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虚拟驾驶是智能交通的重要组成部分。本文主要研究虚拟驾驶的行驶速度模型、行驶方向控制模型、碰撞检测算法的关键技术,分别从OpenGL和VRML两种方案实现的驾驶模型,从实现后的系统发现,应用OpenGL实现的虚拟驾驶系统使用更灵活,画面更逼真。最后对虚拟驾驶系统进行了展望,推广是可行的。 相似文献
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利用VC环境下OpenGL绘制三维模型的方法,对核电站的三维辐射屏蔽体进行虚拟实现,解决从实验室到现场操作的不便.介绍三维屏蔽体模型从3DSMAX转换到OpenGL的过程,克服3DSMAX构造模型的不可交互性,简化OpenGL中建模的复杂过程.在VC环境下,做出虚拟的操作面板,参数设置对话框,增加了沉浸效果. 相似文献
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基于PC的虚拟地形漫游系统的实现 总被引:7,自引:3,他引:7
简要介绍了虚拟地形漫游系统的基本概念;从环境建模的几何建模、运动建模和模型切分等方面,说明了虚拟地形漫游系统的建模原理和实现过程;讨论了在Windows环境下使用OpenGL进行三维图形编程的基本步骤,并在普通微机上加以实现,有助于在普通微机上实现比较复杂的虚拟现实系统。 相似文献
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提出用Java3D实现虚拟视觉传感器的技术,设计出一个虚拟相机类VirtualCamera,它所表示的虚拟视觉传感器可安装在用Java3D所创建的虚拟环境中的任意物体上.将该虚拟相机类生成的视觉传感器装到作者用Java3D研制的驾驶仿真系统中的环境车辆上进行了验证.结果表明各环境车能按机器视觉方式采集道路环境的图像,为环境车辆按计算机视觉原理认知道路环境并进行行驶控制奠定了基础,进而可使驾驶仿真系统能用于对物理智能车辆对道路环境的感知与行驶决策进行仿真、设计与评价. 相似文献
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基于OpenGL的三维地形可视化技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
三维地形可视化技术一直是地理信息系统、数字摄影测量、虚拟现实等领域的研究热点.对 OpenGL 的发展现状和数字高程模型(DEM)的相关知识进行了介绍,重点讨论了利用 Visual C 6.0 平台和 OpenGL 编程技术,建立虚拟地形三维可视化系统的关键技术和实现过程. 相似文献
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虚拟驾驶系统中智能自主汽车的驾驶水平对整个仿真系统的逼真性以及测试的可信性起着决定作用。本文通过对智能交通环境的研究,阐述了在虚拟驾驶仿真系统中智能汽车的建立方法.提出了利用数据库储存虚拟交通环境的道路信息,实现智能汽车对道路的识别。本文还提出了基于碰撞检测原理的视觉信息获取方法以及基于视觉信息的实时决策算法。实验结果表明,按照以上的方法,智能汽车能较真实的模拟人的视觉,做出人性化的驾驶行为,增强了智能汽车在复杂交通网络中行驶的正确性以及系统的快速性、稳定性,效果令人满意。 相似文献
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基于OPENGL的三维人体运动仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
研究虚拟人体运动仿真动画技术是计算机动画设计中极重要的课题,构建简化虚拟的人体几何模型,利用计算机图形学知识,针对人体几何建模复杂,逼真度、控制性差的问题,先优化设计人体仿真运动相应的数学模型,建立人体运动系统坐标系后,采用Denavic-Hartenberg法,建立虚拟人体分层结构运动链的空间关节坐标系统.在3DS MAX下进行逼真几何建模,把模型转化为OpenGL程序,运用Visual C++6.0和OpenGL为编程工具,实现虚拟人体关节运动控制.结果表明,建模逼真,优化的几何模型在软件下容易控制,整体效果好,增强了虚拟人体运动的真实感和动作效果,很好地实现了虚拟人体行走. 相似文献
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在列车视景仿真中,加入自然环境的模拟,可以增强视觉效果。在下雨环境下,列车运行时的车窗效果的模拟,可以增加环境对驾驶人员视觉的影响,进而增强模拟器的仿真效果。通过粒子系统和OpenGL贴纹理的方法,模拟雨天列车车窗雨滴效果。将刮雨器模型加入到场景中,通过刮雨器与雨滴粒子的配合,模拟出雨天环境下车窗效果。该方法在满足实时性的前提下,增强了雨天环境下列车驾驶的真实感,满足列车仿真器视景仿真的需求。 相似文献
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针对智能拖拉机在复杂多变、操控任务繁多的农业作业条件下难以实现全自主智能驾驶的不足,设计一种基于虚拟现实技术的拖拉机遥操作驾驶系统。首先,开发了虚拟现实主控端硬件系统,包括拖拉机驾驶模拟器及方向盘、挡位、油门、刹车、离合等机构的信号采集和检测电路;并基于VC++平台,结合OpenGL图形程序接口及3ds Max,构建以南京农业大学浦口校区为工作场景的拖拉机遥操作虚拟现实软件系统。实验表明,拖拉机遥操作驾驶虚拟现实系统简单稳定,易于操纵,具有良好的交互性和应用性。 相似文献
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多源信息融合在驾驶疲劳检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
疲劳驾驶已成为引起交通事故的主要原因之一。目前众多驾驶疲劳检测方法都是通过单一的基于图像处理技术实现对驾驶疲劳的识别检测,而这种方法易受驾驶环境的影响,限制了其检测的准确性和可靠性。针对这一局限性,引入多源信息融合技术,选择基于图像的PERCLOS值以及基于非图像的方向变化与驾驶员反应不一致情况、方向盘动作状态和连续驾驶时间作为融合参数,并采用TS模糊神经网络(TSFNN)进行综合判断的方法,提高了驾驶疲劳检测的准确性和可靠性。经过实验表明该方法有一定的有效性。 相似文献
