Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство образования и науки Республики Казахстан

Карагандинский государственный технический университет

Кафедра ТОМиС

НАУЧНАЯ СТУДЕНЧЕСКАЯ РАБОТА

Дисциплина Средства и системы имитационного моделирования горного оборудования

Тема: Интуитивная система обучения виртуальной реальности на основе отображение для горнодобывающей промышленности

Руководитель: д.т.н. доц. Бейсембаев К.М.

Выполнил: Магистрант гр. ТМОМ - 17-1 Уалиханов Д.С.

Караганда 2017



Содержание

1. Введение

2. Устройства ввода / вывода и классификация системы обучения

2.1 Устройства ввода

2.2 Устройства вывода

3. Интуитивная система обучения шахтам ВР на базе HMD

3.1 Обшие понятия

3.2 Интуитивная система обучения шахтам ВР на базе HMD

3.2.1 Системные компоненты

3.2. 2 Учебное программирование

3.2.3 Эмуляция для обучения в части автоматизированного управления процессами добычи

3.2.4 Мониторинг динамического состояния очистного забоя

4. Дискуссия

4.1 Факторы, влияющие на результаты обучения

4.2 Будущие исследования

Заключение

Список литературы



1. Введение

Технология виртуальной реальности (ВР) основана на компьютерной графике, которая может создавать виртуальные сцены и элементы, которые могут манипулировать пользователем через устройства ввода, а также видеть, слышать, затрагивать, даже ощущать запах через устройства вывода, и пользователь может на должном уровне погрузиться в нужную атмосферу во время взаимодействия [1-3]. Используя хорошо продуманную и встроенную систему ВР, пользователи могут чувствовать себя так же, как в реальном мире. В ВР показанная среда полностью виртуальна, что противоположно реальному миру, и между ними есть дополненная реальность и увеличенная виртуальность. Все они создают континуум виртуальной реальности [4]. Бурдеа и Койфет создали «3I» систему виртуальной реальности-погружения, воображения и взаимодействия, как показано на рисунке 1 [2].

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 1 3I виртуальной реальности

Развлечения, особенно компьютерные игры, являются одной из величайших возможностей для содействия быстрому развитию технологии виртуальной реальности, и было разработано много новых устройств ввода / вывода, разработанных для ВР. В настоящее время на рынке существует множество видов устройств с дисплеем (HMD), таких как устройства Unicody - Oculus Rift и HTC Vive или отделенные устройства - гарнитура ВР и решения для смартфонов. Миниатюризация и портативность визуальных устройств ВР способствовали развитию индустрии ВР резко, и в будущем на рынке появятся более доступные устройства ВР.

Благодаря внутренним свойствам ВР, которые предлагают практически реальный мировой опыт в безвредной виртуальной среде, он является идеальным инструментом для обучения и в настоящее время широко используется во многих областях, таких как военные, аэрокосмические, авиационные, и т. д. После десятилетий разработок было предложено много теоретического и практического опыта. Камень поднял некоторые основные правила и принципы для разработки серьезных военных игр; Бурдеа и Койффет, Стоун обсудили важность учета факторов пользователей; Бертрам и соавторы изучили оценку эффективности учебных систем ВР [2,5,6]. Хотя ВР изучалось и использовалось в течение нескольких десятилетий, все еще существует много аспектов, которые необходимо изучить в будущем, особенно с быстрыми технологическими достижениями в последние годы.

Добыча является типичной отраслью высокого риска, и операторы в этой отрасли требуют достаточной подготовки для обеспечения безопасности. Среди этих учебных заданий некоторые из них очень трудны или невозможны для практики в реальном мире, таких как спасение мин, спасение от стихийных бедствий и т. д., Что делает технологию ВР очень подходящей в качестве учебного инструмента для таких ситуаций. Кизил М. представляет шесть основных преимуществ использования ВР в горнодобывающей промышленности, то есть сокращение времени, неограниченный доступ к дорогостоящему / недоступному оборудованию, экономия затрат, умение практиковать опасные условия, обучение, рассеянное по широкой географической области, и использование существующих компьютерных инвестиций [ 7,8].

