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申请/专利权人：山东财经大学

摘要：本发明提供一种基于概率密度分布的预测重定向漫游优化方法及终端，属于虚拟现实及人机交互技术领域，方法根据输入的虚拟和真实空间的静态空间布局以及动态用户状态，计算两个反映用户未来行走概率分布的潜在区域能量图；通过合并两个空间的能量图以创建空间融合能量图；计算不同重置方向下真实空间的能量图，获取提供最大空间融合能量的最佳重置方向。方法将虚拟空间和真实空间的能量图集成到一个融合能量图中，以实现同时考虑两个空间的预测。可以有效地减少物理碰撞并增加连续行走距离，同时在与不同的重定向控制器结合时表现出优异的适用性。

主权项：1.一种基于概率密度分布的预测重定向漫游优化方法，其特征在于，方法包括：步骤一、根据输入的虚拟空间和真实空间的静态空间布局以及动态用户状态，计算虚拟空间和真实空间反映用户未来行走概率分布的潜在区域能量图；将影响用户决策的因素分别建模为三个能量分量，将所述能量分量组合以生成每个空间的最终能量图M；定义用户在时间τ的运动状态为χτ＝pτ,vτ，pτ表示位置，vτ表示方向；设置用户的平均行走速度为la，运行的下一个位置为pτ+1用户运动分布的圆形区域为Dn，将Dn的半径设置为3la，每个pτ+1∈Dn的相关能量Mχτ,pτ+1通过将三个能量分量相乘来计算，定义如下：Mχτ,pτ+1＝Elaypτ+1Eintχτ,pτ+1Aobspτ,pτ+11；s.t.pτ+1∈DnElay是静止场景布局的能量图，Eint是预测用户运动意图的能量分布函数图，Aobs是考虑附近障碍物影响的能量衰减系数；静止场景布局的能量图Elay采用位置能量模型进行计算，具体包括如下计算过程：设为自由行走区域，为障碍区域，Sfree∪Sobs＝S，位置p∈S对应的能量Elay表示为： 其中，λ是用于调整p与其最近障碍物q之间距离影响的缩放权重，||·||2表示L2范数函数；预测用户运动意图的能量分布函数图Eint是针对用户前进方向和行走速度进行概率能量建模，通过合并计算获得最终能量结果，具体包括如下步骤：设用户位于位置pτ并朝向方向vτ，下一个位置则分布在Dn中的pτ周围；以高斯分布的形式对用户选择运动方向的概率进行建模，定义能量函数eoriχτ,pτ+1描述用户的方向意图，其公式如下： 其中，θ·是计算两个向量之间夹角的函数；描述用户直线行走意图的能量函数edispτ,pτ+1表示为： s.t.pτ+1∈Dn通过将式3和式4逐元素相乘，定义表示在无外部影响下到达Dn中下一个位置pτ+1的意图的概率能量Eintχτ,pτ+1，如下所示： 能量衰减系数Aobs的计算是基于用户预期行走范围内每个位置与其周围一定范围内障碍物的距离和方位偏差，获得周围障碍物对该位置造成的能量衰减，从而建模外部影响条件下用户的运动趋势；能量衰减系数Aobs的计算还包括如下步骤：设置一虚拟空间SV和障碍物点q，令pτ和pτ+1分别表示用户的当前和目标位置；定义q的方向影响为： 当q与pτ之间的距离小于la时，等式6允许q产生显著影响；能量衰减系数的公式定义为： 通过等式7，构建潜在区域能量图来预测用户的潜在运动区域，并为每个位置分配反映用户出现概率的能量；步骤二、通过合并虚拟空间和真实空间的能量图以创建空间融合能量图；创建空间融合能量图包括如下步骤：给定一对虚拟空间SV和真实空间SR，用户的虚拟和真实状态分别表示为和定义对应所应用的虚拟-真实投影转换函数基于如下所示： 其中，φ是和之间的夹角，采用式8来获得在SR中的映射区域对于每个位置应用式1来确定相应的潜在区域能量图和利用线性方程的形式来定义融合能量其模型为： 其中，α是缩放常数；步骤三、计算不同重置方向下真实空间的能量图，获取提供最大空间融合能量的最佳重置方向；能量图E的表示方式为： 当重置被启用时，用户的虚拟状态将被冻结，从范围[-π,π]中选择一个重置角度δr来确定重置后用户的真实前进方向将行走区域表示为δr的函数，即当δr变化时，获得相应的能量图E，揭示出对用户未来移动的不同期望；重置的优化是找到提供两个空间最大总能量的最优定义为： 通过利用来重置前进方向，使用户被引导向最优的行走区域，所述行走区域提供两个空间的最大融合能量。

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