出错因子认知模拟实验,获得矿山救援场景相较于其他场景具有特殊性的AR头盔交互界面信息设计影响要素。结论依据实验结论,对矿山救援AR头盔交互界面开展信息设计,以提高救援效率,最终输出初步的交互设计方案,通过降低交互界面的认知难度,提高救援人员的反应速度和准确度,保证该系统可以有效降低任务失败率。

基于Arduino的AR智能头盔设计与开发

文章基于Arduino的增强现实(Augmented Reality,AR)技术设计并开发了智能头盔,主要工作包括硬件设计、软件设计、测试与验证。设计的AR智能头盔可以对现实场景实时AR增强,并支持用户个性化配置。文章旨在提供一种低成本、易制作、高可定制化的AR智能头盔解决方案。

一种AR电力巡检平台的设计与应用

电力巡检是电力工业中的重要基础工作,能够及时有效地发现设备问题,避免事故,保障安全。目前,绝大多数的巡检工作还依赖于巡检员手工记录巡检结果,无法保证巡检数据的准确性和规范性。为了实现标准化电力巡检作业,以宁波杭州湾电力系统为例,对电力巡检业务进行了全面分析研究,提出了基于5G通信技术的电力技术全息应用的实施方案,为改变传统运维人员巡检模式提供了思路,并为宁波杭州湾电力系统提高智能化水平提供了探索方向。

工业室内环境中建立增强现实系统模型研究

针对增强现实(AR)技术在工业领域的应用问题,提出了一个在工业室内环境下应用的增强现实系统模型。该模型主要针对工业中不会在较短时间内发生较大变化的室内环境,首先对头盔式显示器(HMD)采集的环境图像通过Harris检测算法来检测特征点,然后通过程序比对图像在特征点添加相关注释,最后将包含注释的现实图像显示在头盔显示器上。主要介绍了该模型的具体步骤及实现方法,Harris角点检测算法具有应对光强变化、图像旋转等特点,故增加了模型整体的鲁棒性。最后将该模型应用于风力发电机机舱内部环境进行验证,其中特征点检测部分可根据阈值调节特征点数的多少,实验中采用的特征点数为20,在图像匹配部分匹配程度超过85%,实验结果表明该模型实现了增强现实的功能。