VR生态仿真模组控制处理方法及系统与流程

vr生态仿真模组控制处理方法及系统
技术领域
1.本发明涉及虚拟现实技术领域，特别涉及一种vr生态仿真模组控制处理方法及系统。


背景技术：

2.随着虚拟现实技术的不断进步，用户对于虚拟场景的拟真度要求越来越高，虚拟场景的拟真度体现通常可以从场景生态角度体现，而场景生态通常通过一些列的仿真模组实现，比如仿真模组通过接收控制指令来进行运行，从而实现对虚拟场景的生态模拟。但是相关的仿真模组控制技术的智能化程度较低，难以实现针对性的vr生态环境控制。


技术实现要素：

3.为改善相关技术中存在的技术问题，本发明提供了一种vr生态仿真模组控制处理方法及系统。
4.第一方面，本发明实施例提供了一种vr生态仿真模组控制处理方法，应用于模组控制处理系统，所述方法包括：确定目标vr生态仿真场景对应的待处理模组运行数据；获取所述待处理模组运行数据的模组运行数据状态及历史模组运行数据的模组运行数据状态；基于所述待处理模组运行数据的模组运行数据状态及所述历史模组运行数据的模组运行数据状态的鉴别记录，对所述待处理模组运行数据及所述历史模组运行数据进行控制元素描述的联合分析，得到关于所述目标vr生态仿真场景的控制元素分析结果；基于所述控制元素分析结果对所述待处理模组运行数据进行更新，以实现对所述目标vr生态仿真场景的环境控制。
5.在一种可能的实施例中，所述待处理模组运行数据的模组运行数据状态与所述历史模组运行数据的状态不同；所述基于所述待处理模组运行数据的模组运行数据状态及历史模组运行数据的模组运行数据状态的鉴别记录，对所述待处理模组运行数据及所述历史模组运行数据进行控制元素描述的联合分析，得到关于所述目标vr生态仿真场景的控制元素分析结果，包括：将所述待处理模组运行数据及所述历史模组运行数据中模组运行数据状态为第一状态的模组运行数据，确定为第一模组运行数据，及将所述待处理模组运行数据及所述历史模组运行数据中模组运行数据状态为第二状态的模组运行数据，确定为第二模组运行数据；将所述第一模组运行数据进行状态调整得到第三模组运行数据；将所述第三模组运行数据与所述第二模组运行数据进行控制元素描述的联合分析，得到关于所述目标vr生态仿真场景的控制元素分析结果。
6.在一种可能的实施例中，所述待处理模组运行数据的模组运行数据状态与所述历史模组运行数据的模组运行数据状态相同；
所述基于所述待处理模组运行数据的模组运行数据状态及历史模组运行数据的模组运行数据状态的鉴别记录，对所述待处理模组运行数据及所述历史模组运行数据进行控制元素描述的联合分析，得到关于所述目标vr生态仿真场景的控制元素分析结果，包括：将所述待处理模组运行数据与所述历史模组运行数据进行控制元素描述的联合分析，得到关于所述目标vr生态仿真场景的控制元素分析结果。
7.在一种可能的实施例中，通过ai模型实现所述基于所述待处理模组运行数据的模组运行数据状态及历史模组运行数据的模组运行数据状态，对所述待处理模组运行数据及所述历史模组运行数据进行控制元素描述的联合分析，得到关于所述目标vr生态仿真场景的控制元素分析结果；所述方法还包括：基于在先获得的调试数据集合优化所述ai模型，所述调试数据集合包括多个第一已认证调试信息集、多个第二已认证调试信息集、及多个第三已认证调试信息集，其中，所述第一已认证调试信息集中包括第一状态的第一范例模组运行数据及第一状态的第二范例模组运行数据，及所述第一范例模组运行数据的引导信息；所述第二已认证调试信息集中包括第二状态的第三范例模组运行数据及第二状态的第四范例模组运行数据，及所述第三范例模组运行数据的引导信息；所述第三已认证调试信息集中包括第一状态的第五范例模组运行数据及第二状态的第六范例模组运行数据，及所述第五范例模组运行数据的引导信息。
8.在一种可能的实施例中，所述基于在先获得的调试数据集合优化所述ai模型，包括：基于所述多个第一已认证调试信息集对所述ai模型进行第一优化；将所述多个第一已认证调试信息集与所述多个第二已认证调试信息集组成第一范例队列，基于所述第一范例队列对所述第一优化后的ai模型进行第二优化；在所述第一范例队列中加入多个第三已认证调试信息集，得到第二范例队列，基于所述第二范例队列对所述第二优化后的ai模型进行第三优化。
9.在一种可能的实施例中，在对所述ai模型进行所述第一优化的条件下，所述ai模型对应的模型质检变量包括第一置信值的第一质检变量；在对所述ai模型进行所述第二优化的条件下，所述ai模型对应的模型质检变量包括所述第一置信值的第一质检变量和第二置信值的第二质检变量，所述第二置信值从初始置信值变化到所述第一置信值，所述初始置信值小于所述第一置信值；在对所述ai模型进行所述第三优化的条件下，所述ai模型对应的模型质检变量包括所述第一置信值的第一质检变量和所述第二置信值的第二质检变量和第三置信值的第三质检变量。
