日常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破坏的水流，例如，当一只手或一个物体改变水流的时候。
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，复制这种液体的搅动运动，使他们能够仅根据少量真实水的数据实时重现水流。这项技术为涉及水的虚拟现实互动开辟了可能性。
他们的研究结果发表在《美国计算机协会图形学汇刊》上。
这一突破的关键是创造了一种流量测量技术和一种流动重建方法，可以复制搅拌液体的运动。
为了收集流量数据，这个由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的小组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，这只是整个过程的一半。关键的一步是找到一个创新的解决方案，从几个浮标的运动中恢复详细的水运动。
RIEC副主任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恢复，从而克服了这一问题。”
强化学习是学习发生的试错过程。计算机执行操作，接收来自环境的反馈(奖励或惩罚)，然后随着时间的推移调整其未来的行动以最大化其总奖励，就像狗将良好的行为与对待联系起来一样。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，他们让每个浮标像一种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推送的方式。
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本身不透明时。由于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。
北村强调，这项技术将使虚拟现实更具沉浸感，并改善在线交流。“这项技术将使VR游戏的创造成为可能，你可以在游戏中使用水来控制事物，并真正感受到水。我们也许能够通过互联网实时传输水的运动，这样即使那些遥远的人也能体验到同样逼真的水的运动。”
更多资料:朱金丰等，未知扰动下流体流动的实时重建，ACM Transactions on Graphics(2023)。DOI: 10.1145/3624011期刊信息:ACM Transactions on Graphics
由东北大学提供
引用:让它流动:为虚拟现实重现水流(2023年，9月20日)2023年9月20日检索自https://techxplore.com/news/2023-09-recreating-virtual-reality.html本文档
作品受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。的有限公司
内容仅供参考之用。
