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Collaborative Disassembly for Multiple Users in Virtual Reality
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AI
DOI：10.1109/tvcg.2026.3732564.png)
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摘要
En 中文
拆卸序列规划（DSP）在产品生命周期管理中至关重要，但其计算量大，传统和机器学习方法在可扩展性方面面临挑战，且缺乏虚拟现实（VR）交互协作所需的实时响应能力。我们提出动态并行拆卸与任务分配（DPDT），一种面向沉浸式协作的新型框架。DPDT整合基于时空特征启发式方法以加速搜索优先级排序，并采用动态重新激活策略在并行执行期间解决零件间依赖关系。此外，一种基于接近度的任务分配算法优化了将规划转化为高效多用户指令的转换。我们在大规模数据集上对多个基线进行广泛评估，结果表明DPDT显著优于当前最佳基线。具体而言，对于复杂装配体，本方法计算速度提升最高达4.7倍，同时将规划可靠性提高约9.3个百分点。这些算法优势直接转化为操作效率：一项24名参与者的VR用户研究表明，DPDT显著减少了任务完成时间、体力消耗代理指标和NASA-TLX工作负荷，验证了其在有效协作维护培训中的潜力。
Keyword:
Virtual Reality
Disassembly Sequence Planning
Collaborative Disassembly
Human-Computer Interaction
期刊
IF:
6.5
论文数:
346
被引数:
2.2W
机构
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