Kinect与Unity3D数据整合技术在体感游戏中的应用研究

通过分析Kinect与Unity3D数据整合关键技术,从WPF与Unity 3D内部调用方式展开系统设计。设计分为Unity3D场景展示模块、Unity3D的接口模块和Kinect的数据获取三模块。其中Unity3D接口模块实现了的场景设置,骨骼绑定、镜像运动、近景模式、平滑处理功能;Kinect数据获取模块通过代码实现设备控制、骨骼绑定算法、设备图像获取。测试证明,通过C#对非托管的dll的管理方式,导入Kinect硬件的驱动程序,调用自定义的数据结构和算法,实现在unity 3D场景中,使用Kinect体感镜头控制场景中的人物模型运动,提高了体感游戏的开发效率,在体感游戏的开发和应用中有一定的社会推广价值。     

三维虚拟校园体感交互系统设计与优化研究

三维虚拟校园系统的研究和创建对数字校园的建设有着重要的现实意义。本文在系统分析三维场景构建及虚拟交互技术的基础上,阐述了基于体感交互的三维校园系统开发流程,基于以上研究实现了3dsmax、Unity3D与Kinect平台的三维虚拟校园体感交互系统,该系统具有较高的交互能力、仿真质量和运行效率,最后针对虚拟校园系统的优化与规范提出了设计规范与优化原则。     

基于Unity3D的虚拟化学智能课堂系统

针对传统化学教学的局限性及现有虚拟化学课堂的不足, 以Unity3D为基础设计并实现了虚拟化学智能课堂系统. 构建虚拟场景并导入Unity3D引擎, 通过C#脚本和粒子系统开发虚拟仿真实验; 为解决多人虚拟场景下权限分配问题, 实现了采用权限策略的智能辅助模块, 为不同学生分配不同权限并提供文字视频等提示功能; 通过Spring Cloud框架对系统功能进行拆分, 同时使用Redis优化系统. 系统适用于中学化学教学, 实现了具有权限控制及高仿真的虚拟实验, 有效解决虚拟场景下权限问题, 提升学习效率, 且具有高可用性等优点.     

物联网智能家居虚拟装配交互系统的设计与实现

在物联网智能家居设备装配过程中容易因误操作而造成设备损坏,甚至引起电网事故、人身伤亡事故、财产损失惨重等问题.为了解决这个问题,设计了物联网智能家居虚拟装配交互系统.该系统使用Unity3D实时渲染引擎进行三维场景展示,交互端则使用Unity3D的物理引擎模拟事件触发,选用具有行业标准的物联网数据库来控制智能家居的实时场景交互.通过多角度镜头和实时参数调节,用户在三维引擎操作端可实时查看智能家居安装的进度和交互效果.     

基于Unity 3D的智能家装系统的设计与实现

针对家装行业在展示效果方面逼真度、交互性方面的不足,本文使用Unity 3D开发引擎实现虚拟场景漫游及智能交互功能.本系统利用Unity 3D游戏引擎进行开发,利用3ds Max建模软件进行样板间以及家具、家电的建模,并以C#为脚本语言,来实现虚拟场景漫游及智能交互功能.     

基于OGRE与Kinect的体感游戏平台的研究

提出将Kinect体感技术嵌入到游戏引擎OGRE中,首先在OGRE基础上搭建游戏场景,将Kinect体感外设与游戏角色绑定,引入MyGUI界面模块,使用Lua作为交互脚本,搭建一个面向前沿的具有可拓展性的体感游戏平台。     

基于OGRE与Kinect的体感游戏平台的研究

提出将Kinect体感技术嵌入到游戏引擎OGRE中,首先在OGRE基础上搭建游戏场景,将Kinect体感外设与游戏角色绑定,引入MyGUI界面模块,使用Lua作为交互脚本,搭建一个面向前沿的具有可拓展性的体感游戏平台。     

基于Kinect的拳击虚拟训练系统

沙袋击打训练是拳击训练的有效手段,应用体感交互技术和虚拟现实,设计并实现了虚拟的沙袋击打仿真系统。该系统主要包含虚拟场景搭建、体感交互和训练信息系统。拳击场景建立了拳台、沙袋、拳击手套和背景模型,并通过Direct 3D接口加载到虚拟系统中。交互系统通过Kinect体感传感器追踪并获取训练者骨骼关节点坐标,从中提取肘、腕关节建立空间向量并计算击打速度和击打力,控制虚拟拳头击打虚拟沙袋,通过体感交互的方式虚拟真实训练过程,并在信息系统中记录训练信息。实验和测试表明,此系统能够实现模拟训练的功能,为拳击游戏与教学提供了新的手段。     

基于Kinect的虚拟展馆游览系统的设计与实现

针对现有三维虚拟展览馆游览系统交互方式用户体验不理想的现状,提出一种基于Kinect的虚拟展馆游览系统。该系统重点研究了利用Kinect骨骼追踪技术实现对体验者身体动作的解析和利用四元数插值对骨骼动画的控制。在功能上,实现了站在Kinect前的体验者通过不同的姿势,对虚拟展馆三维场景中虚拟人物的动作、姿态、位置、朝向的控制。实验结果表明,体验者能够通过体感交互技术较好地实现对虚拟人物姿态的控制并方便地进行虚拟场景游览。     

基于Unity3D的电能计量实验仿真教学系统

针对当前高校电气工程专业电能计量课程实验教学环节存在的不足,设计并实现了电能计量实验仿真系统.该系统根据电能计量课程实验环节需求,采用3dsMax软件进行轻量化建模及三维动画制作,结合Premiere Pro软件完成动画后期处理,模型导入Unity3D引擎搭建虚拟场景,编写C#脚本程序开发系统交互功能及UI界面.实现了...     

