基于偏差补偿量的多场景交互协同控制方法
时间：2023-06-07 15:50:17 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
黄 艺
(江西农业大学 南昌商学院, 江西 共青 332020)
在现代技术飞速发展的背景下,虚拟现实技术开始出现,多场景交互逐渐被应用到工作以及日常活动中．通过对多个虚拟场景进行交互,实现不同用户之间的交流,形成同一用户对不同场景的体验[1]．这在游戏设计、导购场景、多媒体教学等方面得到了广泛应用．但受硬件设备和应用环境的影响,多场景交互方式存在不同步等现象．因此需要对场景交互进行协同控制,在多场景交互下的虚拟环境中,给用户提供更加便利的虚拟交流条件,加强多场景交互效果．有关专家根据增强现实技术,针对工业控制交互的智能化协同展开研究,对协同控制多场景交互和远程协同控制进行深入分析,根据基本影响参数,找到能够制约参数的限制条件,实现对多个虚拟场景的交互协同控制[2]．还有研究者基于对象场景数据库,根据维度数据表达方式的不同,建立空间数据交互界面,展现虚拟现实技术的驱动能力,对场景交互进行控制,完成场景数据交互[3]．但是上述传统方法在仿真控制的一致性和并发性方面达不到预期效果,存在控制效果不佳的问题．为此,在现有方法的基础上,进一步探索提高现实生活中实体信息的多场景交互控制方法．这里的“提高”,就是利用现代化技术手段,以图像、几何图形以及声音等形式,对实体信息进行虚拟的技术操作．仅通过相位控制偏差校准实现偏差补偿的方法还存在相对的局限性[4],因此偏差补偿在多场景交互协同控制中尤为重要．偏差补偿量的多场景交互协同控制技术就是真实世界、事物与虚拟世界、事物之间的桥梁．
文中拟利用偏差补偿量的多场景交互协同控制技术对现有的多场景交互协同控制方法进行优化,并进行仿真研究,为虚拟多场景的交互提供可靠的仿真技术支持．
1.1 构建多场景协同控制模型
场景一致性是虚拟技术应用的基本要求,因此多场景交互协同控制仿真时,要求控制满足一致性、响应性以及并发性需求．其中,一致性指不同节点与场景交互之间的一致性;响应性指用户开始操作到场景发生变化的时间间隔;并发性指多个用户同时对一个场景能够实现信息交互．而协同控制是一种集中手段,需要所有模块均配合控制中心执行协同任务,共同实现多区域协同控制,提高控制的灵活性[5]．在仿真过程中,受仿真场景通信效果和仿真粒度等因素的影响,操作用户的交互场景往往不能在同一时刻出现,因此,该冲突就会对仿真结果造成影响,严重时会使仿真控制崩溃．
在上述前提下,构建多场景协同需求模型．已知仿真控制结构共包括3种形式,分别为客户端-服务器的控制结构、镜像服务结构、分布式点-点的控制结构,分别记为G1、G2和G3．其中,G1也被称为集中式结构,其可扩展性较强,但效率相对较低,需要客户端将每一条交互指令以逐个的方式发送给服务器,再由服务器发送给不同的用户端;G2是一种混合结构,由多个分布在不同位置的服务器节点组成,并且该结构不仅可以与G3相兼容,还可以利用G1的模式连接不同的客户端节点,从而让用户能够自由地选择不同场景间的信息沟通[6]．根据上述分析,结合3种控制结构的特点,构建的多场景协同需求模型如图1所示．
图1 多场景协同模型
由图1可见,该设计将Peer-to-Peer作为基本结构,利用服务器节点优化并发控制效果．将图中的客户端和服务器看作独立节点,该节点中存在仿真环境的副本,独立运行该副本,通过互相传递操作及时更新副本状态．假设仿真控制的有限状态为
Z=(T,I,O,μ,η),
(1)
