CN117640631A - 一种ar设备集群多点控制器 - Google Patents
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Abstract
本发明具体涉及一种AR设备集群多点控制器,包括AR设备交互中心和AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心用于AR设备交互连通、交互管理、交互数据分配、AR设备集群多点控制中心的更改;本申请提供了AR设备集群多点控制器,AR设备交互中心和AR设备集群多点控制中心通过互联网连接并完成交互数据的接收与发送;一个AR设备交互中心控制若干个AR设备集群多点控制中心;一个AR设备集群多点控制中心能为若干个AR活动提供交互数据的处理,解决了现有技术的问题。
Description
技术领域
本发明具体涉及一种AR设备集群多点控制器。
背景技术
AR设备是增强现实设备,它是一种将虚拟内容与现实场景相结合的技术。AR设备需要摄像头,在摄像头拍摄的画面基础上,结合虚拟画面进行展示和互动。典型的AR设备包括智能手机、谷歌AR智能手机Tango等。现有的AR设备交互中需要设备集群多点控制器能够满足多个设备交互,不过现有技术还没有这种技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种AR设备集群多点控制器,以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:
一种AR设备集群多点控制器,包括AR设备交互中心和AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心用于AR设备交互连通、交互管理、交互数据分配、AR设备集群多点控制中心的更改;AR设备集群多点控制中心用于交互数据的处理,包括交互数据接收与发送、交互数据中音频与视频的处理;AR设备交互中心和AR设备集群多点控制中心通过互联网连接并完成交互数据的接收与发送;一个AR设备交互中心控制若干个AR设备集群多点控制中心;一个AR设备集群多点控制中心能为若干个AR活动提供交互数据的处理;AR设备集群多点控制中心能为一个AR活动中不同AR设备提供交互数据的处理。
进一步,AR设备交互中心还用于依照AR活动的标识更改AR活动,依照资源优化控制算法选择一个或多个AR设备集群多点控制中心为该AR活动提供交互数据的处理,并告知相应的AR设备集群多点控制中心。
进一步,AR设备交互中心还用于指定某个AR设备集群多点控制中心为某个AR设备提供专门的音频处理,并告知该AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心还用于指定某个AR设备集群多点控制中心为某个AR设备提供专门的视频处理。
进一步,AR设备交互中心还用于接收AR设备的交互或者接收AR活动控制中心发出的交互请求,与AR设备建立交互连接,包括交互控制数据接收和交互数据接收与发送;AR设备交互中心还用于将接收到AR设备的交互数据广播给列入该AR活动所有AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心还用于依照列入AR设备将接收到AR设备的交互数据广播转发给列入该AR活动所有AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心还用于将AR设备集群多点控制中心处理后交互数据转发给AR设备。
进一步,所述AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心的AR活动标识,依照AR活动标识,准备好交互数据的收发;AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心传来的AR设备交互标识,依照交互标识,确定交互必要数据;AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心的交互管理标识,依照交互管理标识,进行交互的管理;AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心转发的来自AR设备的交互数据,进行处理,并将进行处理后交互数据发给AR设备交互中心;AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心转发的来自AR设备的交互数据,进行处理,并将进行处理后的交互数据发给AR设备交互中心。
一种AR设备集群多点控制器使用的方法,包括以下,
S1:AR设备集群多点控制中心向AR设备交互中心请求登记,发送AR设备集群多点控制中心的服务性能标识给AR设备交互中心;
S2:AR设备交互中心接收AR活动控制中心发送的AR活动标识,进行AR活动更改,依照资源优化控制算法,分配一个或多个AR设备集群多点控制中心给该AR活动,AR设备交互中心将相关AR活动标识发送给所分配的AR设备集群多点控制中心;