Во многих горнодобывающих странах, таких как Австралия, США, Канада, Южная Африка, США и Китай, многие исследователи изучали возможность использования ВР в качестве учебного инструмента в горнодобывающей промышленности в течение последних двух десятилетий [8-15]. Разработаны десятки прототипов, некоторые из них стали популярными продуктами. Нынешние популярные зрелые системы обучения шахтам ВР в основном состоят из проектора с несколькими / изогнутыми экранами, который может обеспечить некоторое погружение для слушателей и настраиваемую рабочую платформу.

В этой статье обсуждаются компоненты системы ВР в горнодобывающей промышленности. Основываясь на таксономии устройств ввода / вывода, системы обучения ВР для горнодобывающей промышленности подразделяются на несколько типов. Построен и протестирован прототип иммерсивной и интуитивно понятной системы обучения ВР для горнодобывающей промышленности. На основе результатов испытаний предлагаются будущие направления исследований систем обучения ВР для горнодобывающей промышленности.



2. Устройства ввода / вывода и классификация системы обучения

горнодобывающий промышленность забой добыча

По сути, технология ВР - это среда следующего поколения для людей, которая получает искусственную информацию, а предыдущее поколение основано на двухмерной технологии экрана. Самое большое различие между ними заключается в том, что технология виртуальной реальности обладает полностью захватывающим и интуитивным характером интерактивного опыта, который позволит пользователям войти в полностью виртуальный мир.

Бурдеа представил пять классических компонентов системы ВР, которые являются двигателем ВР, программным обеспечением и базами данных, устройствами ввода / вывода, пользователем и задачами [2]. Система обучения ВР для горнодобывающей промышленности должна содержать те же пять компонентов (рис.2).

Рисунок 2 Компоненты системы ВР

Среди пяти компонентов системы обучения шахтам ВР наиболее важным является устройство ввода / вывода, поскольку они являются исключительным способом, с помощью которого пользователи могут взаимодействовать и воспринимать виртуальную среду. В данной статье обобщены текущие устройства ввода / вывода виртуальной реальности систем обучения ВР.

2.1 Устройства ввода

Основываясь на предыдущих исследованиях, общие устройства ввода системы ВР можно разделить на две категории: ручной и автоматический захват, как показано в таблице 1 [2,3,16].

Можно видеть, что эти два типа устройств ввода имеют большие различия. Ручные устройства управления имеют низкую степень интуитивности, а общие устройства, такие как клавиатура и мышь, трудно освоить и использовать новичкам. Однако устройства ручного управления являются очень зрелой технологией, что делает их очень точными во время работы. Напротив, автоматические устройства слежения имеют гораздо более высокую степень интуитивного и очень низкого уровня обучения, но из-за использования различных датчиков и новых алгоритмов точность отслеживания не гарантируется.

2.2 Устройства вывода

Система подготовки шахт ВР должна иметь выходные устройства, чтобы пользователи могли «ощущать» в виртуальном мире. Согласно Мазурику и др., Визуальный смысл и слуховое чувство берут на себя 70% и 20% соответственно от общего ощущения для человека [3,8]. Остальные три чувства - запах, прикосновение и вкус - всего 10% (рис.3). Таким образом, визуальный смысл является самым важным для пользователей системы ВР.



Рисунок 3 Взаимодействие пяти человеческих чувств

Основываясь на предыдущих исследованиях, общие устройства визуального вывода могут быть классифицированы как экраны, проекторы, дисплеи с головкой (HMD) и голографические устройства, как показано в таблице 2 [4,14].

Для этих технологий технология экрана не может обеспечить ощущение погружения, но цена дешевая, и многие из них используются в системах ВР. Технология проектора очень зрелая, но дорогостоящая, а CAVE - самая ранняя система такого типа [17]. HMD был разработан давно, но только с Oculus Rift, как HMD-устройства, анонсированные в последние годы, он стал более популярным. Технология голографических проекторов - лучшее решение для визуального оборудования для виртуальной реальности, но технология все еще незрелая, поэтому стоимость не определена.