10.在一种可能的实施例中，基于所述第二范例队列对所述第二优化后的ai模型进行第三优化，包括：将所述第五范例模组运行数据进行状态调整得到第七范例模组运行数据；将所述第七范例模组运行数据与所述第六范例模组运行数据输入所述ai模型，得到关于所述第五范例模组运行数据的第一控制元素分析结果；基于所述第五范例模组运行数据的第一控制元素分析结果，对所述第二优化后的所述ai模型进行第三优化。
11.在一种可能的实施例中，在对所述ai模型进行第三优化之前，所述方法还包括：将所述第五范例模组运行数据与所述第六范例模组运行数据输入所述ai模型，得到所述第五范例模组运行数据的第二控制元素分析结果；基于所述第五范例模组运行数据的第二控制元素分析结果，对所述第二优化后的所述ai模型进行第四优化；其中，在对所述ai模型进行所述第四优化的条件下，所述ai模型对应的模型质检变量包括所述第一置信值的第一质检变量和所述第二置信值的第二质检变量和第四置信值的第四质检变量，所述方法还包括：在基于所述第四置信值的第四质检变量确定ai模型的质检变量的条件下，对所述第四置信值进行更新。
12.第二方面，本发明还提供了一种模组控制处理系统，包括处理器和存储器；所述处理器和所述存储器通信连接，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述所述的方法。
13.第三方面，本发明还提供了一种可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。
14.可以理解的是，可以确定目标vr生态仿真场景对应的待处理模组运行数据，并获取待处理模组运行数据的模组运行数据状态及历史模组运行数据的模组运行数据状态，基于待处理模组运行数据的模组运行数据状态及历史模组运行数据的模组运行数据状态，对待处理模组运行数据及历史模组运行数据进行控制元素描述的联合分析，得到关于目标vr生态仿真场景的控制元素分析结果，并基于控制元素分析结果对待处理模组运行数据进行更新，以实现对目标vr生态仿真场景的环境控制。如此，不仅可以兼容各类模组运行数据状态的模组运行数据进行控制元素分析，还能够保障控制元素分析结果的精度和可信度，从而实现准确可靠的模组运行数据更新，以达到对目标vr生态仿真场景的针对性环境控制，提高仿真模组控制技术的智能化程度。
附图说明
15.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。
16.图1是本发明实施例提供的一种模组控制处理系统的硬件结构示意图。
17.图2是本发明实施例提供的一种vr生态仿真模组控制处理方法的流程示意图。
18.图3是本发明实施例提供的一种vr生态仿真模组控制处理方法的应用环境的通信架构示意图。
具体实施方式
19.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
20.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第
二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
21.本发明实施例所提供的方法实施例可以在模组控制处理系统、计算机设备或者类似的运算装置中执行。以运行在模组控制处理系统上为例，图1是本发明实施例的实施一种vr生态仿真模组控制处理方法的模组控制处理系统的硬件结构框图。如图1所示，模组控制处理系统10可以包括一个或多个（图1中仅示出一个）处理器102（处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置）和用于存储数据的存储器104，可选地，上述模组控制处理系统还可以包括用于通信功能的传输装置106。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述模组控制处理系统的结构造成限定。例如，模组控制处理系统10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
22.存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的一种vr生态仿真模组控制处理方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至模组控制处理系统10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
