Operators want to maintain awareness of the structure being tested while observing sensor data. Normally the human's gaze shifts to a separate device or screen during the experiment for data information, missing the structure's physical response. The human-computer interaction provides valuable data and information but separates the human from the reality. The sensor data does not collect experiment safety, quality, and other contextual information of critical value to the operator. To solve this problem, this research provides humans with real-time information about vibrations using an Augmented Reality (AR) application. An application is developed to augment sensor data on top of the area of interest, which allows the user to perceive real-time changes that the data may not warn of. This paper presents the results of an experiment that show how AR can provide a channel for direct sensor feedback while increasing awareness of reality. In the experiment a researcher attempts to closely follow a moving sensor with their own sensor while observing the moving sensor's data with and without AR. The results of the reported experiment indicate that augmenting the information collected from sensors in real-time narrows the operator's focus to the structure of interest for more efficient and informed experimentation.


翻译:操作员想要在观察传感器数据时保持对正在测试的结构的认识。 通常, 人类的视线在数据信息实验期间转移到单独的设备或屏幕上, 缺少结构的物理反应。 人体- 计算机互动提供有价值的数据和信息, 却将人类与现实分开。 传感器数据并不收集对操作员具有关键价值的实验安全性、 质量和其他背景信息。 为了解决这个问题, 此项研究利用增强现实( AR) 应用程序, 向人类提供关于振动的实时信息。 开发了一个应用程序, 以在感兴趣的区域上增加传感器数据, 使用户能够感知数据可能无法警告的实时变化。 本文介绍了一个实验的结果, 该实验显示 AR 如何提供直接传感器反馈的渠道, 同时提高对现实的认识。 在实验中, 研究人员试图用自己的传感器密切跟踪移动传感器, 同时用AR 观察移动传感器的数据 。 所报告的实验结果显示, 实时传感器所收集的信息的增加将缩小操作员对更有效和更知情的实验结构的兴趣。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
IEEE2018|An Accurate and Real-time 3D Tracking System for Robots
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月24日
Arxiv
6+阅读 · 2021年11月12日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
IEEE2018|An Accurate and Real-time 3D Tracking System for Robots
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员