《图书馆中的增强、虚拟和混合现实》

  • 来源专题:图书情报
  • 编译者: lixiaoyan
  • 发布时间:2019-03-07
  • 对于大多数图书馆而言,虚拟现实耳机的当前价格似乎超出了经济范围,但AR工具的潜力远不仅仅是邀请顾客佩戴一副护目镜。ALA Editions出版的新版“超越现实:增强,虚拟和混合现实”中聚焦以下主题:

    协作虚拟现实,改善图书馆教学、教育与学习

    使用虚拟现实进行3D建模;

    虚拟现实作为协作空间,从游戏到电话会议

    获取访问与安全性和其他隐私问题

    公共图书馆AR的未来可能性

    博物馆和特殊馆藏图书馆的AR

相关报告
  • 《全息显示改进增强虚拟和增强现实》

    • 来源专题:光电情报网信息监测服务平台
    • 编译者:husisi
    • 发布时间:2021-02-01
    • 斯坦福大学的研究人员开发出一种提高全息显示器图像质量和对比度的方法。因此这项技术有助于改进虚拟和增强现实应用的近眼显示。这种方法称为Michelson全息照相术,将受Michelson干涉原理启发的光学设置与最新的软件开发相结合以生成数字全息图所需的干扰模式。在全息显示器中,被称为相位空间光调制器 (SLM) 的光学元件抑制了图像质量。SLM 功能用于创建衍射光,这可实现3D图像所必需的干扰模式。这种技术的问题是用于全息的SLMs 往往表现出较低的衍射效率,从而显著降低图像质量,尤其是对比度。 Michelson 全息显示,与其它常规方法(如 Naéve SGD)相比,它在图像质量、对比度和斑点减少方面有了显著改善 NVIDIA 和斯坦福的研究团队成员Jonghyun Kim 说:"尽管我们最近看到了机器学习驱动的计算机生成全息照相学的巨大进步,但是这些算法从根本上受到底层硬件的限制。我们共同设计了新的硬件配置和新的算法以克服其中一些限制,并展示最先进的结果。" 研究人员没有尝试提高SLMs的衍射效率,这是一项极其困难的任务,而是决定设计一个全新的光学架构。虽然大多数设置只使用一个相位 SLM,但研究人员的方法使用两个SLM。 " Michelson全息技术的核心思想是使用另一束未衍射光,相消性干扰一束SLM的衍射光,"Kim说。"增加未衍射光有助于形成图像,而不是创建斑点和其它伪影像。 研究人员将新设置与专为其特定设置而修改的摄像机环流(CITL)优化程序配对。CITL优化是一种计算方法,可用于直接优化全息图或基于神经网络训练计算机模型。该程序使研究人员能够使用相机捕捉一系列显示的图像,这意味着他们可以纠正光学系统的小型错位,而不需要使用精确的测量器件。 Kim 说:"一旦计算机模型经过训练,它就可以精确地计算出捕获的图像会是什么样子,而无需实际捕获它。这意味着可以在云计算中模拟整个光学设置,以实时推断并且并行计算复杂的问题。例如,这对于计算复杂的 3D 场景的计算机生成的全息图非常有用。" 该系统在实验室中进行了台式光学设置测试,用于显示研究人员用传统相机录制的多个2D 和3D全息图像。在测试中该显示器提供的图像质量明显优于现有的计算机生成的全息图像。但是这个设置对于许多应用来说并不太实用;它将需要从台式尺寸缩小到足够小才可用于可穿戴式增强和虚拟现实系统。研究人员指出,共同设计硬件和软件的方法可以有助于更广泛地改进其它计算显示和计算成像。
  • 《【CHI】虚拟现实和混合现实融合在新的驾驶模拟器中》

    • 来源专题:新能源汽车
    • 编译者:王晓丽
    • 发布时间:2024-06-25
    • 康奈尔理工学院的研究人员开发的新型驾驶模拟器 Portobello 融合了虚拟现实和混合现实,使驾驶员和乘客都能看到现实世界中叠加的虚拟物体。 这项技术为研究人员在实验室和路途中进行相同的用户研究提供了新的可能性--研究小组将此称为 "平台可移植性 "的新概念。 由康奈尔理工学院雅各布斯技术-康奈尔研究所副教授温迪-朱(Wendy Ju)领导的研究团队在今年 5 月举行的 ACM Conference on Human Factors in Computing Systems(CHI)上发表了题为 "Portobello: Extending Driving Simulation from the Lab to the Road"的论文。该论文获得了大会的荣誉奖。 Portobello 是一种道路驾驶模拟系统,可让驾驶员和乘客使用混合现实(XR)耳机。该团队开发 Portobello 的动机源于其 XR 驾驶模拟系统 XR-OOM 的工作。该工具可以融合物理世界和数字世界的各个方面,但也存在局限性。 "Bu说:"虽然我们可以在车内和周围设置虚拟物体,如车内虚拟显示器和虚拟仪表盘,但我们在设置与真实世界中的物体相对应的虚拟事件时遇到了问题,如虚拟行人在真实的人行横道上横穿马路,或虚拟汽车在真实的停车标志前停车。 这对开展有意义的研究构成了重大障碍,特别是对于需要在环境中的固定位置对物体和事件进行精确分期的自动驾驶实验而言。 波特贝罗的设计理念就是要克服这些限制,将道路驾驶模拟固定在物理世界中。在设计阶段,研究人员利用 Portobello 系统生成精确的研究环境地图。在该地图中,研究人员可以根据现实世界中的元素对虚拟对象进行战略定位(例如,将虚拟行人放置在停车标志附近)。车辆在相同的地图环境中运行,将模拟与现实完美融合。 随着 Portobello 的成功集成,该团队不仅解决了 XR-OOM 的局限性,还引入了平台的可移植性。这项创新使研究人员能够在受控实验室环境和真实世界驾驶场景中进行相同的研究,从而提高研究结果的精确性和适用性。 "Bu说:"参与者将实验室内的模拟器视为真实世界场景的视觉近似,几乎是一种表演体验。"然而,参与者将路面模拟器视为功能上的近似。[他们]在道路模拟器中感受到更大的压力,并认为他们的决定更有分量"。 丰田研究所(TRI)的人机交互研究员 Hiroshi Yasuda 也参与了这项研究。 原文链接: Fanjun Bu, Stacey Li, David Goedicke, Mark Colley, Gyanendra Sharma, and Wendy Ju. 2024. Portobello: Extending Driving Simulation from the Lab to the Road. In Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '24). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 256, 1–13. https://doi.org/10.1145/3613904.3642341