编译 / VRAR星球 R星人
水流的物理规律是在两个世纪前确立的。然而,今天的科学家们很难模拟出被干扰的水流,例如,用一只手或一个物体改变水流的方向。
现在,日本东北大学的一个研究小组利用深度强化学习的力量来复制受到干扰时的水流。众所周知,能够复制这种液体的干扰运动,就可以仅根据少量真实的水流数据实时重现水流。这项技术为涉及水流的虚拟现实互动开辟了新的可能性。
他们将该项研究结果发表在了《美国计算机协会图形学汇刊》上。这一突破的关键是一种流量测量技术和一种流动重建方法,可以复制液体被干扰的运动。
该研究小组由日本东北大学电子通信研究所(RIEC)和流体科学研究所的研究人员组成。为了收集流量数据,他们在水中放置了嵌入特殊磁标记的浮标。每个浮标的运动可以用磁性运动捕捉系统来跟踪。
然而,这只是完成了一半。研究的关键在于找到一个创新的解决方案,从几个浮标的运动中重建详细的水流运动。
日本东北大学电子通信研究所副所长Yoshifumi Kitamura说:“我们通过将流体模拟与深度强化学习相结合来进行重建,从而克服了这一问题。”
强化学习是通过试错学习的过程。计算机执行操作,接收来自环境的反馈(奖励或惩罚),然后不断调整其未来的行动以获得最大化的奖励,就像训练小狗一样,把守规矩和给予奖励联系起来。深度强化学习将强化学习与深度神经网络相结合来解决复杂问题。
首先,研究人员使用计算机模拟平静的液体。然后,他们让每个浮标像力一样推动模拟液体,使其像真正的液体一样流动。然后,计算机通过深度强化学习来改进浮标推动水流的方式。
以前的技术通常是用相机追踪悬浮在液体中的微小颗粒。但是,实时测量三维流动仍然很困难,特别是当液体在不透明的容器中或液体本身不透明时。现在有了发达的磁运动捕捉和流动重建技术,实时三维流量测量现在成为可能。
Kitamura强调这项技术将使虚拟现实更具沉浸感,并改善在线交流。“有了这项技术,用户可以在VR游戏中使用水来控制事物,并真正感受到水的存在。我们也许能够通过互联网实时传输水的运动,这样即使远方的人也能体验到同样逼真的水流运动。”
本文编译自:
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