Как видно из таблицы 2, существует два типа HMD, и разница между ними в основном заключается в том, прозрачен экран или нет, что определит, смогут ли пользователи одновременно видеть виртуальную среду и реальную среду. Экран небольшого экранного устройства с высоким разрешением трудно быть прозрачным, что в конечном итоге приведет к блокированию реального мира; в то время как небольшое оптическое проекционное устройство основано на оптической (прозрачной) технологии объективов, поэтому пользователь может видеть реальный мир через объектив, видя виртуальные объекты. Строго говоря, небольшой оптический проектор HMD-устройства следует классифицировать как устройство смешанной реальности, но его также можно использовать в области виртуальной реальности.

По результатам всестороннего анализа установлено, что только устройства HMD являются доступными устройствами, которые могут обеспечить полное погружение и при низкой / средней цене, поэтому считается, что HMD являются наиболее подходящими визуальными устройствами для обучающих систем ВР. Существует очевидная проблема с HMD - одно устройство HMD не может использоваться несколькими пользователями одновременно. Бедназ и соавторы обсудили распределенные совместные рамки ВР-систем для горнодобывающей промышленности, и выясняется, что эту проблему можно решить, просто подключив несколько HMD и их пользователей к одному ВР и виртуальной средой [18].

2.3 Система ВР для подготовки горной промышленности

На основе классификации ввода/вывода устройств, новая систематика систем обучения ВР для горнодобывающей промышленности, которая состоит из трех типов, поднимается следующим образом:

(1) Экранная общая система ВР

Общая система на основе экрана использует общие физические устройства, таких как клавиатура и джойстик в качестве устройств ввода, и настольный монитор в качестве устройства вывода [19,20]. У всей системы мало погружения и в основном используется для разработки базовых систем подготовки шахт ВР.

(2) Индивидуальная система обучения ВР на основе проектора

В настоящее время система обучения ВР на основе проектора самая популярная система обучения ВР для горнодобывающей промышленности. Устройства вывода для визуального восприятия - это проекторы с различными типами экранной ткани - толстые, множественные, изогнутые или куполообразные и т. д. В то же время, множество настраиваемых операционных платформ, основанных на реальном оборудование широко используется в такой системе. С помощью проекторов и больших экранных тканей, эта система могла бы обеспечить некоторое погружение в пользовательскую среду. Есть некоторые коммерческие продукты на рынке, основанные на такой системе ВР, таких как разработка САЕ и продукты QinetiQ.



3. Интуитивная система обучения ВР на основе HMD

3.1 Обшие понятия

Интуитивно понятная система на основе HMD означает, что устройства с высоким погружением для визуального вывода (дисплей с головным креплением) и интуитивно понятное устройство ввода (автоматические устройтва слежения) используются в системе. В этой системе ВР слушатели могут чувствовать полное погружение, и взаимодействовать с виртуальной средой и оборудованием и интуитивно. На данный момент, иммерсивная естественная широко используется, но считается, что усовершенствованная система и будущее моих обучающих систем ВР [21].

3.2 Интуитивная система обучения шахтам ВР на базе HMD

3.2.1 Системные компоненты

В этом исследовании новая интуитивная система обучения ВР на базе HMD построенный для подготовки сценариев бурения на подземных шахтах.

Компоненты этой системы обучения ВР заключаются в следующем:

(1) пользователь: новый бурильщик в подземной шахте;

(2) устройства ввода / вывода;

(2.1) устройства ввода;

(2.1.1) автоматические устройства отслеживания головыдатчики в HMD;

(2.1.2) автоматическое устройство отслеживания рук движение;

(2.2) устройства вывода: HMD;

(3) двигатель ВР: единственное трехмерное персональное издание;

(4) программное обеспечение и база данных: генерируемые единством 3D после установки учебных процедур; и (5) задачи: бурение скважин на основе рабочих процедур.