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This paper presents a kinematic extended Kalman filter (EKF) designed to estimate the location of track instantaneous centers of rotation (ICRs) and aid in model‐based motion prediction of skid‐steer robots. Utilizing an ICR‐based kinematic model has resulted in impressive odometry estimates for skid‐steer movement in previous works, but estimation of ICR locations was performed offline on recorded data. The EKF presented here utilizes a kinematic model of skid‐steer motion based on ICR locations. The ICR locations are learned by the filter through the inclusion of position and heading measurements. A background on ICR kinematics is presented, followed by the development of the ICR EKF. Simulation results are presented to aid in the analysis of noise and bias susceptibility. The experimental platforms and sensors are described, followed by the results of filter implementation. Extensive field testing was conducted on two skid‐steer robots, one with tracks and another with wheels. ICR odometry using learned ICR locations predicts robot position with a mean error of ?0.42 m over 40.5 m of travel during one tracked vehicle test. A test consisting of driving both vehicles approximately 1,000 m shows clustering of ICR estimates for the duration of the run, suggesting that ICR locations do not vary significantly when a vehicle is operated with low dynamics. 相似文献
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High-speed, wide-area networks have made it both possible and desirable to interconnect geographically distributed applications that control distributed collections of scientific data, remote scientific instruments and high-performance computer systems. Historically, performance analysis has focused on monolithic applications executing on large, stand-alone, parallel systems. In such a domain, measurement, postmortem analysis and code optimization suffice to eliminate performance bottlenecks and optimize applications. Distributed visualization, data mining and analysis tools allow scientists to collaboratively analyze and understand complex phenomena. Likewise, real-time performance measurement and immersive performance display systems-i.e. systems providing large stereoscopic displays of complex data-enable collaborating groups to interact with executing software, tuning its behavior to meet research and performance goals. To satisfy these demands, the authors designed Virtue, a prototype system that integrates collaborative, immersive performance visualization with real-time performance measurement and adaptive control of applications on computational grids. These tools enable physically distributed users to explore and steer the behavior of complex software in real time and to analyze and optimize distributed application dynamics 相似文献