S3:AR设备与AR设备交互中心建立交互,AR设备交互中心将交互标识告知该AR活动的所有AR设备集群多点控制中心,并指定某个AR设备集群多点控制中心用于为该交互提供服务;
S4:AR设备交互中心检查到AR活动的AR设备集群多点控制中心不够用时,依照资源优化控制算法,增加分配一个AR设备集群多点控制中心给该AR活动;
S5:AR设备交互中心将AR设备的数据广播为该AR活动提供服务的所有AR设备集群多点控制中心,AR设备集群多点控制中心进行处理,将进行处理后的交互数据发给AR设备交互中心,再由AR设备交互中心转发给AR设备。
进一步,优化算法包括最少连接算法、轮询算法、 哈希算法、 遗传算法、 蚁群算法、粒子群优化算法。
与现有技术相比,本发明的有益效果:
本申请提供了AR设备集群多点控制器,AR设备交互中心和AR设备集群多点控制中心通过互联网连接并完成交互数据的接收与发送;一个AR设备交互中心控制若干个AR设备集群多点控制中心;一个AR设备集群多点控制中心能为若干个AR活动提供交互数据的处理,解决了现有技术的问题。
附图说明
图1为本申请AR设备集群多点控制器组成框图;
具体实施方式
下面将结合本发明实施例,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
面对“现有的AR设备交互中需要设备集群多点控制器能够满足多个设备交互,不过现有技术还没有这种技术”的问题,本申请公开了AR设备集群多点控制器,参考图1,其包括AR设备交互中心和AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心用于AR设备交互连通、交互管理、交互数据分配、AR设备集群多点控制中心的更改;AR设备集群多点控制中心用于交互数据的处理,包括交互数据接收与发送、交互数据中音频与视频的处理;AR设备交互中心和AR设备集群多点控制中心通过互联网连接并完成交互数据的接收与发送;一个AR设备交互中心控制若干个AR设备集群多点控制中心;一个AR设备集群多点控制中心能为若干个AR活动提供交互数据的处理;AR设备集群多点控制中心能为一个AR活动中不同AR设备提供交互数据的处理;AR设备交互中心还用于依照AR活动的标识更改AR活动,依照资源优化控制算法选择一个或多个AR设备集群多点控制中心为该AR活动提供交互数据的处理,并告知相应的AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心还用于指定某个AR设备集群多点控制中心为某个AR设备提供专门的音频处理,并告知该AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心还用于指定某个AR设备集群多点控制中心为某个AR设备提供专门的视频处理;AR设备交互中心还用于接收AR设备的交互或者接收AR活动控制中心发出的交互请求,与AR设备建立交互连接,包括交互控制数据接收和交互数据接收与发送;AR设备交互中心还用于将接收到AR设备的交互数据广播给列入该AR活动所有AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心还用于依照列入AR设备将接收到AR设备的交互数据广播转发给列入该AR活动所有AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心还用于将AR设备集群多点控制中心处理后交互数据转发给AR设备;所述AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心的AR活动标识,依照AR活动标识,准备好交互数据的收发;AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心传来的AR设备交互标识,依照交互标识,确定交互必要数据;AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心的交互管理标识,依照交互管理标识,进行交互的管理;AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心转发的来自AR设备的交互数据,进行处理,并将进行处理后交互数据发给AR设备交互中心;AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心转发的来自AR设备的交互数据,进行处理,并将进行处理后的交互数据发给AR设备交互中心。
实施中,过程包括以下,
S1:AR设备集群多点控制中心向AR设备交互中心请求登记,发送AR设备集群多点控制中心的服务性能标识给AR设备交互中心;
S2:AR设备交互中心接收AR活动控制中心发送的AR活动标识,进行AR活动更改,依照资源优化控制算法,分配一个或多个AR设备集群多点控制中心给该AR活动,AR设备交互中心将相关AR活动标识发送给所分配的AR设备集群多点控制中心;
S3:AR设备与AR设备交互中心建立交互,AR设备交互中心将交互标识告知该AR活动的所有AR设备集群多点控制中心,并指定某个AR设备集群多点控制中心用于为该交互提供服务;