式中:T表示状态集合;I、O分别表示输入、输出集合;μ和η分别表示状态转移函数和输出转移函数．当各个节点的状态一致时,只要输入的节点状态能够确定,那么在函数μ和η的帮助下,就可得到仿真控制过程的下一状态和输出值,使不同场景组合在一起形成一个混杂的多元场景空间[7],实现对多场景协同控制模型的构建．
1.2 计算偏差补偿量
为了满足协同控制的仿真要求,选择一阶离散分布式一致性算法对交互式多场景协同控制模型需求进行调节,并计算出模型输出结果的偏差补偿量,满足交互式用户体验[8]．假设节点i的状态变量为si,当i与邻节点通信时,则si可用来表示多场景交互过程中的各种物理量．当所有节点的状态变量均为一致时,则模型可以实现一致性收敛．连续时间一致性算法的公式为
(2)
式中:n表示模型迭代次数;θij用来描述仿真结构图中相邻矩阵内连接节点的对应元素,θij=1、0分别表示节点i与j能、不能实现有效通信．为了分析模型的交互需求,提高多场景交互过程中节点之间的通信效果[9],将公式(2)改写成
(3)
式中:γij(k)表示两个相邻坐标的权重．将公式(3)写成矩阵的形式,则有:
S(k+1)=R(k)S(k),
(4)
式中:R(k)是随机矩阵,一般情况下特征值与特征向量是相对应的,当矩阵中每个列向量的和都为1时,一定有1个特征值绝对值为1,而剩下的特征值绝对值均小于1．特征值的模代表矩阵在每个基上的投影长度．特征值越大,说明矩阵在对应的特征向量上的方差越大,信息量越多．则模型全局一致值可表示为
(5)
当R(k)为双随机对称矩阵时,则一致收敛于平均值,此时存在:
(6)
由此可以确定仿真控制的初始值sj(0)．根据上述计算,对交互需求进行调节,则模型输出结果的偏差补偿量分别为
(7)
运用上述计算结果,实现对模型交互需求的多场景仿真调节[10],完成对模型输出结果的偏差补偿量的计算．
1.3 基于偏差补偿量的仿真协同控制
使用偏差补偿量技术辅助模型的协同控制工作,快速准确地控制多场景交互程序,利用偏差补偿量技术设定协同控制坐标[11]．由于两者有对应关系,选择仿真环境的参数记忆摄像机的虚拟信息,并根据场景设置仿真环境中摄像机的几何参数．定义一个理想状态下的像素坐标系,将像素的物理大小作为衡量指标,建立所有仿真场景的平面坐标系,如图2所示．
图2 像素坐标系(左)与场景平面坐标系(右)
图2中,使x轴与a轴平行、y轴与b轴平行,C1为场景坐标系原点．将C1像素坐标设为(a0,b0),并且用(px,py)表示任意点在平面坐标系的坐标,则该点在不同坐标系中的坐标存在转换关系,通过坐标系变换的方式,实现仿真场景的交互控制[12]．具体如下:
(8)
世界坐标系是绝对坐标系,在用户坐标系建立之前,以此坐标系的原点为准．摄像机坐标系是以摄像机为中心的坐标系,一般取摄像机的光轴为z轴,以摄像机光心为坐标原点[13]．在世界坐标系和摄像机坐标系均为默认已知情况下,场景平面与虚拟平面的仿真协同控制效果如图3所示．
图3 仿真协同控制
利用图3所示的仿真协同控制方法,对环境中的模型进行控制．至此,基于偏差补偿量技术,实现对多场景交互协同控制方法的设计．
以南昌商学院VR多媒体教学交互系统为例
进行试验,以验证基于偏差补偿量的多场景交互协同控制方法的有效性．采用Win10系统,软件为MATLAB2016a,电脑CPU为Core(TM)i7X990(6核,主频3.47 GHz)．将VRML浏览器装入该多媒体教学交互系统的电脑中,下载Cycor系列插件以保证系统正常运行．选择AMESim16支持的编译器,为Microsoft Visual Studio 2013专业版．利用SysMark评估软件对该测试环境进行评分,当评分结果超过标准值时,使用该仿真环境进行协同控制效果测试．为了区分不同的控制方法,将文中提出的方法作为试验组,将基于AR技术的工业控制交互智能化协同方法与基于对象场景数据库的场景交互控制方法分别作为对照A组和对照B组．试验共分为两个阶段,第1阶段测试不同方法的数据补偿效果;第2阶段比较不同仿真方法在不同时延下的控制效果．
