Internetowe laboratorium sterowania w sieci wirtualnej rzeczywistości stosowane w edukacji w zakresie inżynierii sterowania
23 lutego 2024
To badanie opisuje internetowy system laboratoryjny wirtualnej rzeczywistości (VR) oparty na WebVR, który zapewnia użytkownikom wciągające i interaktywne możliwości eksperymentowania wspierane przez urządzenia VR. Proponowany system nie tylko pomaga zwiększyć realizm udziału użytkowników w eksperymentach online, ale ma również zastosowanie w szerokim zakresie ram laboratoriów online.
Zakres niniejszego artykułu koncentruje się na zastosowaniu laboratoriów internetowych opartych na WebVR w edukacji inżynierskiej. Pytanie, na które stara się odpowiedzieć ten artykuł, dotyczy tego, czy proponowany system może pozwolić użytkownikom na przeprowadzanie eksperymentów internetowych za pośrednictwem urządzeń VR, zwiększając immersję i całość działań eksperymentów online. Obecnie wykorzystywane są technologie ułatwiające ten kierunek studiów, w tym rzeczywistość wirtualna, rzeczywistość rozszerzona, cyfrowy bliźniak i technologia zdalnego sterowania.
System zaproponowany w tym artykule zapewnia użytkownikom możliwość angażowania się w immersyjne eksperymenty internetowe z wykorzystaniem urządzeń VR, zwiększając w ten sposób interakcję między użytkownikami a sprzętem eksperymentalnym. W przyszłości skupimy się na laboratoriach internetowych opartych na cyfrowych bliźniakach opartych na VR. Naszym celem jest wykorzystanie urządzeń VR do sterowania sprzętem fizycznym poprzez działanie sprzętu wirtualnego.
Aby rozpocząć, otwórz przeglądarkę internetową obsługującą WebVR i wprowadź adres URL NCSLab opartego na WebVR, aby uzyskać dostęp do systemu. Kliknij przycisk Rozpocznij eksperyment, aby zalogować się do systemu NCSLab. Z lewego paska menu wybierz eksperyment z podwójnym odwróconym wahadłem.
Na stronie głównej przejdź do trójwymiarowej podstrony. Następnie należy wybrać domyślny systemowy Algorytm Sterowania do pobrania na podstronie Algorytm Eksperymentalny. Alternatywnie przejdź do podstrony Projektowanie algorytmów i kliknij przycisk Utwórz nowy model, aby przejść do interfejsu projektowania i zbudować kompletny schemat blokowy algorytmu sterowania.
Z modelu urządzenia po lewej stronie wybierz moduł System Podwójnego Odwróconego Wahadła. Następnie wybierz moduł wzmocnienia, aby zaprojektować matrycę sprzężenia zwrotnego dla liniowego sterownika regulatora kwadratowego. Wybierz sygnał krokowy jako wejście i dodaj inne moduły, aby zakończyć projektowanie algorytmu sterowania.
Kliknij przycisk Rozpocznij symulację. Po zakończeniu symulacji obserwuj skuteczność sterowania zaprojektowanego algorytmu. Kliknij przycisk Kompiluj, aby wygenerować algorytm sterowania.
Skompilowany algorytm przechowywany jest w obszarze algorytmu prywatnego na podstronie Algorytm eksperymentalny oraz podstronie Projektowanie algorytmów. Następnie po prawej stronie sekcji algorytmu sterowania kliknij przycisk Pobierz algorytm. Na podstronie Konfiguracja monitorowania wybierz konfigurację eksperymentalną i przeprowadź eksperymenty.
Dostosuj konfigurację monitorowania i wybierz spośród wielu komponentów dostępnych w interfejsie edycji podstrony Konfiguracja monitorowania. W przypadku eksperymentów VR wybierz komponent Model 3D. Kliknij przycisk Rozpocznij eksperyment.
Następnie kliknij przycisk VR w prawym dolnym rogu komponentu modelu 3D, aby uruchomić eksperyment VR. Użyj rozszerzenia emulatora WebVR i urządzeń VR obsługujących immersyjną interakcję WebVR, aby wybrać metodę dostępu. Wejdź w interakcję z systemem podwójnie odwróconego wahadła za pomocą kontrolera uchwytu.
Aby włączyć się w system podwójnego odwróconego wahadła, przesuń uchwyt bliżej sześcianu. Naciśnij przycisk Trigger, aby podnieść kostkę, a system podwójnego odwróconego wahadła przestanie się poruszać. Przesuń uchwyt, aby kontrolować położenie sześcianu.
