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多模態,多感官沉浸式人機功效反饋系統

產品二維碼
參  考  價:面議
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  • 產品類別:其他
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  • 更新時間:2026-04-21 14:07:26
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產品簡介

隨著虛擬現實技術的發展,其應用范圍不斷擴展到工業、體育和教育等多個領域,在三維模型可視化方面,虛擬現實讓用戶能夠沉浸式地探索和交互模型,這不僅幫助設計師更好地理解和優化創意,也為醫學和科學研究提供了*的可視化工具

詳情介紹

隨著虛擬現實技術的發展,其應用范圍不斷擴展到工業、體育和教育等多個領域,在三維模型可視化方面,虛擬現實讓用戶能夠沉浸式地探索和交互模型,這不僅幫助設計師更好地理解和優化創意,也為醫學和科學研究提供了*的可視化工具。
在動作錄制與追蹤方面,虛擬現實系統通過精準傳感器捕捉用戶的身體動作,并實時反映在虛擬環境中,這種技術在體育訓練和醫學康復中得到了廣泛應用,為用戶提供高效且個性化的訓練和治療方案。
此外,在數據分析與仿真方面,虛擬現實允許用戶在虛擬環境中模擬各種場景并進行實驗,從而獲取深入的數據和洞察。這種仿真技術在產品設計、飛行模擬和醫學研究中發揮了關鍵作用,提供了更安全、經濟的操作手段。
最后,本套方案整合進一步增強了虛擬體驗的真實感,使教育、培訓和娛樂等領域的用戶能夠享受到更豐富、更身臨其境的體驗。
多模態,多感官

綜合以上需求,和遠科技提供一套基于視覺觸覺整合感覺與反饋的精準VR系統解決方案。系統由Captiv全身動作捕捉,及心電、皮電、呼吸等模塊,ManusVR數據手套,Varjo頭顯等設備組成。

多感官反饋系統1.jpg

邏輯圖

Captiv全身動捕:提供準確的全身動作信息,系統采用無線方式測量生理數據、行為數據、運動行為 (IMU),力學數據等。兼容同步接入腦電、眼動儀等第三方系統。并具備專業的分析和處理數據的能力,能夠友好的處理原始數據和形成數據分析報告。 
多感官反饋系統3.png

CAPTIV


T-sens ECG心電模塊:用于獲取體驗人員心臟變化參數。

多感官反饋系統4.png

T-sens GSR皮電模塊:用于獲取體驗人員心理狀態的變化。

多感官反饋系統5.png

T-sens Respiration呼吸傳感器:用于獲取體驗人員感受自主呼吸和頻率,獲取呼吸的節奏和幅度參數等變化。

多感官反饋系統6.png

除以上解決方案內用到的這些傳感器以外,Captiv還可提供其他用于檢測人體信息的傳感。


ManusVR數據手套:此數據手套可提供雙手五指數據信息,但由于與動捕設備非同一品牌,因此設備無法直接使用,我公司基于以往虛擬現實實施經驗,開發了一套數據轉換接口,可直接在動捕設備中進行二次開發,可使CAPTIV動捕設備與ManusVR手套準確結合使用,提供人稱視角體驗。
Manus VR數據手套采用Quantum Tracking技術,來提供毫米級精確的手指跟蹤,從而創建精確的手部數據的手部解算器能夠精確的反應指尖位置。Metagloves的跟蹤傳感器能夠提供精確的數據并將其應用于Manus基于研究的生物力學手部模型,以準確地重建數字手部骨架。

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ManusVR數據手套


Varjo頭顯:為了滿足體驗人員在虛擬體驗過程中,具有較沉浸式體驗,以及較高的還原度,通過這款高規格的VR頭顯,體驗人員在虛擬沉浸式體驗過程中可以獲得較好真實感的體驗,提高沉浸式效果和效率。
多感官反饋系統2.jpg

Varjo頭顯


應用場景
機車/汽車人機模擬仿真
通過穿戴CAPTIV 全身動捕及ManusVR數據手套結合半實物臺架的方式,可以對車輛進行整車人機工效分析車身感官設計評審、用戶體驗評價等三個方面的評審驗證,整車人機工效分析包含駕駛可視性、上下車方便性、操作方便性、儲物性、空間感、HMI交互驗證
多感官反饋系統11.png

機車/汽車人機模擬仿真


運動員訓練
通過對訓練過程中穿戴CAPTIV全身動捕設備、眼動追蹤設備、皮電及心率監測設備數據手套等,可以對運動員的運動姿態、身體和心理疲勞度、情緒喚起、受挫狀態等進行監督,并對其不良動作及習慣進行糾正,引導改善其心理狀態,從而提升運動員的訓練效果,針對運動員的運動狀態進行監控和分析 
多感官反饋系統9.png多感官反饋系統10.png

運動員訓練


汽車駕駛檢測
通過對體驗人員多種信號的監控,包括:真實視頻,全身運動捕捉信息,腦電,心電,皮電,眼動,呼吸包括VR沉浸式畫面,來檢測體驗人員在駕駛汽車過程中面對不同場景,體驗人員心里變化以及應變能力等。
多感官反饋系統13.png

汽車駕駛數據檢測


總結
通過這一綜合的解決方案,我們能夠深入記錄和分析個體在各種環境中的運動和生理數據,為廣泛的應用場景提供支持。無論是音樂表演領域中的鋼琴彈奏分析,還是其他需要精準人體運動數據的領域,這個系統都能為用戶提供詳實而全面的信息。通過結合姿態變化、長距離空間運動以及生理數據,我們能夠實現更深入的仿真分析,進而推動疲勞度和心率等關鍵指標的科學評估。
最終,這一解決方案不僅有助于提升用戶在虛擬現實環境中的體驗,還能為醫學、運動科學等領域的研究和實踐提供有力的支持。通過捕捉人體運動的方方面面,我們能夠打開新的可能性,為人們創造更加智能、沉浸式的體驗。



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