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摘要：從現(xiàn)實來看，目前，我國空氣質(zhì)量普遍較差，霧霾天氣嚴(yán)重，有些地方一到冬天，甚至連著幾個星期都沒法外出運動。作為一名中學(xué)生，總是聽到別人抱怨鍛煉時間太少。也正是因為這樣，現(xiàn)在學(xué)生的身體素質(zhì)普遍偏低。此外，在遇到雨雪天氣的情況下，中小學(xué)生的室外活動也都會停止，而室內(nèi)體育設(shè)施的建設(shè)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)在的需求。虛擬現(xiàn)實（VirtualReality，vr）技術(shù)目前已在游戲等方面有所運用，從使用者的感受來說，這項技術(shù)獲得了成功。現(xiàn)階段我們所要完成的是將此技術(shù)推廣和應(yīng)用。據(jù)此，將虛擬現(xiàn)實技術(shù)運用到教學(xué)方面，主要是以SLAM和三維重建為基礎(chǔ)，運用現(xiàn)代虛擬現(xiàn)實技術(shù)，改善這一情況。而通過此技術(shù)，可以讓學(xué)生即使在惡劣環(huán)境下，也能在室內(nèi)身臨其境地獲得運動的快感，從而加長運動時間，達(dá)到增強身體素質(zhì)的目的。

關(guān)鍵詞：SLAM；VR；三維重建；室外教學(xué)

1前言

SLAM技術(shù)作為虛擬現(xiàn)實的基礎(chǔ)，在生活中有所涉獵。比如自動泊車技術(shù)，無人駕駛系統(tǒng)，高精度地圖等。SLAM里比較常見的有兩個分支：一個是視覺SLAM；另有一個是激光SLAM。兩者各有其應(yīng)用。早期的SLAM大多使用激光傳感器，這是由于激光傳感器的精度更高，相關(guān)的算法速度更快，就目前而言，激光SLAM主要運用于無人駕駛車輛上，激光可以幫助電腦觀察路面的實時狀況，從中得出目標(biāo)的距離位置等信息，再進(jìn)行相應(yīng)的措施，但激光掃描儀所占的體積較大，安裝在車上即影響車輛的美觀，而且造價又相當(dāng)昂貴。這也是目前視覺SLAM研究比較熱的原因。視覺SLAM最大的優(yōu)點在于其傳感器價格低廉，易獲取，且圖像信息會有更豐富的內(nèi)容包括了很多語義信息，但是其精度目前而言還比較低，但是隨著近些年研究的深入，其精度已經(jīng)有了很大的改觀。目前比較常用的視覺傳感器有單目相機，雙目相機，深度相機等等。單目相機相對來說使用方便，速度也比較快，但是由于單目固有的缺點，單目相機難以恢復(fù)真實的深度，此外在算法的設(shè)計上也相對比較復(fù)雜。雙目相機是模仿人眼觀察，通過兩只眼睛所觀察到的事物進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合。我們不妨試試，假如你閉上一只眼，你會感覺不到物體的遠(yuǎn)近。再睜開一只眼，你會發(fā)現(xiàn)所有事物都會變得立體了。而深度相機運用的則是物理辦法。它可以運用飛行時間或是結(jié)構(gòu)光的方式來得出距離，深度相機得到深度靠的是物理的方法，所以精度高，速度快，算法不需要太復(fù)雜，但是深度相機在遇到比較空曠的場景時，由于其深度傳感器的測量范圍有限會形容大量的黑洞，對于最終的結(jié)果影響很大。虛擬現(xiàn)實技術(shù)是基于SLAM的一項更復(fù)雜的技術(shù)，它有效的將人體的觸覺、視覺、聽覺等多種感覺融合計算機，達(dá)到以假亂真的程度。讓人能身臨其境地感受到此技術(shù)的魅力。另外，虛擬現(xiàn)實技術(shù)還運用到了三維重建，這幫助人們獲得立體視野。現(xiàn)階段，這一技術(shù)在許多方面廣泛運用。比如，游戲機。我的世界這款游戲就變?yōu)榇魃涎坨R，就構(gòu)造你自己所喜歡的世界。再比如軍事訓(xùn)練或是演習(xí)，亦或是在體驗館內(nèi)供游客體驗，戴上眼鏡，立即變身為虛擬中的我，進(jìn)行更逼真的體驗，獲得更真實的感受。

