PAN-时间：来自Aofeisi量子位| QBITAI官方帐户仅与AI眼镜联系，实际上有点令人不安。现在是一种新的游戏方式！数字替补有助于您“从风中捕捉到东西”，并立即将真相混合起来，从现实世界中选择事物。寻找一本书，易于获得建筑导航？握住少量并挤压它。多无形的协作？也不少。扩展全文 这项技术称为现实代理 - 一种直接控制界面，可让您立即在现实世界中选择事物。 研究人员进一步说，小刘正在使我们离Jarvis迈出一步。 现实代理摧毁了身体状况的极限 混合现实（XR）将重新获得人类计算机联系的范围。通过耳机，预计将在数字世界中包括物理世界，使用户可以同时操纵现实和虚拟问题。 但是，传统XR设备通常通过轻投影选择对象，但是由于视野中的目标，不稳定的视图和颤抖的双手，此过程通常容易出现错误。 因此，研究团队建议现实代理 - 真实事物的抽象数字表示。 他们无缝将交互目标从对象传递到其代理。选择代理等同于选择实际对象，允许用户摆脱距离或大小等限制，并给予-up轻松选择事物。 如上所示，现实代理过程包括三个主要步骤： 我 - 激活代理：获取层次结构和语义场景结构 当用户夹住确认选择时，它会自动检测到用户视力线中的现实世界对象，并将其写入交互式手动剂。 如果用户成功选择目标对象（默认情况下用户的愿景针对的东西），他们可以继续执行预期ction;否则，他们可以手中使用代理来优化选择。 建造代理：保持空间关系 在此步骤中，系统可以将层次和语义场景转换为代理的上一个步骤 - 用户运行的东西。 默认情况下，系统仅适用于扩展的用户视觉线中的1级对象。这些代理人保持着彼此之间空间关系的亲戚。 由于代理仅作为相互作用的抽象表示，因此其物理大小并不重要。因此，在实施时，每个代理被表示为矩形3D对象的固定大小。 与代理商互动：专注于现实世界 为了使专注于主要因素的用户，现实代理在与代理商联系时直接向物理对象显示主要的视觉反馈。 例如，当选择某些东西时，它可以突出显示鲜艳的颜色，相应的代理也将突出显示，这提供了DOuble评论。 为了确保易于访问代理并引起人们的视觉关注，我们研究了“跟随延迟”的应用，使代理商接近用户的手。 当手停留在一定阈值之内时，代理仍将保留；如果手的移动超出了该范围，口服将正确遵循 - 将其伸到而不反应轻微的手。 这种设计减少了用户寻找头痛的代理商的需求，并在关注现实世界和快速查看代理信息之间提供了适当的过渡。 此外，现实代理还支持各种交互式功能，从而使用户的互动更加灵活。 1。浏览预览：许多书籍中许多书中用户的手指的内容。 2.选择多对象刷：用手使用捏缝的手势来定义一个地方，您可以选择许多与代理一致的真实事物。 4。联系PHYSICAL特征：代理可以促进与现实世界功能集成的直观接触。 例如，放置在物理表面（例如桌子）上的代理可以将这些表面转换为自然触摸板。 用户可以使用熟悉的触摸设备手势联系现实世界对象，例如拖动手指以选择表面上的许多对象，分别用手指扩展选择范围，或固定向后路径。 5。语义组：双击代理可以在组中具有相同素质的代理人组。 6.空间扩展组：用手扫描手势以导航层次结构，例如从查看整个建筑物到特定地板上的房间。 7.自定义组：使用刷子选择手势在空白空间中绘制立方体容器，将所选代理放置在内部，并创建一个自定义组以促进整体操作，例如计算一组书籍的总价。 此外，研究人员还通过许多情况证明了这项技术的实用性。 早期获取信息 在办公室，教师可以使用它快速查找特定书籍并计算书籍的总价格。 在厨房中也可以实现不同ANTA的物体的连贯性，例如选择不同的微波成分。 在建筑物中航行 现实代理在大型建筑物中产生了极大的导航和连贯性。 无人机控制 现实代理还允许控制动态现实世界对象。 为了证明这一点，研究人员开发了一种基于现实控制的现实应用程序，该应用程序取代了用无人机中嵌入的跟踪器理解AI方案的组成部分。 这项研究招募了XR的12位经验丰富的开发人员和研究人员（7名男性，5名女性，年龄在18岁和38岁）。 由于两个参与者参加了研究方案的改进预测试阶段，因此他们不包括以下报告。 评论的结果表明，该系统在实用性，研究痛苦和易用性方面通常是积极的。 参与者认为，现实代理在实用性上是出色的，并且可以有效地解决与遥远，密集或难以处理事物接触的问题。 它比传统方法快，减少了物理疲劳，扩展了接触功能（例如选择，按特征进行过滤），并且对残疾移动性或不稳定视图的用户更友好。 但是，参与者也教会了一些问题，因为初学者可能需要了解一定的时间。 团队介绍 小刘（liu）是江南大学（Jiangnan University）的毕业生，拥有学士学位和纽约大学的硕士学位。 他在2019年Marsor创立了Fusion Reality。2023年，他曾在Tsinghua University担任研究助理。从2024年11月至2025年5月在Google上工作。 他最近的兴趣之一 - LY研究还包括Realitips（手稿准备） - 可以指导您迈出咖啡步骤的助手。 值得一提的是，他在本科学习期间设计了许多XR设备和游戏。 Mar Gonzalez-Franco于2014年在英国创建了一个沉浸式技术实验室，以在飞行背景下研究AR，VR和混合现实。 2015年，他加入了一名高级研究科学家的初创企业Traity，完成了470万美元的一轮资金，拥有超过450万用户和硅谷500启动俱乐部和Seedcamps的校友，这是一家著名的Ki Capital Funding World Creation和Startup Accelerator。 2016年，他还曾担任Microsoft Epic团队的主要研究员。 学士学位的Xianhao Cartton Liu曾在Zhejiang University Zhu Kezhen学院学习，并获得了Turing班级人工智能学士学位。他在明尼苏达大学学习了计算机科学，并研究了人类研究的方向电脑联系。他已成为斯坦福大学和哈佛大学研究实习生。 Chen Zhu-Tian是南中国中国技术大学的学士学位，也是香港科学技术大学的医生标题。他目前是明尼苏达大学双城CSE（计算机科学与工程系）的助理教授。 参考链接： [2] https://arxiv.org/abs/2507.17248回到Sohu，以查看更多信息