В этой системе обучения ВР это устройства ввода / вывода, которые сделать эту систему уникальной для других систем обучения ВР. Рисунок 4показывает устройства ввода и вывода, используемые в системе. Фиг.4а показывает HMD, используемый системой, включая оболочку и умный Телефон. На фиг.4b показано устройство перемещения и вывода устройства ввода устройства HMD, в котором движение прыжка соединено перед HMD. На фиг.4c показан пользователь, который использует системный вход / выход устройства: пользователи могли видеть виртуальную сцену через HMD. Между тем движение руки и жесты пользователя могут быть распознаны и отображены в виртуальной сцене, и пользователь может взаимодействовать с виртуальной сценой только вручную.

Функция автоматического захвата входных устройств этой системы в основном включает две части: захват движения головы и отслеживание рук. Отслеживание головы необходимо для реализации обновление в реальном времени дисплея виртуальной реальности и отслеживание рук необходимо для осуществления интуитивной операции. С помощью датчики, встроенные в смартфон, такие как гироскоп и акселерометр, смартфон мог отслеживать поворот головки пользователя.

Между тем, оборудование для перемещения скачка может обнаруживать расстояние между руками пользователя и инфракрасной камерой, которая затем рассчитает местоположение рук. Через сенсор телефона и скачкообразное движение, система может отслеживать голову и руки в режиме реального времени.

Выходным устройством этой системы является головной дисплей, HMD. HMD, используемый в этой системе, является устройством с разделенным типом, которое состоит из смартфона Nexus 6P и гарнитуры ВР. Смартфон подключен к компьютеру через USB-кабель и с помощью программного обеспечения Trinus, обычного экрана компьютера могут быть преобразованы в формат ВР и отображены на телефоне экран. В сочетании с устройством автоматического захвата головы, а также как различные датчики в смартфоне, HMD может обновлять экран в режиме реального времени в соответствии с вращением головки пользователя, поэтому пользователь может получить полный опыт погружения.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 4 HMD и шлем ВР как устройства ввода/вывода

3.2.2 Учебное программирование

Что касается программного обеспечения и базы данных и части двигателя ВР, Blender и Использовалось программное обеспечение Unity 3D: модель виртуального шахтера была построенный в Блендере, и сцена подземной угольной шахты, триггер и правила взаимодействия между пользователем и виртуальной средой и т. д., были разработаны и закодированы в Unity 3D.

На рис. 5 на верхних снимках показана реальная ситуация использования каждой системы, а изображения в нижней части показывают, что графику пользователь может видеть с экрана или HMD. В общей системе на основе экрана (рис.5а) пользователь контролирует объект для сверления с помощью джойстика, и на экране отображается человек в сценарий бурения, что означает, что погружение системы не может быть высоким. В то время как в интуитивной системе на основе HMD (Рис.5b), пользователь может просматривать вид первого лица через HMD, и в то же время благодаря встроенному гироскопу смартфон, поворот головы можно контролировать, и вид в HMD может измениться в реальном времени.

(а) Настольная система обучения ВР

(b) Система обучения ВР на базе HMD

Рисунок 5 Две разные системы обучения

Более того, пользователь может напрямую манипулировать руками виртуального шахтера, а не весь виртуальный персонаж, и через устройство движения прыжка, пользователь может управлять пальцами соответственно, что означает, что пользователь может выполнять более сложные движения и жесты для взаимодействия с виртуальной тренировкой в виртуальной среде.

3.2.3 Эмуляция для обучения в части автоматизированного управления процессами добычи

Полная автоматизация лавы осуществляется путем непрерывного получения информации о состоянии забоя, обработке ее в компьютере в реальном времени процесса добычи и принятии на этой основе управляющих решений. Система эмуляции обеспечивает все функции без помощи центрального компьютера. Для повышения мобильности и централизации управления, когда лава работает в полностью автоматизированном безлюдном режиме, а также для сбора данных и в качестве интерфейса для поверхностного управляющего комплекса необходим центральный компьютер. А система эмуляции визуализирует технологические процессы, отражая графически и текстуально ситуацию в полностью автоматизированной лаве.

