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[AI学术] 太难、太易、恰到好处:基于性能的VR消防员训练挑战自适应

发布于:2026-10-31 22:00 最后更新:2026-11-02 00:48
#Machine Learning #Artificial Intelligence

有效的消防员训练需要在动态且高压的紧急情境中进行练习,但真实的现场火灾演练成本高、风险大且难以规模化。虚拟现实(VR)提供了安全可控的替代方案,然而现有的VR消防训练系统大多采用固定场景或仅提供有限的难度调节,导致随着学员表现变化,难度难以匹配,进而影响技能提升。为了解决这一问题,我们提出了ProACT——一种基于学员表现的自适应训练系统,通过闭环交互调节火灾场景的难度。ProACT包括两个核心模块:全局模块实时根据学员的表现调整场景级别的火势蔓延速度;局部模块周期性更新环境中各对象的可燃性参数。实验结果表明,与传统的自适应和非自适应基线相比,ProACT显著提升了客观训练成绩和主观用户体验。我们进一步探讨了自适应沉浸式环境在消防之外的更广泛训练领域的潜力。

点评

原文链接: https://arxiv.org/abs/2610.38117

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