Информационные технологии тестирования качества совместных визуальной, динамической имитации и отслеживания движений человека в пространстве при взаимодействии с виртуальным окружениемНИР

Information technologies for testing of quality of synchronized visual, dynamic imitation and motion tracking used for interacting with a virtual environment

Соисполнители НИР

МГУ имени М.В. Ломоносова Соисполнитель

Источник финансирования НИР

грант РФФИ

Этапы НИР

# Сроки Название
1 15 ноября 2018 г.-30 декабря 2019 г. Информационные технологии тестирования качества совместных визуальной, динамической имитации и отслеживания движений человека в пространстве при взаимодействии с виртуальным окружением
Результаты этапа: Математическое обеспечение технологий виртуальной реальности включает решение следующих задач: Стереовизуализации (технология воздействия на зрительную систему); Динамической имитации (технология воздействия на вход вестибулярных механорецепторов); Гальваническойя стимуляции (технология дополнения выходного сигнала с вестибулярных механорецепторов); Акустической имитации; Силомоментной и тактильной имитации; Отслеживания движений человека; Методики тестирования качества выполнения операций. В области разработки методов оценки положения тела человека в пространстве с использованием оптических позиционных и инерциальных датчиков рассмотрены два алгоритма определения матрицы относительной ориентации инерциального блока и тела системы видеоанализа. При воспроизведении виртуальной среды и адаптации ее для взаимодействия с человеком необходима оптимизация расположения элементов интерфейса. Одним из основных способов восприятия человеком виртуальной среды на сегодняшний день остается зрительный. Более сложная структура трёхмерного интерфейса, в сравнении с двухмерным, требует и более точных моделей движения глаз человека. Была разработана математической модели динамики глазодвигательного аппарата человека, которая использовалась для решения различного рода оптимизационных задач. Задача, решаемая при помощи движения глаз – максимизация времени, когда на сетчатке формируется четкое изображение. Характерные значения отклонения и скорости движения изображения объекта по сетчатке глаза не должны превышать 2° и 4°/с соответственно. Следовательно, что время, когда эти условия нарушаются должно быть минимально. развитие методов построения областей достижимости управляемой системы и их применение в задачах математического моделирования динамики процессов в вестибулярной системе. Данная задача является частью одной из общих задач проекта, а именно Разработка математической модели формирования выходной информации в полукружных каналах вестибулярного аппарата с целью анализа управляемой динамики установки взора. В рамках данного исследования изучались особенности построения границ областей достижимости линейных как стационарных, так и нестационарных вполне управляемых систем. В стационарных системах третьего порядка изучался вопрос об изменении границ области достижимости вблизи угловых точек с ростом времени. Также рассматривалась задача о построении области достижимости линейной нестационарной вполне управляемой системы, которая является приводимой, то есть может быть сведена к стационарной системе с помощью нестационарной замены координат. Предложен способ построения области достижимости такой системы в заданный момент времени при известных ограничениях, наложенных на управление. Изучался вопрос об изменении области достижимости при переходе к редуцированной системе с понижением порядка исходной системы. Для стационарных систем третьего порядка с одним действительным и двумя комплексно-сопряженными собственными числами найдены условия, при которых угловые точки границы области достижимости с ростом времени разглаживаются. Для нестационарных приводимых систем предложен способ построения области достижимости в заданный момент времени при известных ограничениях, наложенных на управление. На конкретном примере показано, что при переходе к редуцированной системе с понижением порядка исходной системы границы области достижимости могут изменяться вследствие отбрасывания части ограничений на управление и переменные задачи. Для решения задачи использовались методы теории оптимального управления, принцип максимума Понтрягина; методы анализа решения задач Булгакова для стационарной и нестационарной систем; методы построения преобразования Ляпунова для нестационарных систем с периодическими коэффициентами. Применение методов вестибулярной гальванической стимуляции в перспективе позволяет повышать достоверность реализации виртуальной реальности, создавать иллюзию перемещения и вращения. Для определения параметров стимулирующего тока может использоваться решение задач прямого и обратного перехода в бистабильной модели возбуждения активности афферентного первичного нейрона вестибулярной системы. Ответ на вопрос, возможны ли переходы при выбранных ограничениях на величину гальванического