S4:AR设备交互中心检查到AR活动的AR设备集群多点控制中心不够用时,依照资源优化控制算法,增加分配一个AR设备集群多点控制中心给该AR活动;
S5:AR设备交互中心将AR设备的数据广播为该AR活动提供服务的所有AR设备集群多点控制中心,AR设备集群多点控制中心进行处理,将进行处理后的交互数据发给AR设备交互中心,再由AR设备交互中心转发给AR设备。
本申请提供了AR设备集群多点控制器,AR设备交互中心和AR设备集群多点控制中心通过互联网连接并完成交互数据的接收与发送;一个AR设备交互中心控制若干个AR设备集群多点控制中心;一个AR设备集群多点控制中心能为若干个AR活动提供交互数据的处理,解决了现有技术的问题。
优化算法可以采取以下几种:最少连接算法:将AR设备的请求分配到连接数最少的AR设备集群多点控制中心上,以降低网络拥堵和延迟,提高交互的流畅性。最少连接算法是一种负载均衡策略,用于将请求发送到具有最少连接数的服务器上。这种策略的目标是将客户端的请求发送到当前处理负载最少的服务器上,以最大限度地利用服务器的处理能力,并避免服务器过载。具体来说,最少连接算法通过跟踪每个服务器的当前连接数来实现负载均衡。当一个新的请求到达时,算法会选择当前连接数最少的服务器来处理该请求。这样可以确保请求被分配到处理负载最少的服务器上,从而优化系统的整体性能。在实际应用中,最少连接算法可以通过不同的方式实现。例如,可以使用哈希表来跟踪服务器的连接数,或者使用共享内存来存储服务器的连接数信息。此外,一些最少连接算法还可以考虑服务器的性能差异,根据服务器的性能为每台服务器分配不同的权重,再根据权重计算出每台服务器能处理的连接数。这样可以更好地平衡服务器的负载,并提高系统的整体性能。总之,最少连接算法是一种有效的负载均衡策略,可以确保请求被分配到处理负载最少的服务器上,从而提高系统的整体性能。在实际应用中,可以根据具体场景选择不同的实现方式。
轮询算法:按顺序循环地将AR设备的请求分配到不同的AR设备集群多点控制中心上,保证所有AR设备集群多点控制中心都得到充分利用,避免某些AR设备集群多点控制中心过载。
哈希算法:根据AR设备的地址、用户ID等信息,使用哈希函数计算出对应的AR设备集群多点控制中心地址,将请求分配到该AR设备集群多点控制中心上。这种方法可以保证AR设备与AR设备集群多点控制中心之间的连接是固定的,有利于提高交互的稳定性和性能。哈希算法是一种可以将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值的算法。它可以将数据(如消息、文件、图像等)通过一定的哈希函数计算,得到一个唯一的哈希值,这个哈希值可以用来表示原始数据。哈希算法广泛应用于数字签名、身份认证、数据完整性校验、加密算法等领域。哈希算法的主要特点包括:1. 任意性:哈希算法可以将任意长度的数据映射为固定长度的哈希值,这意味着无论原始数据有多长,经过哈希计算后都会得到一个固定长度的哈希值。2. 唯一性:对于不同的输入数据,哈希算法计算得到的哈希值一般是不同的。即使输入数据只有一个比特发生变化,哈希值也会有很大的差异。3. 不可逆性:从哈希值无法推断出原始数据。这是因为哈希函数设计成单向的,即只能从原始数据计算得到哈希值,而无法从哈希值反推出原始数据。4. 碰撞性:对于一个给定的哈希函数,不同的输入数据可能会得到相同的哈希值,这种现象称为碰撞。虽然碰撞会随着输入数据的增加而增加,但是一般来说,对于一个安全设计的哈希函数,碰撞的概率是很小的。在区块链技术中,哈希算法被广泛使用。比如在比特币中,每个区块的完整性检验就是通过哈希函数将区块的数据进行计算得到一个哈希值,然后将这个哈希值与该区块的上一块的哈希值连接起来形成新的区块的哈希值。此外,在数字签名算法(如RSA、ECDSA等)中,也使用了哈希算法来生成数字签名。
遗传算法:通过模拟生物进化过程中的遗传机制,为AR设备分配AR设备集群多点控制中心。这种方法能够自动优化系统的性能,提高系统的吞吐量和响应速度。遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是由美国的John Holland于20世纪70年代提出的一种模拟达尔文生物进化论自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,用于模拟自然进化过程以寻找最优解。遗传算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。遗传算法在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。它被广泛应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。
