首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--计算机仿真论文

基于Unity3D的VR交互场景设计与运行监控

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究目标第11-12页
        1.2.1 VR交互场景概述第11-12页
        1.2.2 VR应用运行监控概述第12页
        1.2.3 研究意义第12页
    1.3 国内外研究现状第12-14页
    1.4 本文主要工作第14页
    1.5 论文组织结构第14-15页
    1.6 本章小结第15-16页
第二章 关键技术及平台架构设计第16-22页
    2.1 VR交互场景设计及运行监控相关技术第16-18页
        2.1.1 Unity3D引擎技术第16-17页
        2.1.2 HTCVive与SteamVRPlugin第17-18页
    2.2 平台架构设计第18-21页
        2.2.1 整体架构设计第18-20页
        2.2.2 平台运行流程第20-21页
    2.3 本章小结第21-22页
第三章 VR交互场景的设计与实现第22-32页
    3.1 实现背景第22页
    3.2 VRTK工具介绍第22-23页
    3.3 VR交互场景设计第23-26页
    3.4 VR交互场景的实现第26-31页
        3.4.1 VR环境搭建第26页
        3.4.2 位移手柄功能的实现第26-27页
        3.4.3 交互手柄功能的实现第27-28页
        3.4.4 菜单功能的实现第28-30页
        3.4.5 可交互物体的实现第30-31页
    3.5 本章小结第31-32页
第四章 VR监控SDK的设计与实现第32-43页
    4.1 实现背景第32页
    4.2 监控SDK的设计第32-33页
    4.3 配置模块的实现第33页
    4.4 用户设备信息采集第33-34页
    4.5 运行时性能信息采集第34-36页
        4.5.1 帧率信息采集第34-35页
        4.5.2 Mono堆内存信息采集第35-36页
    4.6 崩溃异常信息采集第36-38页
    4.7 用户行为信息采集第38-41页
        4.7.1 场景使用信息采集第38-39页
        4.7.2 操控手柄按钮使用信息采集第39页
        4.7.3 凝视物体信息采集第39-40页
        4.7.4 曾交互物体信息采集第40-41页
    4.8 数据上报模块第41-42页
    4.9 本章小结第42-43页
第五章 数据分析中心的设计与实现第43-57页
    5.1 数据分析中心结构第43-45页
    5.2 数据访问的接口设计第45-46页
    5.3 数据存储模块的实现第46-47页
    5.4 数据分析模块的实现第47-54页
        5.4.1 MongoDB聚合分析第47-48页
        5.4.2 基于凝视物体信息的用户最感兴趣物体分析第48-49页
        5.4.3 基于曾交互物体信息的极大频繁交互序列挖掘第49-54页
            5.4.3.1 基本概念第50-51页
            5.4.3.2 算法实现第51-54页
    5.5 数据可视化模块的实现第54-56页
    5.6 本章小结第56-57页
第六章 案例分析第57-68页
    6.1 测试准备第57-59页
        6.1.1 VR监控SDK配置第57-58页
        6.1.2 测试环境部署第58-59页
    6.2 测试案例分析第59-67页
        6.2.1 用户设备概况第59-61页
        6.2.2 应用使用概况第61-62页
        6.2.3 运行时性能表现第62-63页
        6.2.4 崩溃异常分析第63-64页
        6.2.5 操控手柄按钮使用概况第64-65页
        6.2.6 用户最感兴趣物体分析第65-66页
        6.2.7 频繁交互序列挖掘第66-67页
    6.3 本章小结第67-68页
总结与展望第68-70页
    工作总结第68页
    未来工作展望第68-70页
参考文献第70-73页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第73-74页
致谢第74-75页
附件第75页

论文共75页,点击 下载论文
上一篇:基于多源特征分析的冠心病预测模型研究
下一篇:融合视觉注意特征的目标跟踪策略研究