基于强化学习的重定向行走重置方法和装置制造方法及图纸

一种基于强化学习的重定向行走重置方法和装置，其方法包括如下步骤：1.使用激光雷达传感器获取物理空间布局，并生成对应的障碍物栅格地图，每个栅格的大小为0.1m×0.1m；对于相邻的障碍物，使用腐蚀与膨胀技术进行连接处理，以改善障碍物栅格地图的结构性；2.模拟用户代理在虚拟空间中的自由漫游；构建基于PPO算法的深度强化学习的网络结构，包含Actor和Critic两个网络用于环境交互、经验收集和策略更新；深度强化学习智能代理系统的设计与构建，用于实现智能决策、环境交互和优化目标达成；5.使用深度强化学习方法对神经网络进行训练；代理与环境交互，采集经验数据，并输入到深度神经网络中进行训练；通过优化目标函数，更新神经网络的权重参数，以提高代理的性能；6.将训练完成的深度神经网络部署到虚拟现实漫游场景中；当模型判断用户需要重置时，停止用户的漫游并指示用户转向到最合适的方向。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于虚拟现实重定向领域，尤其涉及了一种基于强化学习的重定向行走重置方法和装置。

技术介绍

1、虚拟现实(vr)技术的发展已经在许多领域引起了巨大的兴趣和应用。在传统的vr系统中，用户穿戴设备，如头戴式显示器(hmd)和手柄，与虚拟环境进行互动。其中一个重要的技术挑战是使用户在虚拟环境中行走，同时保持在现实世界中的安全性和舒适性。传统的vr行走方法通常使用手持控制器或体感设备，但这些方法可能会导致运动疾患或晕动症等不良影响。同时，自然行走的方式更能增强用户的体验感。然而，真实行走运动技术的使用限制了ve到跟踪空间的大小，用户体验到的虚拟空间是无限的，而物理跟踪空间则是有限的。这种空间差异可能会增加vr用户体验中发生物理碰撞的风险。微妙的重定向行走(rdw)是一种常见的运动技术，通过不知不觉地改变用户周围的虚拟空间(ve)，使参与者能够在比跟踪空间更大的ve中真正行走。虽然微妙的rdw方法试图在不知不觉中最小化碰撞，但仍然不可能避免所有与边界或障碍的碰撞。因此，当碰撞即将发生时，必须应用明显的rdw技术来重置用户的物理方向或位置。重置技术将会暂停虚拟本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于强化学习的重定向行走重置方法，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的基于强化学习的重定向行走重置方法，其特征在于：步骤S1具体包括：

3.如权利要求1所述的基于强化学习的重定向行走重置方法，其特征在于：步骤S2具体包括：

4.如权利要求1所述的基于强化学习的重定向行走重置方法，其特征在于：步骤S3具体包括：

5.如权利要求1所述的基于强化学习的重定向行走重置方法，其特征在于：步骤S4具体包括：

6.如权利要求1所述的基于强化学习的重定向行走重置方法，其特征在于：步骤S5具体包括：

7.一种基于强化学习的重定向...

【技术特征摘要】

1.基于强化学习的重定向行走重置方法，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的基于强化学习的重定向行走重置方法，其特征在于：步骤s1具体包括：

3.如权利要求1所述的基于强化学习的重定向行走重置方法，其特征在于：步骤s2具体包括：

4.如权利要求1所述的基于强化学习的重定向行走重置方法，其特征在于：步骤s3具体包括：

5.如权利要求1所述的基于强化学习的重定向行走重置方法，其特征在于：步骤s4具体包括：

6.如权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：董天阳，孔沪斌，应文渊，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：