摘要
本发明涉及虚拟现实技术领域,公开了一种基于虚拟现实的航天员失重训练评估方法及系统,其中,一种基于虚拟现实的航天员失重训练评估方法包括:采集航天员在虚拟失重环境中的眼动数据和前庭反应数据;基于眼动数据和前庭反应数据计算眼动前庭偶联度指数;利用自注意力机制实现眼动数据和前庭反应数据的多模态融合;构建个体化适应模型,预测航天员在不同失重状态下的错觉抵抗力;综合评估航天员在虚拟失重环境中的表现,预测其在实际太空任务中的适应能力;通过多模态数据融合与深度学习技术,构建航天员失重训练综合评估方法,相比传统单一指标评估方法,提升了航天员在失重环境中适应能力的评估精度。
技术关键词
训练评估方法
资源分配模式
失重环境
眼动数据
双向长短期记忆网络
注意力机制
深度卷积神经网络
多模态数据融合
头戴式虚拟现实设备
指数
支持向量回归模型
模拟失重状态
展示航天员
瞳孔大小变化
深度强化学习算法
指标评估方法
眼球运动轨迹
多模态数据采集
系统为您推荐了相关专利信息
生成计算机程序
双向长短期记忆网络
代码运行时间
生成程序代码
内存占用量
信息推荐方法
眼动数据
多模态信息
界面
计算机程序代码
眼动数据
情感分类模型
情感识别方法
对象
瞳孔特征
短期负荷预测方法
优化神经网络
融合神经网络
历史负荷数据
双向长短期记忆网络
数据
甲烷
预训练模型
归一化方法
融合卷积神经网络