2SLAM相關(guān)技術(shù)

2．1主要流程

圖1所示為常見的SLAM流程圖，以機器人為例，當(dāng)機器人在行進(jìn)的過程中，會不斷地通過圖像傳感器，如深度相機等獲取環(huán)境的圖像。在獲取到圖片之后需要進(jìn)行的是跟蹤，即通過連續(xù)的圖像不斷地計算相機之間的相對運動關(guān)系，由于相機相對于機器人處于靜止的狀態(tài)，得到相機的位置就得到了機器人的位置。對于相鄰的兩幀圖片，由于相機的拍攝頻率在每秒25－30幀，所以兩個相鄰幀之間不會有特別大的位移，這也就意味著兩幅圖片之間有大量的重復(fù)區(qū)域。為了確定圖像中的哪些點對應(yīng)于真實世界中的同一個位置，首先要對兩幅圖像進(jìn)行特征點的提取，比較常見的是FAST角點提取算法。這種算法認(rèn)為圖像中只有比較明顯的角點才能保證圖像在發(fā)生視角變化以及尺度變化的情況下保證不變，其次角點在不同的圖片中都會出現(xiàn)。可以想象一張圖像中可能有成百上千的特征點，目前這些點只有位置信息，所以無法將兩張圖片的特征點對應(yīng)起來。為了將兩張相鄰圖片中的特征點進(jìn)行匹配，必須提取其對應(yīng)的描述符。所謂描述符即以特征點為中心取一個區(qū)域，利用區(qū)域的信息包括直方圖等對其進(jìn)行描述，所產(chǎn)生的高維向量即描述符。目前已經(jīng)存在的比較受歡迎的描述符有SIFT，SURF，Brief等。其中SIFT，SURT計算的描述符都是浮點類型的數(shù)據(jù)，這樣的描述符雖然精度高，但是浮點型數(shù)據(jù)會占用比較大的內(nèi)存空間，其次浮點型數(shù)據(jù)在匹配階段需要計算歐式距離，這一步計算量很大，對于SLAM這樣實時性比較強的系統(tǒng)很難接受。BRIEF產(chǎn)生的二值的描述符，這種描述符每一位只有0和1兩種狀態(tài)，所以很節(jié)約內(nèi)存空間。在匹配階段計算只需要計算其海明距離，在目前的計算機結(jié)構(gòu)中通過異或操作可以很快得到。在得到特征點對應(yīng)的描述符之后需要對這些特征點進(jìn)行匹配，即知道不同圖片中的哪一對點對應(yīng)于真實空間的同一個點，匹配的結(jié)果直接影響到后續(xù)對兩幀圖片相對位置關(guān)系的計算，如果匹配結(jié)果中有大量的錯誤，那么后續(xù)計算到的匹配結(jié)果將完全錯誤。由于匹配過程的計算量大，可以使用八叉樹等算法進(jìn)行加速。在得到匹配關(guān)系之后，可以根據(jù)匹配關(guān)系進(jìn)行位姿的計算，一般情況下計算位姿只需要八對點，但是如果這八對點中存在匹配錯誤的點將會使得計算結(jié)果出現(xiàn)很大的偏差，所以一般情況下都會使用全部的點進(jìn)行計算，由于匹配結(jié)果中難免會有很多錯誤的地方，所以一般使用隨機抽樣一致性算法（RandomSampleConsensus，RANSAC）計算。由于匹配結(jié)果的誤差以及計算的誤差最終得到的相鄰幀之間的位姿會有一定誤差，所以在得到整張地圖之后需要進(jìn)行一次整體的優(yōu)化減小這種誤差，這也就是圖1中的后端優(yōu)化處理。