基于Leap Motion和Unity3D的虚拟沙画手势识别及交互

虚拟仿真技术的快速发展及体感设备的不断更新为沙画动画这一全新的艺术创作形式带来新的灵感。针对沙画现场作画工序复杂的问题,结合Leap Motion设备和Unity3D开发环境完成手势识别并驱动虚拟手实现虚拟沙画效果。首先,依据Leap Motion捕捉到的手势坐标及方向信息提取手部关键点;然后提出角域划分的方法并引入新的特征向量,将其与提取信息串联作为手势分类依据;最后,根据自行定义的沙画手势语义驱动虚拟手完成虚拟沙画创作。实验证明,利用Leap Motion完成近距离手势识别效果较其他方法结果更加精准,实时性较高,手势跟踪稳定,虚拟沙画绘画过程沉浸感强。     

基于Leap Motion的手势控制技术初探

最新体感设备Leap Motion的面世提供给用户一种全新的体验, 即通过跟踪探测动态手势可以进行体感游戏、虚拟演奏、凌空绘画等的非接触式人机交互. 文章首先对Leap Motion的技术特点进行介绍, 并对同类型设备进行对比总结, 介绍了Leap Motion的相关应用和发展前景. 文章分析了Leap Motion的原理和技术基础, 然后提出基于Leap Motion的手势控制技术, 最后以一个基于Unity 3D的手势控制虚拟场景中的物品运动的具体实例, 对Leap Motion手势控制技术的实现进行了细节介绍.     

基于MAYA和Unity3D的在线定制鞋系统

针对传统制鞋企业无法满足个性化需求的问题,结合虚拟现实技术的交互性等特点,设计了基于MAYA和Unity3D在线定制鞋系统.首先采用MAYA建模软件中多边形与细分建模相结合的技术进行三维鞋建模;然后基于Unity3D引擎,采用Shader渲染技术实现打包纹理贴图并结合C#脚本语言,实现人机交互功能;最后,应用WebGL技术发布至网页,使用户通过浏览器即可进行在线三维定制鞋的设计及浏览.该系统可以实现用户在网页上个性化定制属于自己的鞋,满足人们个性化定制的理念,对制鞋企业的发展会产生很大的推动力.     

沉浸式虚拟训练中的虚拟手操控技术研究

将人手的自然动作加入沉浸式虚拟现实系统中,可有效提高系统的沉浸感和交互性,简便快捷、成本低廉的虚拟手建模及操控技术,有助于此项内容的推广应用;在对虚拟手骨骼结构模型分析的基础上,提出了基于Leap Motion的虚拟手控制方法和流程;以维修训练为任务背景,设计了四种用于虚拟手操作的手势规则,并对实现流程和关键技术进行了分析;构建基于Unity3D引擎的原型系统对虚拟手进行仿真验证,结果表明,基于Leap Motion的虚拟手操控简单、交互自然,可以满足虚拟现实系统交互需要。     

基于Leap Motion的三维手势交互系统研究

手势识别的快速发展及体感设备的不断更新为三维手势交互提供了灵感,基于Leap Motion 手势识别和最邻近算法,建立了一种三维手势交互系统。首先对手势设计理论和交互手 势设计原则进行研究,基于此设计手势功能和建立手势库,并将手势库分为 8 种手势;其次进 行手势特征提取,建立手指关键点模型,获取手势特征的角度特征;然后计算 KNN 算法和 SVM 算法的手势识别效率,KNN 改进算法取得较好的识别效率;最后,设计三维交互系统,手势分 类为 4 个模块,每个模块有 2 个手势任务;20 名测试者中提取 1 600 组手势数据,并进行总采 集样本关节点均值的数据分析;设计三维交互系统模块,在 Unity3D 中创建的三维交互系统中 导入 1 600 组手势数据,根据自定义的 8 种手势驱动虚拟手完成交互设计过程,完成用户体验 分析和手势识别效率统计。通过研究发现,基于 Leap Motion 手势识别具有较高的识别效率, 三维手势交互系统富有创新性。     

航天员虚拟交互操作训练多体感融合驱动方法研究

针对航天员虚拟训练中的人机自然交互问题,基于体态/手势识别和人体运动特性, 提出一种多通道数据融合的虚拟驱动与交互方法。结合Kinect 设备能够完整识别人体姿态特点 及LeapMotion 设备能精确识别手势姿态的优势,提出了基于判断的数据传递方法,在人体关节 识别的基础上对手部关节进行识别与数据处理计算,采用多通道体感识别融合方法将二者结合, 并进行了实验。结果表明,通过采用LeapMotion 和Kinect 对手部识别的判别,当手势在 LeapMotion 识别范围内,能够在实现人体体感识别的基础上增加较为精确的手势识别。此方法 成功实现了人体姿态识别和手势精确识别的结合,可应用于航天员虚拟训练中的人机自然交互 中去。     

基于Kinect的民族弓弦乐器虚拟演奏系统

利用Kinect相机结合增强现实技术和手势识别方法设计并实现了一个弓弦乐器虚拟演奏系统——以二胡为例.将Kinect获取的现实场景和虚拟乐器融合在一起绘制成增强现实场景.通过Kinect得到的深度数据和贝叶斯肤色模型将用户的左手分割出来,并再次绘制在增强图像上形成新的图像,从而解决虚拟演奏场景中的虚实遮挡问题.利用基于反向动力学和马尔可夫模型的三维虚拟手势拟合方法,对演奏过程中的左手手势进行识别,并结合右手的运动状态完成乐器的虚拟演奏.