тока, получается путем сравнения областей притяжения устойчивых решений (точечного аттрактора и устойчивого периодического движения) с областью достижимости системы, полученной в результате линеаризации исходной системы в окрестности решения. В рамках развития методов решения задач максиминного тестирования точности полуавтоматической стабилизации рассматривалась задача стабилизации подвижного объекта в окрестности желаемого режима управления . Если объект, который требуется стабилизировать, связан с другим подвижным объектом (подвижным основанием), то задача усложняется, поскольку для стабилизации требуется информация о движении основания. Задача стабилизации обычно решается при помощи построения стабилизирующего управления в виде линейной обратной связи. Для вычисления оптимальных коэффициентов линейной обратной связи используется методика минимаксной стабилизации. Это метод вычисления управляющих сил и моментов, которые доставляют минимум функционалу качества при наихудших возмущениях, действующих в системе. Этот способ оптимизации основан на методе шатров В.Г. Болтянского Таким образом, оптимальная стабилизация обеспечивает минимаксное значение функционала качества стабилизации. описанный выше метод использован при решении четырех задач стабилизации динамической системы четвертого порядка. В первой и второй задачах рассмотрены возмущения по начальным условиям системы. В этой задаче получены аналитические формулы для оптимальных коэффициентов обратной связи, в том числе обеспечивающие запас устойчивости. В третьей задаче рассмотрена система, в которой действуют постоянные возмущения. Эта задача решена с применением теоремы Харитонова [3], из которой определяются условия устойчивости системы линейных дифференциальных уравнений с параметрами. В четвертой задаче рассмотрена динамическая система с нестационарной правой частью. Эта система приведена к стационарному виду с помощью преобразования А.М. Ляпунова. Во всех решенных задачах проведено вычисление максиминного значения функционала качества стабилизации. Во всех решенных задачах критерием качества стабилизации берется максимум по возмущениям от интеграла от квадрата отклонения объекта от программной траектории. Одним из элементов технологии виртуальной реальности является задача динамической имитации управляемых движений. Эта задача рассмотрена для тренажера, выполненного на базе центрифуги с полным кардановым подвесом. На тренажере может осуществляться динамическая имитация перегрузок, действующих на пилота для широкого класса задач: от полетов маневренных летательных аппаратов, аэрокосмических полетов, аварийных ситуаций для транспортных систем и выполнения операций с космическими манипуляторами. Предложены алгоритмы имитации, где вектор перегрузки может меняться в широком диапазоне как по величине, так и по направлению. Разработан алгоритм имитации направления перегрузки, использующий все три кольца карданового подвеса центрифуги, что позволяет оптимизировать суммарный поворот колец при имитации быстро меняющегося по направлению вектора перегрузки. Получены новые результаты по разработке методики максиминного тестирования качества управления динамическими объектами и качества выполнения операций при тренировках на динамических стендах-тренажерах. Применение методики позволяет вырабатывать наихудшие возмущения, мешающие процессу управления или выполнения операций, путем решения некоторой игровой задачи между управлениями и возмущениями, действующими на динамическую систему. Поставлена задача оптимизации трехмерного пользовательского интерфейса для виртуальной реконструкции ландшафта исторического центра Москвы XVI-XVIII веков. Было интегрировано решение виртуальной реальности, основанное на мониторе, установленном на голове, и системе отслеживания движения. Элементы интерфейса следует размещать рядом с интерактивными объектами (историческими зданиями). Нужно оптимизировать трехмерный дизайн интерфейса, чтобы его могли использовать пользователи с разными физиологическими параметрами. Необычные формы исторических зданий, используемые в качестве ограничений для размещения элементов интерфейса, усложняют задачу оптимизации. В качестве функционала оптимизации выбрано общее время перехода пользователя от одного элемента интерфейса к другому. В качестве возмущений использовались размеры рук пользователя, отклонения положения интерактивного объекта, ограничения на размещение элементов интерфейса. Ожидаемым результатом данного проекта является сложная динамическая историческая информационная платформа, предназначенная для визуализации исторического ландшафта в различных временных отрезках.
2 10 января 2020 г.-31 декабря 2020 г. Информационные технологии тестирования качества совместных визуальной, динамической имитации и отслеживания движений человека в пространстве при взаимодействии с виртуальным окружением
Результаты этапа:

Прикрепленные к НИР результаты

Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".