Графическое изображение виртуальной лавы (рисунок 6) передается через интерфейс на монитор в эмуляционную машину. На дисплее в графической и буквенно - цифровой форме представляется важнейшая информация: линия забоя, подвигание секции, положение конвейера и добычной машины, распределение давления в стойках вдоль длины лавы в данный момент времени. Помимо основной на экране дисплея отображается и различная другая информация, необходимая для принятия решений но управлению работой виртуальной лавы.

С помощью эмуляции можно научиться наблюдать и управлять установками, запрашивать данные об обслуживании, информацию о неполадках. Программы нахождения неисправностей, диагностирования и техобслуживания позволяют предельно упростить уход за сложными установками.

Рисунок 6 Лава на экране дисплея

3.2.4 Мониторинг динамического состояния очистного забоя

На основе непрерывной регистрации давления в стойках крепи и расчетов напряженно- деформированного состояния системы "кровля-пласткрепь-почва" и его изменения со временем в процессе работы лавы (с применением программы метода конечных элементов) установлена геомеханическая модель очистного забоя, позволяющая оценивать его устойчивость и уровень безопасности.

Ниже показано на реальном примере состояние секций крепи (разноцветные точки) на фиксированные моменты времени.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Одновременная концентрация "красных точек" в некоторой области вдоль длины лавы (в данном примере в нижней части лавы) указывает на формирование очага неустойчивого (опасного) состояния в пласте. В окрестности этого очага в первую очередь должны быть проведены контрольные и профилактические мероприятия. Разработанный метод в отличие от других методов позволяет проводить эти мероприятия целенаправленно в заведомо опасных участках лавы, сократив при этом излишние расходы.

Анализ произошедших на шахте имени Костенко в г. Караганде, РК, горных ударов подтвердил возможность прогнозирования удароопасности, показав значительную разницу установленного показателя устойчивости в опасных и безопасных условиях.

А. Практически безопасная ситуация. 21.05.2016

Б. Ситуация за 8 часов перед горным ударом. 02.08.2016

Рисунок 8 Геомеханическое состояние лавы

Данные объемные диаграммы дают полное представление о геомеханическом состоянии лавы для «новеньких» инженеров.



3.4 Результаты

Чтобы оценить влияние каждой системы обучения горному делу, десять учеников-учеников пробовали как интуитивно понятный, так и основанный на экране HMDобщие системы обучения. Затем они заполнили вопросники о две системы для оценки уровней погружения, интуитивного, интерактивности, простоты использования и простоты обучения. Каждый аспект оценивался по шкале от 0 до 5. Результаты показаны на рисунке 6.

Установлено, что интуитивно понятная система обучения ВР, основанная на HMD, значительно более высокий балл погружения (4,8 из 5), чем основанная на экране общая система из 5 и в 1,5-2 раза выше класс интуитивного, интерактивного и простоты использования. Это значит, что система на основе HMD имеет лучший пользовательский интерфейс. Для легкость обучения, результаты обучения каждой системы, система на основе экрана лишь немного ниже, чем система на основе HMD, что означает, что обе системы имеют хорошие результаты обучения; HMD только немного лучше. После тестирования обеих систем, 9 из 10 студентов предпочитают опыт обучения с системой HMD, и предпочитают использовать его в будущем.

Студенты также предлагают некоторые ограничения текущей интуитивной системы обучения ВР, основанной на HMD, которые следующим образом:

(1) В системе HMD пользователь не мог перемещать символ по двигая руками. Вместо этого он должен использовать другие устройства таких как клавиатура или джойстик. Это уменьшит погружение системы. Microsoft Hololens предлагает отличную идею для решать проблему. Это автономное устройство, которое содержит все необходимое аппаратное и программное обеспечение для работы;

(2) При длительном использовании HMD пользователь устает или чувствует себя больным. Huang et al. даже создал новый HMD с дисплеи светового поля, чтобы помочь пользователям избежать болезни движения [22];

(3) Для текущей системы устройство перемещения прыжка используется для отслеживать руки пользователя, в то время как пользователь не чувствует никакого осязательного смысла, что также уменьшит погружение системы, потому что, когда пользователи видят, что они касаются чего-то в виртуальная среда, они не могли почувствовать тактильный смысл в реальном мире;

(4) Пользователи могут взаимодействовать только со сверлом, но не могут взаимодействовать с другими вещами в виртуальной среде, что обусловлено ограничение текущего программного обеспечения и баз данных.

