【摘 要】
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由于受限的网络带宽,状态更新过滤已经成为协同虚拟环境(CVE)中有效提高一致性和可扩展性的重要方法,本文主要研究CVE系统中各种过滤策略及其对任务性能的影响。为了对协同虚
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由于受限的网络带宽,状态更新过滤已经成为协同虚拟环境(CVE)中有效提高一致性和可扩展性的重要方法,本文主要研究CVE系统中各种过滤策略及其对任务性能的影响。为了对协同虚拟环境中状态更新的规整程度进行量化,不规则度的概念被引入,并在此基础上提出了四种过滤策略。为了在协同虚拟环境中对过滤策略进行研究,需要一个协同虚拟环境实验平台。因此本文设计了一个简易的协同虚拟环境实验系统——JBCVE。该系统控制精度高,响应速度快,并且采用模块化设计,可以方便地根据不同实验要求进行修改,是一个研究高交互任务中过滤策略问题的理想实验平台。 为了对四种过滤策略对任务性能的影响进行研究,本文设计了两个实验。在这两个实验中,两个测试者在JBCVE平台中共同完成一个高度交互的任务,客观指标和主观评价被记录和分析。在第一组实验中,首先对基于不规则度的三种过滤策略对任务性能的影响进行对比,实验一结束后,得到最佳性能的那种过滤策略与另外两种过滤策略在第二组实验中进行了对比。实验一的结果显示平均每秒钟传递状态更新数的稳定性是一个比不规则度更重要的影响因子,在平均每秒钟传递状态更新数稳定的前提下,传输不规则度大的状态更新能够轻微地提高任务性能。实验二的结果显示不同的每秒钟传递状态更新数对三种过滤策略的任务性能影响也不尽相同。 根据不同过滤策略对任务性能的影响研究结果,本文提出了一种适用于CVE系统的自适应过滤策略,它可以根据当时CVE系统中虚拟物体的运动状态来自适应地选择最合适的过滤策略,并在改进后的JBCVE平台中与另外两种过滤策略在任务性能的影响上进行了对比实验,主客观评价指标都在实验过程中被记录。实验结果显示根据不同的平均每秒钟传递状态更新数,自适应过滤策略达到的任务性能也不尽相同。
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