蚁群算法:通过模拟蚂蚁寻找食物的行为,为AR设备分配AR设备集群多点控制中心。这种方法能够自动寻找最优路径,降低网络拥堵和延迟,提高交互的流畅性。蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁寻找食物过程的优化算法。蚂蚁在寻找食物时,会在其经过的路径上释放一种信息素,并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。信息素浓度的大小表征路径的远近,信息素浓度越高,表示对应的路径距离越短。因此,当其它蚂蚁经过这条路径时,会被信息素吸引,从而增加这条路径被选择的概率。这种信息素的作用相当于一种合作方式,能够帮助蚂蚁们共同找到最短的路径。蚁群算法主要包括两个过程:路径构建和信息素更新。在路径构建过程中,每只蚂蚁从起点开始,按照一定的策略选择路径,直到到达终点。然后根据路径上的距离或者权值计算路径长度。在信息素更新过程中,根据路径长度和信息素挥发速率更新信息素。每条边的信息素会随着时间的推移而挥发,这样可以使得蚂蚁群体逐渐放弃长路径,转而选择短路径。蚁群算法的特点包括:1. 能够处理复杂的优化问题,包括TSP、调度、路径规划等。2. 可以自适应地搜索解空间,在搜索过程中逐步收敛到最优解。3. 算法的局部搜索能力较强,有利于避免陷入局部最优解。4. 算法的实现较为简单,只需要定义好信息素的更新规则和路径选择策略即可。蚁群算法的应用比较广泛,包括旅行商问题(TSP)、路径规划、调度问题、神经网络训练等。
粒子群优化算法:通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的行为,为AR设备分配AR设备集群多点控制中心。这种方法能够快速寻找到最优解,提高系统的性能和响应速度。以上是一些常见的为AR设备分配AR设备集群多点控制中心的优化算法,可以根据实际情况选择适合的方法来优化交互AR设备集群多点控制中心分配。粒子群优化算法(Particle SwarmOptimization,PSO)是一种优化方法,由J. Kennedy和R. C. Eberhart等于1995年开发。这种方法来源于对一个简化社会模型的模拟,其中“群(swarm)”来源于微粒群匹配M. M.Millonas在开发应用于人工生命(artificial life)的模型时所提出的群体智能的5个基本原则,“粒子(particle)”是一个折衷的选择,因为既需要将群体中的成员描述为没有质量、没有体积的,同时也需要描述它的速度和加速状态。PSO算法的基本原理是通过模拟鸟群觅食行为中的信息共享机制来进行寻优。在PSO中,每个优化问题的解都被视为搜索空间中的一只鸟,称为“粒子”。所有的粒子都有一个被优化函数决定的适应度值,每个粒子还有一个速度决定它们飞翔的方向和距离。粒子们像鸟群一样,通过相互分享信息和合作,一起寻找最优解。PSO算法的主要步骤如下:1. 初始化:随机初始化一群粒子,每个粒子代表一个可能的解。2. 评估:计算每个粒子的适应度值。适应度值由优化函数决定,代表了粒子的质量。3. 更新:根据粒子的适应度值和其它粒子的信息,更新每个粒子的速度和位置。4.循环:重复步骤2和3,直到满足结束条件,如达到预设的迭代次数或找到满足要求的解。PSO算法具有简单、易于实现、适应性强等优点,已被广泛应用于各种优化问题中,如函数优化、神经网络训练、图像处理等。
本申请需要保护的实施例包括:
一种AR设备集群多点控制器,如图1,包括AR设备交互中心和AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心用于AR设备交互连通、交互管理、交互数据分配、AR设备集群多点控制中心的更改;AR设备集群多点控制中心用于交互数据的处理,包括交互数据接收与发送、交互数据中音频与视频的处理;AR设备交互中心和AR设备集群多点控制中心通过互联网连接并完成交互数据的接收与发送;一个AR设备交互中心控制若干个AR设备集群多点控制中心;一个AR设备集群多点控制中心能为若干个AR活动提供交互数据的处理;AR设备集群多点控制中心能为一个AR活动中不同AR设备提供交互数据的处理。
优选地,AR设备交互中心还用于依照AR活动的标识更改AR活动,依照资源优化控制算法选择一个或多个AR设备集群多点控制中心为该AR活动提供交互数据的处理,并告知相应的AR设备集群多点控制中心。
优选地,AR设备交互中心还用于指定某个AR设备集群多点控制中心为某个AR设备提供专门的音频处理,并告知该AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心还用于指定某个AR设备集群多点控制中心为某个AR设备提供专门的视频处理。
优选地,AR设备交互中心还用于接收AR设备的交互或者接收AR活动控制中心发出的交互请求,与AR设备建立交互连接,包括交互控制数据接收和交互数据接收与发送;AR设备交互中心还用于将接收到AR设备的交互数据广播给列入该AR活动所有AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心还用于依照列入AR设备将接收到AR设备的交互数据广播转发给列入该AR活动所有AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心还用于将AR设备集群多点控制中心处理后交互数据转发给AR设备。