23.传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括模组控制处理系统10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器（network interface controller，简称为nic），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频（radio frequency，简称为rf）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
24.基于此，请参阅图2，图2是本发明实施例所提供的一种vr生态仿真模组控制处理方法的流程示意图，该方法应用于模组控制处理系统，进一步所述方法至少可以包括以下步骤所记录的技术方案。
25.s11、确定目标vr生态仿真场景对应的待处理模组运行数据；获取所述待处理模组运行数据的模组运行数据状态及历史模组运行数据的模组运行数据状态。
26.s12、基于所述待处理模组运行数据的模组运行数据状态及所述历史模组运行数据的模组运行数据状态的鉴别记录，对所述待处理模组运行数据及所述历史模组运行数据进行控制元素描述的联合分析，得到关于所述目标vr生态仿真场景的控制元素分析结果。
27.例如，控制元素可以理解为模组运行数据的控制特征或者控制描述，涉及目标vr生态仿真场景的各类仿真环境参数。
28.在一种可能的实施例中，所述待处理模组运行数据的模组运行数据状态与所述历史模组运行数据的状态不同。基于此，s12所记录的所述基于所述待处理模组运行数据的模组运行数据状态及历史模组运行数据的模组运行数据状态的鉴别记录，对所述待处理模组运行数据及所述历史模组运行数据进行控制元素描述的联合分析，得到关于所述目标vr生态仿真场景的控制元素分析结果，示例性的可以包括s121-s123所记录的内容。
29.s121、将所述待处理模组运行数据及所述历史模组运行数据中模组运行数据状态为第一状态的模组运行数据，确定为第一模组运行数据，及将所述待处理模组运行数据及
所述历史模组运行数据中模组运行数据状态为第二状态的模组运行数据，确定为第二模组运行数据。
30.s122、将所述第一模组运行数据进行状态调整得到第三模组运行数据。
31.s123、将所述第三模组运行数据与所述第二模组运行数据进行控制元素描述的联合分析，得到关于所述目标vr生态仿真场景的控制元素分析结果。
32.如此一来，在待处理模组运行数据的模组运行数据状态与历史模组运行数据的状态不同的前提下，将所得到的第三模组运行数据与第二模组运行数据进行控制元素描述的联合分析，这样能够确保目标vr生态仿真场景的控制元素分析结果的精度和可信度。
33.在一种可能的实施例中，所述待处理模组运行数据的模组运行数据状态与所述历史模组运行数据的模组运行数据状态相同。基于此，s12所记录的所述基于所述待处理模组运行数据的模组运行数据状态及历史模组运行数据的模组运行数据状态的鉴别记录，对所述待处理模组运行数据及所述历史模组运行数据进行控制元素描述的联合分析，得到关于所述目标vr生态仿真场景的控制元素分析结果，示例性的可以包括如下内容：将所述待处理模组运行数据与所述历史模组运行数据进行控制元素描述的联合分析，得到关于所述目标vr生态仿真场景的控制元素分析结果。如此一来，在待处理模组运行数据的模组运行数据状态与所述历史模组运行数据的模组运行数据状态相同的前提下，能够直接对待处理模组运行数据与历史模组运行数据进行控制元素描述的联合分析，这样能够提高数据分析效率。
34.在一种可能的实施例中，通过ai模型实现所述基于所述待处理模组运行数据的模组运行数据状态及历史模组运行数据的模组运行数据状态，对所述待处理模组运行数据及所述历史模组运行数据进行控制元素描述的联合分析，得到关于所述目标vr生态仿真场景的控制元素分析结果。
35.在上述内容的基础上，该方法还可以包括如下内容：基于在先获得的调试数据集合优化所述ai模型，所述调试数据集合包括多个第一已认证调试信息集、多个第二已认证调试信息集、及多个第三已认证调试信息集，其中，所述第一已认证调试信息集中包括第一状态的第一范例模组运行数据及第一状态的第二范例模组运行数据，及所述第一范例模组运行数据的引导信息；所述第二已认证调试信息集中包括第二状态的第三范例模组运行数据及第二状态的第四范例模组运行数据，及所述第三范例模组运行数据的引导信息；所述第三已认证调试信息集中包括第一状态的第五范例模组运行数据及第二状态的第六范例模组运行数据，及所述第五范例模组运行数据的引导信息。
36.在一种可能的实施例中，所述基于在先获得的调试数据集合优化所述ai模型，示例性的可以包括s21-s23所记录的技术方案。
