近年来,情报、监视和侦察(ISR)行动经历了爆炸性的增长,导致收集的数据成倍增加。然而,尽管有如此丰富的ISR数据,个人、团队和决策者往往无法开发出他们所需的个人和集体对作战环境的态势感知(SA)。增强现实(AR)技术为这种困境提供了一个潜在的解决方案。利用视觉、听觉和触觉的线索,AR技术有可能为合作和分析提供新的机会,这将提高个人和集体的安全意识。本文旨在为开发用于ISR行动中协作和分析的AR工具指明道路。它探讨了AR技术的现状,以澄清关键的定义、系统的分类和目前对有效使用的研究。它还研究了支撑情景意识的认知和学习理论,以了解AR在发展SA方面可以发挥什么作用(如果有的话)。这些理论被发现支持越来越多地使用AR技术来改善SA和协作,并确定了AR技术为促进SA必须解决的八个设计标准。如果这些设计标准得到尊重,可以预期AR技术会改善学习成绩,提高用户的积极性,并增强用户的参与/互动和协作。此外,还可以预见在空间理解和长期记忆保持方面的收益。尽管有这样的潜力,但在AR系统设计中必须适当地管理三个主要风险:引导注意力;系统管理中的分心;以及用户定制。如果这些风险得到管理,设计标准得到尊重,那么用于ISR行动的协作和分析工具的开发者将能够开启AR所提供的光明前景。

成为VIP会员查看完整内容
35

相关内容

人工智能在军事中可用于多项任务,例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
《研究认知偏见分类的证据》美国陆军2022最新56页论文
专知会员服务
19+阅读 · 2022年10月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
38+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月1日
Arxiv
27+阅读 · 2022年3月28日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
30+阅读 · 2021年7月7日
已删除
Arxiv
31+阅读 · 2020年3月23日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
102+阅读 · 2019年12月19日
Arxiv
11+阅读 · 2018年10月17日
Arxiv
19+阅读 · 2018年3月28日
VIP会员
相关VIP内容
《研究认知偏见分类的证据》美国陆军2022最新56页论文
专知会员服务
19+阅读 · 2022年10月31日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
10+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
38+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2008年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月1日
Arxiv
27+阅读 · 2022年3月28日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
30+阅读 · 2021年7月7日
已删除
Arxiv
31+阅读 · 2020年3月23日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
102+阅读 · 2019年12月19日
Arxiv
11+阅读 · 2018年10月17日
Arxiv
19+阅读 · 2018年3月28日
微信扫码咨询专知VIP会员