增强现实与虚拟现实技术在不同领域的应用与研究

### 增强现实与虚拟现实技术在不同领域的应用与研究 在当今科技飞速发展的时代，增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术正逐渐在各个领域展现出巨大的潜力。本文将深入探讨这两项技术在不同场景下的应用，包括VR中的传感器融合与姿态估计，以及AR在手术图像显示系统中的应用。 #### 传感器融合与姿态估计在VR中的应用 在VR体验中，为了提供更真实、更自然的交互，传感器融合与姿态估计技术至关重要。 ##### 模型对比 为了直观比较不同方法的效果，研究人员将模型进行重叠，展示估计的虚拟形象与基础虚拟形象之间的偏移。同时，还进行了定量比较，生成了源数据与姿态估计和传感器融合之间的坐标和旋转偏移。从数据中可以推断出，虽然两种方法在关键点上的性能相当，但传感器融合在预测末端执行器方面表现更好，并且在头部到骨骼的旋转预测上更准确。 |对比项目|传感器融合|姿态估计| | ---- | ---- | ---- | |末端执行器预测|更好| - | |头部到骨骼旋转预测|更准确| - | ##### 计算机视觉算法性能 在姿态估计中，使用了不同的计算机视觉算法。对于OpenCV实现，比较了Mediapipe和TensorFlow这两种现成的解决方案，在标准i5处理器和GPU上进行测试。结果表明，Mediapipe在生成预测时具有更高的帧率，表现更优。然而，这些模型在可训练的关键点数量上存在限制，因此研究人员转向了自定义的ResNet模型。 以下是不同模型的性能对比： |模型|帧率|准确性| | ---- | ---- | ---- | |ResNet模型|15fps|较高| |MobileNet|32fps|较低| ResNet模型在1061张图像上进行了姿态检测的准确性测试，展示了其在单人或多人姿态检测中的性能。为了提高速度，还测试了其他模型，如MobileNet，它可以达到32fps的帧率，但准确性有所下降。此外，模型在测试数据上的平移坐标平方平均误差（SMAE）为32mm。 mermaid图如下： ```mermaid graph LR A[姿态估计] --> B[OpenCV实现] B --> C[Mediapipe] B --> D[TensorFlow] B --> E[ResNet模型] E --> F[单人姿态检测] E --> G[多人姿态检测] A --> H[其他模型] H --> I[MobileNet] ``` ##### 与Unity的集成 为了测试ResNet模型的集成效果，将估计的关键点投影到Unity中，以可视化骨骼轮廓。然后将这些关键点重叠到启用了反向运动学（IK）的虚拟形象上，展示了变换时的比例和旋转准确性。 为了测试应用程序的可用性，研究人员进行了实时VR交互模拟。通过传感器融合，基于实时视频流和输入设备（如头戴式显示器和控制器）模拟了一个虚拟形象。利用物理引擎，在虚拟空间中创建了额外的刚体，并将虚拟形象定义为具有碰撞功能的刚体。实验结果展示了虚拟形象根据用户的实时动作与3D对象进行交互的场景，如向后踢块、向前踢球和在VR中踢墙。 #### AR在手术图像显示系统中的应用 在医疗领域，特别是内窥镜手术中，AR技术也有重要的应用前景。 ##### 内窥镜手术的挑战 近年来，内窥镜手术的需求不断增加。与传统的剖腹手术相比，内窥镜手术具有创伤小、术后疼痛轻、出院早和美容效果好等优点。然而，许多内窥镜手术使用的是单目内窥镜，只能显示二维图像，这使得医生难以确保内窥镜视野和把握深度信息。为了把握二维图像中的深度，医生必须依靠解剖知识、经验和使用镊子进行触诊。因此，复杂的手术操作困难且耗时，手术的安全性和确定性也受到影响。 ##### 开发的系统 为了解决这些问题，研究人员开发了一种内窥镜手术支持系统，旨在提供能够实时观察手术器械与器官之间距离的手术图像，从而让医生直观地感知手术视野的空间信息。该系统使用了Microsoft HoloLens 2，这是一种支持AR的头戴式显示器，可以实现完全免提操作。同时，还使用了Azure Kinect D