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
59+阅读 · 2020年3月19日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9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
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
IEEE2018|An Accurate and Real-time 3D Tracking System for Robots
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26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25日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9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
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
IEEE2018|An Accurate and Real-time 3D Tracking System for Robots
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26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