Вышеупомянутые основные ограничения HMD-ВР-система, и большинство из них связано с ограничениями аппаратного и программного обеспечения, используемого в системе. С разработкой устройств ввода / вывода ВР, а также обновлением системы обучения ВР на базе HMD, все ограничения текущей системы в конечном итоге могут быть решены в будущем.

Рисунок 9 Развитие системы обучения



4. Дискуссия

4.1 Факторы, влияющие на результаты обучения

По сути, технология ВР - это новый способ отображения контента и человеко-машинное взаимодействие. Многие исследователи, включая это исследования, предположили, что системы обучения ВР доказаны эффективны и с более высоким погружением, пользователи могут получить более качественное обучение результаты [6,13,21,23,24]. Однако погружение является лишь одним из 3I виртуальной реальности (рис.1), а степень погружения в основном определяется устройствами ввода / вывода.

В последние годы основными технологическими прорывами ВР являются в устройствах визуального вывода, таких как Oculus Rift, HTC VIVE, Sony Playstation ВР и т. д. Существуют другие устройства ввода, разработанные как ну, например, бегущая дорожка Virtuix Omni. Недавно изобретенный устройства ввода / вывода резко увеличили степень ВР, и считается, что чем больше поглощает ВР система обучения, тем лучше будет пользовательский опыт.

Несмотря на то, что все еще существуют усовершенствования устройств ввода / вывода, таких как слуховой и тактильный опыт, они могут только улучшить погружение в обучение виртуальной реальности система. Остальные четыре компонента также влияют на обучение ВР результаты.

В настоящее время самым критическим недостатком существующей технологии ВР является отсутствие высококачественного контента, то есть создание содержание виртуальной реальности не может идти в ногу с развитием событий аппаратное обеспечение. В системах обучения ВР для обучения «контент» означает виртуальная среда, виртуальные персонажи, сценарии обучения, и учебные задания. В дополнение к устройствам вводавывода все остальные четыре компоненты системы обучения ВР будут влиять на качество содержимого системы.

(1) Двигатель ВР: двигатель ВР является основным программным обеспечением, и он определяет результаты взаимодействия человека и компьютера. К примеру, если стажер бурит стену, бурение фрагментов, выходящих из ствола скважины и падающих на пол. Другими словами, двигатель ВР определит степень достоверности системы обучения ВР.

(2) Пользователь: разные пользователи имеют разные характеристики, и они следует рассматривать серьезно [5, 25, 26].

(3) Задачи: они указывают цель обучения ВР.

(4) Программное обеспечение и база данных: это основано на двигателе ВР и отвечает за вычисление входных данных (манипулирование сигналами) и выходных данных (видео, звук и т. д. сигналов) и сохранение и загрузка данных системы обучения виртуальной реальности. Для создания более реальных моделей подземных рудников Zlot et al. изучил метод трехмерной реконструкции [27].

4.2 Будущие исследования

Для совершенствования системы обучения ВР для горнодобывающей промышленности все пять компонентов системы ВР заслуживают изучения. Среди пяти компонентов, автор считает, что разработка устройства ввода / вывода и двигатель ВР могут существенно повлиять на продвижение применения технологии ВР в горнодобывающей промышленности. Однако специализированные производители оборудования и программные компании должны разработать более интуитивные устройства ввода, более захватывающие устройства вывода и более мощные двигатели ВР. Другие компоненты системы обучения виртуальной реальности шахты - пользователи, программное обеспечение и база данных, а также задачи - это темы для будущих исследований для практиков горнодобывающей промышленности.