2.1 控制补偿效果测试
选择3种不同的控制方法补偿控制指标,并测试3个测试组的补偿效果是否达到预期．图4给出了多场景交互前提下3种方法的控制补偿效果．
图4 补偿效果
由图4可见,试验组实现了控制补偿,而两个对照组的补偿效果没能达到预期,可见在偏差补偿量的作用下,文中提出的协同控制仿真方法有更好的补偿效果．
2.2 一致性测试
仿真模拟10个测试节点,在随机变化的网络传输延迟中,仿真多场景交互协同控制操作．设置初始滞后时间为120 ms,令仿真环境每间隔1 s调整1次滞后时间;模拟网络传输延迟,分别利用3个测试组对多场景交互操作进行协同控制,图5为操作一致性、操作响应时间测试结果．由图5可见,对照A组的一致性一直为1,但当延迟较高时,其响应时间大多数超过了150 ms,可见其响应性较差．由于受到本地执行时间以及不延迟操作的影响,对照B组响应时间几乎均为0 ms,具有极高的响应性,但这一优势造成了对照B组的一致性较差,最低值达到了0.6．而试验组在网络延迟稳定后,将一致性保持在1附近,因此有较好的一致性;但当延迟突然增大时,一致性下降至0.8左右,但很快又回到下降前的位置．在响应时间上,试验组的响应时间小于对照A组,且当延迟剧烈变化时,其响应时间也能控制在50～150 ms范围,满足多场景交互控制需求．因此综合来看,试验组的一致性较强、响应时间较短;对照A组的一致性较强、响应时间最长;对照B组的一致性较差、响应时间最短．根据上述分析结果可得到一致性测试结论:在复杂网络状况下,文中提出的方法不仅保证了一致性,还有非常优越的操作响应性．
图5 操作测试结果
2.3 并发性测试
为了比较不同测试组的并发性,对响应性进行剖析,通过比较多个场景交互的协同控制并发操作,比较3个测试组的回滚比和总响应时间,以此验证3种方法的并发性控制效果．仿真过程中,设置每个场景的操作时间为1 s,图6为测试结果．
图6 并发性测试结果
由图6可见,对照A组的回滚比一直为0;对照B组的回滚比整体上随着节点数的增加而增加,但其一致性很差,验证了2.2中两个测试组的一致性测试结果．相比之下,文中提出的控制方法面对较少的节点时,其回滚比维持在一个很低的水平中,保持在0.1左右;随着节点数目的增加,回滚比有所增加,但是也保持在0.3以内．根据图6b的总响应时间对比结果,得到测试结论:基于实现偏差补偿量的控制方法响应时间较短,说明其多场景交互协同控制效果优于传统方法．
1) 文中提出基于偏差补偿量的多场景交互协同控制方法,构建多场景协同控制模型,优化并发控制效果,基于偏差补偿量技术,实现对多场景交互操作的协同控制．
2) 提出方法在一致性、控制响应时间等方面均比虚拟现实中虚拟场景协同控制方法和分布式多交互虚拟场景渲染协同控制方法具有明显优势．
3) 但根据此次研究的分析内容和计算步骤发现,提出的仿真协同控制方法的计算相对复杂,一些公式计算难度极大,可见该方法存在一定局限性．因此在今后的研究工作中,可以建立一个具备协同算法的控制模型,减少过多的计算步骤,在降低误差数据的同时,提升仿真控制过程的效率,为多场景交互提供更加先进的技术支持．
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