申请/专利权人:北京天平地成信息技术服务有限公司
申请日:2024-05-21
公开(公告)日:2024-06-25
公开(公告)号:CN118245136A
主分类号:G06F9/445
分类号:G06F9/445;G06F9/50;G06N3/0464;G06N3/08;G06T19/00
优先权:
专利状态码:在审-公开
法律状态:2024.06.25#公开
摘要:本发明涉及引擎调优技术领域,具体为基于机器学习的VR物理引擎调优方法及系统,包括以下步骤:基于目标VR场景,收集VR场景中的物体运动和碰撞数据,执行数据清洗,按物体的类型和互动频率进行分类,得到分类场景数据。本发明,通过卷积神经网络,根据预测结果动态调整物理引擎的运行参数,减少了计算资源的消耗,能根据实时数据调整物理引擎,提高场景复杂性和动态响应速度,通过将VR场景转化为图结构,并动态更新节点和边,能够更准确地识别和优先处理关键碰撞事件,增强了模拟的真实性和交互性,资源的动态调配策略,确保关键时段物理引擎的高效运行,有效应对高度复杂场景的实时物理计算需求,确保动画和交互的自然流畅。
主权项:1.基于机器学习的VR物理引擎调优方法,其特征在于,包括以下步骤:基于目标VR场景,捕捉VR场景中物体的运动与碰撞的数据,依据物体类型和物体间互动频率进行分类,得到分类场景数据;基于所述分类场景数据,通过卷积神经网络的输入层接收多种类型的物理交互数据,训练网络预测物理参数调整值,得到训练优化的参数调整模型;基于所述训练优化的参数调整模型,监控并分析VR场景中实时的物体交互,自动调整物理引擎参数,得到实时调优的物理引擎配置;基于所述实时调优的物理引擎配置,将VR场景通过图进行表示,设定节点表示VR场景中的物体,设定边表示物体间的潜在碰撞,得到VR场景图结构;根据所述VR场景图结构,识别关键碰撞事件,调整VR场景中的物体碰撞处理优先级,生成动态优先级调整结果;基于所述动态优先级调整结果,设定计算资源的时间窗口,分析每个窗口物理引擎的计算资源需求,优化关键时段物理引擎的运行效率,得到资源动态调配方案。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 北京天平地成信息技术服务有限公司 基于机器学习的VR物理引擎调优方法及系统
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