面向参数概念建筑设计的对话式界面：将混合现实与LLM驱动交互集成
系统与控制
2025-11-24 v2 系统与控制
摘要
混合现实(MR)环境提供具身空间交互，提供直观的3D操作能力，提升概念设计过程。参数化建模作为一种强大且高级的建筑设计方法，能够生成复杂且优化的几何形状。然而，其在MR环境中的集成仍有限，主要由于精度限制和不适合的输入方式。现有MR工具侧重于空间交互，但缺乏参数化工作流程所需的控制力度和表达能力，尤其是针对缺乏编程背景的设计师。我们通过引入一种新型对话式MR界面，将语音输入、手势识别与多智能体大语言模型(LLM)系统相结合，支持直观的参数化建模。该系统动态管理参数状态，通过对话和情境提示解析模糊命令，实现在immersive环境中的实时模型操控。我们展示了这一方法如何降低早期设计任务中的认知与操作障碍，使用户能够细化和探索其设计空间。本工作扩展了MR的角色，使其成为支持通过自然、具身交互进行程序化思维的生成式设计平台。
引用
@article{arxiv.2506.06065,
title = {Direct Integration of Recursive Gaussian Process Regression Into Extended Kalman Filters With Application to Vapor Compression Cycle Control},
author = {Ricus Husmann and Sven Weishaupt and Harald Aschemann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.06065},
year = {2025}
}
备注
Accepted at NOLCOS 2025 (13th IFAC Symposium on Nonlinear Control Systems)