优选地,所述AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心的AR活动标识,依照AR活动标识,准备好交互数据的收发;AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心传来的AR设备交互标识,依照交互标识,确定交互必要数据;AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心的交互管理标识,依照交互管理标识,进行交互的管理;AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心转发的来自AR设备的交互数据,进行处理,并将进行处理后交互数据发给AR设备交互中心;AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心转发的来自AR设备的交互数据,进行处理,并将进行处理后的交互数据发给AR设备交互中心。
一种利用所述的AR设备集群多点控制器使用的方法,包括以下,
S1:AR设备集群多点控制中心向AR设备交互中心请求登记,发送AR设备集群多点控制中心的服务性能标识给AR设备交互中心;
S2:AR设备交互中心接收AR活动控制中心发送的AR活动标识,进行AR活动更改,依照资源优化控制算法,分配一个或多个AR设备集群多点控制中心给该AR活动,AR设备交互中心将相关AR活动标识发送给所分配的AR设备集群多点控制中心;
S3:AR设备与AR设备交互中心建立交互,AR设备交互中心将交互标识告知该AR活动的所有AR设备集群多点控制中心,并指定某个AR设备集群多点控制中心用于为该交互提供服务;
S4:AR设备交互中心检查到AR活动的AR设备集群多点控制中心不够用时,依照资源优化控制算法,增加分配一个AR设备集群多点控制中心给该AR活动;
S5:AR设备交互中心将AR设备的数据广播为该AR活动提供服务的所有AR设备集群多点控制中心,AR设备集群多点控制中心进行处理,将进行处理后的交互数据发给AR设备交互中心,再由AR设备交互中心转发给AR设备。
优选地,优化算法包括最少连接算法、轮询算法、 哈希算法、 遗传算法、 蚁群算法、粒子群优化算法 。
可以理解的,本申请这里的AR设备集群多点控制器功能也可以通过程序代码实现,相应的程序代码存储在机器可读介质,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的AR设备集群多点控制器单元功能,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
以上所述实施例仅表达了本发明的部分实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (7)
1.一种AR设备集群多点控制器,其特征在于,包括AR设备交互中心和AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心用于AR设备交互连通、交互管理、交互数据分配、AR设备集群多点控制中心的更改;AR设备集群多点控制中心用于交互数据的处理,包括交互数据接收与发送、交互数据中音频与视频的处理;AR设备交互中心和AR设备集群多点控制中心通过互联网连接并完成交互数据的接收与发送;一个AR设备交互中心控制若干个AR设备集群多点控制中心;一个AR设备集群多点控制中心能为若干个AR活动提供交互数据的处理;AR设备集群多点控制中心能为一个AR活动中不同AR设备提供交互数据的处理。
2.依照权利要求1所述的AR设备集群多点控制器,其特征在于:AR设备交互中心还用于依照AR活动的标识更改AR活动,依照资源优化控制算法选择一个或多个AR设备集群多点控制中心为该AR活动提供交互数据的处理,并告知相应的AR设备集群多点控制中心。
3.依照权利要求1所述的AR设备集群多点控制器,其特征在于:AR设备交互中心还用于指定某个AR设备集群多点控制中心为某个AR设备提供专门的音频处理,并告知该AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心还用于指定某个AR设备集群多点控制中心为某个AR设备提供专门的视频处理。
4.依照权利要求1所述的AR设备集群多点控制器,其特征在于:AR设备交互中心还用于接收AR设备的交互或者接收AR活动控制中心发出的交互请求,与AR设备建立交互连接,包括交互控制数据接收和交互数据接收与发送;AR设备交互中心还用于将接收到AR设备的交互数据广播给列入该AR活动所有AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心还用于依照列入AR设备将接收到AR设备的交互数据广播转发给列入该AR活动所有AR设备集群多点控制中心;AR设备交互中心还用于将AR设备集群多点控制中心处理后交互数据转发给AR设备。