37.s21、基于所述多个第一已认证调试信息集对所述ai模型进行第一优化。
38.s22、将所述多个第一已认证调试信息集与所述多个第二已认证调试信息集组成第一范例队列，基于所述第一范例队列对所述第一优化后的ai模型进行第二优化。
39.s23、在所述第一范例队列中加入多个第三已认证调试信息集，得到第二范例队列，基于所述第二范例队列对所述第二优化后的ai模型进行第三优化。
40.实施s21-s23所记录的技术方案，通过循环迭代的方式对ai模型进行不断优化，能够保障ai模型的性能。
41.在一种可能的实施例中，在对所述ai模型进行所述第一优化的条件下，所述ai模型对应的模型质检变量包括第一置信值的第一质检变量；在对所述ai模型进行所述第二优化的条件下，所述ai模型对应的模型质检变量包括所述第一置信值的第一质检变量和第二置信值的第二质检变量，所述第二置信值从初始置信值变化到所述第一置信值，所述初始置信值小于所述第一置信值；在对所述ai模型进行所述第三优化的条件下，所述ai模型对应的模型质检变量包括所述第一置信值的第一质检变量和所述第二置信值的第二质检变量和第三置信值的第三质检变量。
42.在一种可能的实施例中，s23所记录的基于所述第二范例队列对所述第二优化后的ai模型进行第三优化，示例性的可以包括如下内容：将所述第五范例模组运行数据进行状态调整得到第七范例模组运行数据；将所述第七范例模组运行数据与所述第六范例模组运行数据输入所述ai模型，得到关于所述第五范例模组运行数据的第一控制元素分析结果；基于所述第五范例模组运行数据的第一控制元素分析结果，对所述第二优化后的所述ai模型进行第三优化。
43.在一种可能的实施例中，在对所述ai模型进行第三优化之前，所述方法还可以包括如下内容：将所述第五范例模组运行数据与所述第六范例模组运行数据输入所述ai模型，得到所述第五范例模组运行数据的第二控制元素分析结果；基于所述第五范例模组运行数据的第二控制元素分析结果，对所述第二优化后的所述ai模型进行第四优化。
44.在一种可能的实施例中，在对所述ai模型进行所述第四优化的条件下，所述ai模型对应的模型质检变量包括所述第一置信值的第一质检变量和所述第二置信值的第二质检变量和第四置信值的第四质检变量，所述方法还包括：在基于所述第四置信值的第四质检变量确定ai模型的质检变量的条件下，对所述第四置信值进行更新。
45.s13、基于所述控制元素分析结果对所述待处理模组运行数据进行更新，以实现对所述目标vr生态仿真场景的环境控制。
46.综上，实施s11-s13所记录的内容，可以确定目标vr生态仿真场景对应的待处理模组运行数据，并获取待处理模组运行数据的模组运行数据状态及历史模组运行数据的模组运行数据状态，基于待处理模组运行数据的模组运行数据状态及历史模组运行数据的模组运行数据状态，对待处理模组运行数据及历史模组运行数据进行控制元素描述的联合分析，得到关于目标vr生态仿真场景的控制元素分析结果，并基于控制元素分析结果对待处理模组运行数据进行更新，以实现对目标vr生态仿真场景的环境控制。如此，不仅可以兼容各类模组运行数据状态的模组运行数据进行控制元素分析，还能够保障控制元素分析结果的精度和可信度，从而实现准确可靠的模组运行数据更新，以达到对目标vr生态仿真场景的针对性环境控制，提高仿真模组控制技术的智能化程度。
47.基于上述相同或相似的发明构思，本发明实施例还提供了一种vr生态仿真模组控制处理方法的应用环境30的架构示意图，包括互相之间通信的模组控制处理系统10和vr生态仿真模组20，模组控制处理系统10和vr生态仿真模组20在运行时实现或者部分实现上述方法实施例所描述的技术方案。
48.进一步地，还提供了一种可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。
49.在本发明实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可
以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
50.另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
51.所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，媒体业务服务器10，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
52.以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。