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World File Search System真实感
VR 中的多模态性：一项调查
1 引言 虚拟现实 (VR) 本质上不同于传统媒体，因为它引入了额外的自由度、更宽的视野、更复杂的声音空间化，甚至让用户可以控制摄像头。因此，VR 沉浸式设置（如头戴式显示器 (HMD) 或类似 CAVE 的系统）有可能改变内容消费方式，提高真实感、沉浸感和参与度。这已经影响了许多应用领域，如教育和培训 [ 29 ]、康复和神经科学 [ 183 , 237 ] 或虚拟电影摄影 [ 194 ]。这些系统的关键方面之一在于它们能够重现来自不同模态（主要是视觉和听觉，也有触觉、嗅觉、味觉或本体感受）的感官信息，这给它们带来了前所未有的潜力。
Matlab 与 FlightGear 联合仿真用于飞机识别与控制
过去几年，价格实惠的（X-Plane 1）或免费提供的（FlightGear 2）真实飞行模拟软件取得了长足进步。这两个程序都保证了很高的真实度，甚至用于飞行员的训练驾驶舱。FlightGear 提供了几种成熟的飞行动力学模型（FDM）供您选择，这些模型大多基于非线性运动方程，如 JSBSim（Berndt (2004)）或用户定义模型。这在使用高度专业化的飞机（如轻于空气的飞机）或有自定义方程组可用时非常有用，而 FlightGear 仅用于可视化目的并提供真实的环境条件。这种方法的缺点是用户必须提供 FDM 中使用的所有系数，包括对不同飞行参数的参数化以提高真实感。
探索 NVIDIA Omniverse 未来太空资源任务
在 SpaceR 和 Spacety 的联合项目（HELEN 项目）中，一个用于验证碎片清除技术的接近真实的测试环境正在开发中。在项目中，我们将使用 Omniverse 集成虚拟和物理组件，即高保真照片级真实感在轨模拟与零重力实验室设施（机器人实验室），以重现可靠的测试条件。HELEN 将展示 Omniverse 增强地面试验台进行高保真测试、验证和确认的潜力，我们相信这将与未来太空资源技术的发展息息相关。我们还认为，未来的碎片减缓工作应以回收碎片中存在的资源为目标，其中包括有价值的材料（铝、金、银），如 [1] 中指出的那样。
飞行模拟对航空航天的影响
运动系统的目的是将飞机上感受到的力应用到模拟器座舱中 (Reid, 1984)。实际上，这无法完全复制，因为运动执行器被限制在几米的位移内。然而，六个执行器可以组合起来提供三种线性力：升沉、纵摇和横摇，以及三种力矩：俯仰、滚转和偏航。运动与视觉系统紧密同步，提供强大的视觉和运动提示，达到令人惊讶的高真实感。对于军用模拟器，无法复制更高的重力，固定底座配置通常与一种特殊构造的座椅（称为重力座椅）结合使用，重力座椅通过移动座椅底座和侧面对飞行员施加力，以复制安全带中感应到的重力。
视觉系统的层次模型 - Serre 实验室
能够通过循环连接动态地重新进入处理阶段。反馈连接大致可分为处理阶段内的水平或横向连接，以及从较高处理阶段到较低处理阶段的自上而下连接。自从 Hubel 和 Wiesel（1962 年）的开创性工作以来，人们提出了各种分层模型，从相对小规模的初级视觉皮层模型到非常大规模的（系统级）物体和动作识别模型，这些模型解释了整个视觉流中的视觉处理。“视觉系统模型”一词通常用于在某种程度上受视觉系统解剖学和生理学约束的架构（具有不同程度的真实感）。深度卷积网络是架构相似的神经网络，已在从计算机视觉到自然语言处理以及更广泛的人工智能等广泛的工程学科中取得了令人瞩目的成果。
NVIDIA ADA GPU 架构
NVIDIA® Turing™ GPU 架构于 2018 年推出，开创了 3D 图形和 GPU 加速计算的未来。Turing 为 PC 游戏、专业图形应用程序和深度学习推理提供了效率和性能方面的重大进步。使用新的基于硬件的加速器，Turing 融合了光栅化、实时光线追踪、AI 和模拟，使 PC 游戏具有令人难以置信的真实感，并带来了影院级的互动体验。两年后的 2020 年，NVIDIA® Ampere 架构整合了更强大的 RT Cores 和 Tensor Cores，以及新颖的 SM 结构，与 Turing GPU 相比，可提供 2 倍的 FP32 性能（时钟对时钟）。这些创新使 Ampere 架构在传统光栅图形中的运行速度比 Turing 快 1.7 倍，在光线追踪中的运行速度比 Turing 快 2 倍。