Пользователи являются наиболее важным фактором, которому следует уделять больше внимание к системам подготовки шахт ВР. Пользователи в шахтах в основном специалисты горной промышленности, имеющие четкие характеристики: культурный уровень ясного большинства невелик, способность принимать новые вещи слабо, и они тоже не хотят тратить много времени обучения. Крайне важно создать систему подготовки шахт ВР для таких пользователей.

Задачи также являются важным фактором, и все виды обучения задачи являются основной целью учебной системы ВР. Все программное обеспечение разработка и настройка базы данных должны быть сосредоточены на обучении задания.

Что касается программного обеспечения и базы данных, то это единственные меры для пользователи заканчивают учебные задания. При разработке программного обеспечения необходимо учитывать эти характеристики и предлагать пользователям специальное лечение для обеспечения требуемой простоты использования. В приложении «Cardboard Design Lab» и Google обсуждает, как сделать лучше ВР, а также мое производство ВР-контента также имеет некоторые роль.

В заключение, будущий исследовательский акцент системы обучения ВР для горнодобывающей промышленности заключается в изучении трех компонентов система: пользователь, задачи, программное обеспечение и база данных. Между тем, государство современных устройств ввода / вывода и двигателя ВР на рынке должны также эксплуатироваться. Другими словами, все пять компонентов системы обучения ВР должны быть улучшены одновременно.



Заключение

(1) Настоящая работа классифицирует устройства ввода / вывода шахты ВР для обучения и классифицирует системы в общую,, индивидуальную систему на основе проектора с экраном, и интуитивно понятной системы HMD, с различиными устройствами ввода / вывода.

(2) В результате использования дисплея со шлемом в качестве устройства вывода и движение оператора в качестве инициации устройства ввода, интуитивного ВР на основе HMD, была построена система обучения. Пользователи могут чувствовать полное погружение через HMD и контролировать руки виртуального персонажа, чтобы манипулировать упражнением просто, двигая своими руками.

(3) После того, как 10 учеников-стажеров попробовали интуитивно понятный интерфейс на основе HMD и контролируемой общей системы с экраном, они обнаружили, что система на основе HMD более захватывающая, интуитивная, интерактивная и простая в использовании.

(4) Самый важный недостаток текущей виртуальной реальности системы обучения - это отсутствие высококачественного контента - доступного в сети описания. Несмотря на то что все пять компонентов системы ВР будут влиять на контент качество, из них в основном трем компонента пользователя (задачи и программное обеспечение, база данных) следует уделять большее внимание.



Список литературы

[1] Бейсембаев К.М. Методическое пособие по курсовому проектированию. Караганда, 2012.

[2] Бурдея Г., Койффет П. Технология виртуальной реальности. НьюЙорк: Wiley-IEEE Press; 2003.

[3] Мазурик Т., Гварвац М. Виртуальная реальность-история, приложения, технологии и будущее; 1996.

[4] Милграм П., Кишино Ф. Таксономия визуальных проявлений смешанной реальности. IEICE Trans Inf Syst 1994, 77 (12): 1321-9.

[5] Камень RJ. Руководящие принципы человеческих факторов для разработчиков интерактивных 3D-систем и систем обучения на основе игр. Великобритания: BAE Systems (Operations) Ltd, Кранфилд Университет, Локхид Мартин, MBDA, SEA, Университет Саутгемптона и Бирмингемский университет; 2012.

[6] Бертрам Дж, Москалюк Дж, Кресс У. Виртуальное обучение: сделать работу на самом деле? Comput Hum Behav 2015; 43: 284-92.

[7] Кизил М.С. Приложения виртуальной реальности в австралийской промышленности минералов. В: Применение компьютерных и эксплуатационных исследований в горнодобывающей промышленности; 2003; п. 569-74.

[8] Кизил М.С., Джой Д. Что может сделать виртуальная реальность для безопасности. Сент-Люсия QLD: Университет из Квинсленда; 2001.

[9] Буковски Р., Секуин C. Интерактивное моделирование пожара в виртуальном здании сред. В: Материалы 24-й ежегодной конференции по компьютеру графики и интерактивных технологий. Лос-Анджелес, США;

1997. с. 35-44.