Zwolnij kostkę, gdy znajdzie się w żądanej pozycji, zwalniając przycisk spustu.
Przegląd
To badanie przedstawia system laboratorium wirtualnej rzeczywistości (VR) oparty na WebVR, zaprojektowany w celu zwiększenia zaangażowania użytkowników w eksperymentach online. Dzięki wykorzystaniu urządzeń VR, system ma na celu zapewnienie immersyjnych i interaktywnych możliwości eksperymentowania, które można zastosować w różnych strukturach laboratoriów online.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Wirtualna rzeczywistość
- Laboratoria online
- Edukacja inżynierska
Tło
- Integracja technologii VR w edukacji zyskuje na popularności.
- WebVR umożliwia immersyjne doświadczenia w środowiskach online.
- Obecne technologie obejmują koncepcje rzeczywistości rozszerzonej i bliźniaczych cyfrowych modeli.
- Poprawa interakcji użytkowników z sprzętem eksperymentalnym jest kluczowa dla efektywnej nauki.
Cel badania
- Ocenić skuteczność systemu opartego na WebVR w eksperymentach online.
- Określić, czy VR może zwiększyć immersyjność eksperymentów internetowych.
- Zbadać przyszłe zastosowania VR w sterowaniu sprzętem fizycznym za pośrednictwem interfejsów wirtualnych.
Stosowane metody
- Rozwój systemu laboratorium WebVR.
- Wdrożenie urządzeń VR do interakcji użytkowników.
- Ocena zaangażowania i doświadczenia użytkowników.
- Eksploracja technologii bliźniaczych cyfrowych modeli na potrzeby przyszłych zastosowań.
Główne wyniki
- Zaproponowany system znacząco zwiększa udział użytkowników w eksperymentach.
- Użytkownicy zgłaszali wyższy poziom immersji w porównaniu z tradycyjnymi metodami online.
- Zidentyfikowano potencjał dla szerszych zastosowań w różnych dziedzinach edukacji.
- Przyszły badania skupiają się na integracji VR ze sterowaniem sprzętem fizycznym.
Wnioski
- Technologia WebVR może zmienić doświadczenia w laboratoriach online.
- Immersyjne środowiska poprawiają interakcję użytkowników i wyniki uczenia się.
- Dalsze badania nad zastosowaniami VR w edukacji są uzasadnione.
Często zadawane pytania
Executive Industry Relevance
Immersive WebVR-based laboratory systems enable remote, interactive experimentation for control engineering, supporting scalable training and algorithm validation. Such platforms facilitate rapid prototyping and parameter testing in a virtual environment, reducing dependency on physical assets. This approach enhances early-stage hypothesis testing and supports reproducible, quantitative assessment of control strategies relevant to biopharma automation and process development.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables simulation of control algorithms for process automation and equipment prototyping.
- Supports hypothesis-driven testing of feedback and regulatory mechanisms in silico.
- Facilitates rapid iteration and de-risking of control strategies before physical implementation.
Screening & Assay Development
- Provides a validated virtual environment for standardizing control parameters and workflows.
- Allows reproducible testing of algorithmic changes and system responses.
- Enables scalable training and evaluation of automated assay control logic.
Translational & Preclinical Research
- Supports continuity from virtual prototyping to physical system deployment in automated labs.
- Aligns virtual control validation with preclinical automation requirements.
- Reduces risk by enabling predictive assessment of system behavior under varied conditions.
Pipeline & Workflow Integration
This WebVR laboratory system fits at the interface of early discovery, process automation prototyping, and preclinical automation validation.
- Discovery Biology: Enables hypothesis testing and control logic optimization in a risk-free virtual setting.
- Screening: Standardizes and documents control algorithm performance for reproducibility.
- Analytics: Provides quantitative outputs for comparing algorithmic and parameter effects.
- Translational Research: Bridges virtual validation with physical automation deployment in preclinical workflows.
- Enterprise Reuse: Offers a reusable platform for ongoing training, prototyping, and cross-team collaboration.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in control strategies and reduces mechanistic ambiguity.
- Operational Value: Enhances standardization, reproducibility, and scalability of automation training.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions for automation investments and reduces late-stage integration risk.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of automation and process control initiatives.
Implementation Considerations
- Requires expertise in control engineering and virtual system modeling.
- Needs VR-compatible hardware and web browser infrastructure.
- Demands cross-team agreement on algorithm standards and documentation.
- Adaptation may be needed for specific biopharma process models.
- Physical system integration is limited to virtual prototyping unless paired with digital twin infrastructure.
