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申请/专利权人：北京天平地成信息技术服务有限公司

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的具体步骤如下：基于所述训练优化的参数调整模型，对VR场景中物体运动速度和碰撞力度进行捕捉，并进行数据记录，得到实时交互监控数据；基于所述实时交互监控数据，运用所述训练优化的参数调整模型进行数据分析，识别物体的行为模式，并调整物理引擎参数，包括改变摩擦系数和调整碰撞时的弹性响应，得到调整后的物理参数；利用所述调整后的物理参数，运行物理引擎的模拟测试，验证碰撞和运动模拟的准确性是否符合预期，优化物理模拟的真实感，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。

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