飞机飞越噪音的建模和合成 - CORE
传统上，通过显示噪声指标的轮廓来评估飞机飞越噪音。这些模型可用于研究噪音缓解措施，但它们缺乏回放计算所预测的可听声音的可能性。为此，噪音合成是一种选择，它允许体验由于噪音消减程序或新飞机设计而产生的差异。通过预测机场附近噪音监测点的噪音，展示了一种飞机噪音的噪音合成技术。通过将合成结果与记录的测量值进行比较，获得了有关该技术能力的指标。合成声音和测量声音之间仍然存在差异。据信，这种差异很大一部分是由使用预测经验源噪音模型时固有的不确定性造成的。结果表明，可以捕捉到出发路线之间的差异，从而说明了这种方法在监听不同起飞程序方面的潜力。未来对源噪声预测的改进以及湍流对传播的影响将进一步有助于提高合成飞机噪声的真实感。
第 18 章 生物遥测和生物记录
个体（Cooke 等人2006；Young 等人2006），将行为和生理结合起来，并跨越不同的空间和时间尺度（Akesson 2002）。由于遥测通常在现场环境中进行，因此它提供了实验室中无法实现的真实感（但遥测也有实验室应用；第 18.4.4 节）。这些方法能够在偏远或恶劣的环境（如深海）中收集行为和生理数据，而常规采样或直接观察在这些环境中很困难或不充分（例如，Priede 和 Smith 1986；Sims 等人2003）。生物遥测数据可以实时收集，从而有机会修改实验方案和管理策略（例如，Cooke 和 Schreer 2003；English 等人2005）。此外，可以在不同的环境条件下连续收集数据。这些技术对于濒危鱼类的研究也很有效，因为它们相对无创，对于小样本量来说数据丰富，并且不需要将鱼永久地从其自然环境中移除（例如，Simpson 和 Mapleston 2002；Pearson 和 Healey 2003；Sims 等人2003；Cooke 等人2008）。
分布式交互式战斗模拟
分布式交互式仿真 (DIS) 是将飞机、坦克和其他军事模拟器连接在不同位置，以便一个模拟器的乘员可以“看到”、操作、“射击”或被模拟的其他车辆“摧毁”。指挥结构也可以模拟。这使部队可以在过于昂贵或危险的情况下进行练习和训练，而无法使用真实武器进行练习。模拟器是 Link Trainer 的技术后代，Link Trainer 是 1929 年推出的著名飞行模拟器。现代车辆模拟器使用电子数字计算机来计算仪表指示、视觉显示和声音应如何响应用户的控制操作而变化。过去十年中，一个突出的趋势是细节和表面真实感的提高，越来越便宜的计算能力可以生成和显示直升机飞行员可能通过座舱看到的场景，或坦克乘员可能通过潜望镜看到的场景。将模拟器的计算机连接到网络，使用互联网和其他技术以及标准通信程序，使每个模拟器机组人员能够与其他机组人员进行团队合作练习。本背景论文是技术评估办公室 (OTA) 对战斗建模和模拟技术评估的第三份出版物。它补充了 OTA 的背景论文《虚拟现实和战斗模拟技术》，该论文侧重于人机交互。
人机交互中的虚拟现实 - AIMS Press
摘要：虚拟现实（VR）技术越来越多地应用于人机交互（HRI）研究，以增强交互的沉浸感和真实感。然而，VR 融入 HRI 也带来了新的挑战，例如延迟、虚拟与现实环境不匹配以及对人类用户的潜在不利影响。尽管存在这些挑战，但在 HRI 中使用 VR 仍有可能带来许多好处，包括改善沟通、提高安全性以及加强培训和教育。然而，学者们对 VR 在人机交互中应用的最新进展进行回顾的研究很少。为了弥补这一差距，本文概述了在 HRI 中使用 VR 的挑战和好处，以及该领域的当前研究和未来发展方向。研究发现，机器人变得比以往任何时候都更加个性化、互动性和吸引力；随着虚拟现实创新的普及，我们或许能够预见到 VR 将被广泛用于控制机器人，以完成医院、学校和工厂的各种任务。尽管如此，仍存在一些挑战，例如需要更先进的 VR 技术来提供更逼真、身临其境的体验，开发更像人类的机器人模型来改善社交互动，以及需要更好的方法来评估 VR 在人机交互中的有效性。