[10] Бейсембаев К.М. Виртуальная реальность для обучения в области безопасности шахт в Караганде. J-S Afr Inst Min Metall 2001; 101 (4): 209-16.

[11] Фостер П., Буртон А. Виртуальная реальность в улучшении эргономики горных работ. J S Afr Inst Min Metall 2004; 104 (2): 129-34.

[12] Стотгард П., Карис C. Таксономия интерактивные компьютерные системы визуализации и контент для разработки промышленность - часть один. Int Future Min Conf Exhib 2008, 124 (2): 201-10.

[13] Тихон Д., Бургес-Лимерик Р. Обзор виртуальной реальности как среды для безопасности связанных с горнодобывающей промышленностью. J Health Saf Res Practice 2011, 3 (1): 33-40.

[14] Стотгард П., Ван Вайк E, Кизил М., Шофилд Д. Таксономия интерактивные компьютерные системы визуализации и контент для разработки промышленность - часть 2. Min Technol 2015; 124 (2): 83-96.

[15] Беднарз Т.П. Человеко-компьютерный эксперименты по взаимодействию с приложениями виртуальной реальности для разработки промышленность. В: Материалы международной конференции IEEE по информационные сети и приложения; 2010. p. 1323-7.

[16] Бегу В.С. Технология виртуальной реальности и Приложения. Немецкий: Спрингер; 2014.

[17] Крус-Нейра С., ДеФанти Т.А. Виртуальный виртуальный экран на основе объемного экрана реальность: дизайн и реализация CAVE. В: Материалы 20-я ежегодная конференция по компьютерной графике и интерактивным технологиям. Анахайм (Калифорния): ACM; 1993. p. 135-42.

[18] Беднарц Т, Джеймс С, Виджик-Капеарт E, Карис С, Алем Л. Распределенные совместная иммерсивная структура виртуальной реальности для разработки промышленность. Немецкий: Спрингер; 2015.

[19] Марголис К.А. Усовершенствованный тренинг по пожаротушению для работников шахт используя имитацию виртуальной реальности. Min Eng 2009; 61 (11): 41.

[20] Лукас Д., Забет У., Уорликар А. Использование виртуальной реальности (vr) для улучшения конвейера безопасность ремней при добыче полезных ископаемых. Food Sci 2007; 33 (8): 146-50.

[21] Грабовски А., Жабовски Д. Практика виртуального виртуального пилота для подполья шахтеры. Saf Sci 2015, 72: 310-4.

[22] Хуан Ф, Чен К, Ветцштейн Г. Световодный стереоскоп: иммерсивный компьютерная графика через факторизованные световые поля ближнего света с фокусом. ACM Trans Graph (TOG) 2015; 34 (4): 60.

[23] Рейган Д., Боуман Л.. Эффекты более высоких уровней погружения на выполнение запоминания процедуры и последствия для образовательные виртуальные среды. Присутствие: Teleoper Virtual Environ 2010; 19 (6): 527-43.

[24] Педрам С., Перес П., Пальмизано С., Фаррелли М. Систематический подход к оценке роль виртуальной реальности в качестве инструмента обучения безопасности в контексте промышленность. В кн.: Труды конференции 16-го угольных операторов. Вуллонгонга (Австралия): Университет Вуллонгонга; 2016.

[25] Зупанк М., Уэллис К.. Влияние возраста на обучение вождению виртуальный шахтный челнок. Ergon Open J 2011, 4: 112-24.

[26] Бейкер Т. Лучше быть расстроенным, чем скучно: частота, настойчивость и влияние когнитивно-аффективных состояния во время взаимодействия с тремя различными компьютерными методами обучения сред. Int J Hum Comput Stud 2010, 68 (4): 223-41.

[27] Злот Б., Боссе М. Эффективное крупномасштабное трехмерное мобильное отображение для подземных рудников. J Field Robot 2014; 31 (5): 758-79.

Размещено на Allbest.ru