5.依照权利要求1所述的AR设备集群多点控制器,其特征在于:所述AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心的AR活动标识,依照AR活动标识,准备好交互数据的收发;AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心传来的AR设备交互标识,依照交互标识,确定交互必要数据;AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心的交互管理标识,依照交互管理标识,进行交互的管理;AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心转发的来自AR设备的交互数据,进行处理,并将进行处理后交互数据发给AR设备交互中心;AR设备集群多点控制中心还用于接收AR设备交互中心转发的来自AR设备的交互数据,进行处理,并将进行处理后的交互数据发给AR设备交互中心。
6.一种利用权利要求1所述的AR设备集群多点控制器使用的方法,其特征在于,包括以下,
S1:AR设备集群多点控制中心向AR设备交互中心请求登记,发送AR设备集群多点控制中心的服务性能标识给AR设备交互中心;
S2:AR设备交互中心接收AR活动控制中心发送的AR活动标识,进行AR活动更改,依照资源优化控制算法,分配一个或多个AR设备集群多点控制中心给该AR活动,AR设备交互中心将相关AR活动标识发送给所分配的AR设备集群多点控制中心;
S3:AR设备与AR设备交互中心建立交互,AR设备交互中心将交互标识告知该AR活动的所有AR设备集群多点控制中心,并指定某个AR设备集群多点控制中心用于为该交互提供服务;
S4:AR设备交互中心检查到AR活动的AR设备集群多点控制中心不够用时,依照资源优化控制算法,增加分配一个AR设备集群多点控制中心给该AR活动;
S5:AR设备交互中心将AR设备的数据广播为该AR活动提供服务的所有AR设备集群多点控制中心,AR设备集群多点控制中心进行处理,将进行处理后的交互数据发给AR设备交互中心,再由AR设备交互中心转发给AR设备。
7.依照权利要求6所述的AR设备集群多点控制器使用的方法,其特征在于,优化算法包括最少连接算法、轮询算法、 哈希算法、 遗传算法、 蚁群算法、粒子群优化算法 。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018157816A1 (zh) * | 2017-03-01 | 2018-09-07 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 基于增强现实的线下交互方法及装置 |
CN109669477A (zh) * | 2019-01-29 | 2019-04-23 | 华南理工大学 | 一种面向无人机集群的协同控制系统及控制方法 |
CN112180975A (zh) * | 2020-09-27 | 2021-01-05 | 陕西智盈电子科技有限公司 | 一种智能集群无人机控制系统及其控制方法 |
CN114786886A (zh) * | 2019-10-18 | 2022-07-22 | 外世界股份有限公司 | 用于工业机器人的系统和方法 |
US20230032748A1 (en) * | 2021-07-29 | 2023-02-02 | Kyndryl, Inc. | Interactive augmented reality based optimization of machine learning model execution on hybrid cloud |
-
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018157816A1 (zh) * | 2017-03-01 | 2018-09-07 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 基于增强现实的线下交互方法及装置 |
CN109669477A (zh) * | 2019-01-29 | 2019-04-23 | 华南理工大学 | 一种面向无人机集群的协同控制系统及控制方法 |
CN114786886A (zh) * | 2019-10-18 | 2022-07-22 | 外世界股份有限公司 | 用于工业机器人的系统和方法 |
CN112180975A (zh) * | 2020-09-27 | 2021-01-05 | 陕西智盈电子科技有限公司 | 一种智能集群无人机控制系统及其控制方法 |
US20230032748A1 (en) * | 2021-07-29 | 2023-02-02 | Kyndryl, Inc. | Interactive augmented reality based optimization of machine learning model execution on hybrid cloud |
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