2．2數(shù)學(xué)基礎(chǔ)公式

（1）所示為針孔相機模型，假設(shè)空間中的點（X，Y，Z）經(jīng)過內(nèi)參為K的相機之后，投影到相機的像素坐標(biāo)系（u，v）點，其中fx，fy為相機的焦距，cx，xy為相機光心投影到相紙坐標(biāo)系上的點與像素坐標(biāo)系中左上角的點之間的位移。可以看到在相機生產(chǎn)完成之后，相機的內(nèi)參就已經(jīng)固定，但是在實際使用的過程中也需要進(jìn)行重新標(biāo)定。公式2所示為相機的旋轉(zhuǎn)矩陣計算，假設(shè)有坐標(biāo)系：而不同坐標(biāo)系之間的平移關(guān)系則可以由向量的加法實現(xiàn)。

3基于VR的室外教學(xué)系統(tǒng)

本文中將提出使用VR技術(shù)構(gòu)建一套可以用于在霧霾，雨雪等不適合戶外活動的天氣情況下進(jìn)行室內(nèi)體育教學(xué)的系統(tǒng)，這套系統(tǒng)可以讓學(xué)生在室內(nèi)獲得體育教學(xué)的樂趣同時這套系統(tǒng)不需要占用太大的面積，可以同時滿足很多人在室內(nèi)進(jìn)行體驗，其原理如圖2所示。以乒乓球教學(xué)為例，首先需要構(gòu)建一個乒乓球活動的三維結(jié)構(gòu)，包括虛擬人物，虛擬場景以及虛擬乒乓球。在構(gòu)建好這樣的三維模型之后，需要實時地對乒乓球的運動軌跡進(jìn)行跟蹤。用于在使用的時候需要同時佩戴有視覺傳感器的乒乓球拍以及眼鏡。當(dāng)用戶的頭有運動的時候，視覺傳感器捕捉到的圖像會發(fā)生一定的變化，而具體的變化軌跡以及位置可以通過SLAM進(jìn)行計算，在得到頭部運動的數(shù)據(jù)之后，可以將頭部運動數(shù)據(jù)輸入到計算機中，這是計算機可以在眼鏡中播放提前構(gòu)建好的三維模型場景，這一步是為了讓人獲得身臨其境的感覺，讓頭部運動和虛擬場景相結(jié)合。同時學(xué)生還需要手握一個帶有視覺傳感器的乒乓球拍，但用戶進(jìn)行揮拍的運動時，可以通過球拍上的傳感器使用SLAM算法進(jìn)行球拍運動軌跡的跟蹤，在得到球拍運動軌跡之后，將其輸入到計算機，計算機將這個數(shù)據(jù)用于計算模擬場景中乒乓球的運動軌跡，同時場景中的虛擬人物需要作出相應(yīng)的反應(yīng)進(jìn)行回?fù)簦古仪虼藭r再飛向用戶進(jìn)行下一回合。可以看到這套系統(tǒng)完全不受天氣等室外環(huán)境的影響，在室內(nèi)即可輕松進(jìn)行體育教學(xué)，而且不需要占用太大的面積，相對于真實的運動場景，在室內(nèi)面積不變的情況下可以容納更多人進(jìn)行學(xué)習(xí)。此外還可以進(jìn)行難度的設(shè)置以及專項練習(xí)等，這些只需要對虛擬的模型進(jìn)行相應(yīng)的修改即可。

4展望與總結(jié)

本文對SLAM技術(shù)進(jìn)行了介紹和分析，并且設(shè)計了一套可以在室內(nèi)進(jìn)行體育教學(xué)的虛擬現(xiàn)實設(shè)備，這套設(shè)備可以不受環(huán)境的影響進(jìn)行活動且面積很小。但是目前設(shè)計的這套設(shè)備還存在使用視覺傳感器進(jìn)行位置的跟蹤，這會導(dǎo)致計算量大且不夠準(zhǔn)確的問題，而使用慣性邏輯單元可以獲得更快的速度和更高的精度。此外，目前深度學(xué)習(xí)已經(jīng)能夠?qū)θ说膭幼髯藨B(tài)做比較好的識別，如果能把這些技術(shù)融入這套系統(tǒng)中可以獲得更好的用戶體驗，這也將是未來的工作方向。

作者：朱嘉琦 單位：無錫市輔仁高級中學(xué)