目前,中国游艇行业发展迅速,游艇操作人员的培训和考核变得格外重要。若部分游艇的实操培训在全任务游艇模拟器中完成,将会显著提高培训效率、节省培训开支、规避培训风险。随着虚拟现实(Virtual Reality,VR)技术的不断发展,作为全任务游艇模拟器的补充,基于VR技术的游艇模拟器将以更低廉的价格、更小的设备占用空间和更易于网络化的优点,逐步占据一定的市场份额。本文研究重点是VR视景系统的关键技术及具体实现。此外,以三维场景中的人体数据为研究对象,利用Kinect深度传感器获取人体三维点云数据,研究点云数据预处理、去噪平滑方法,对不同方位的三维点云数据进行全局配准的方法,以及从点云到三维模型的三维表面重建方法。本文的主要研究工作和结论如下:(1)使用Kinect体感设备、Oculus Rift头戴显示器、三自由度动感平台座椅虚拟现实设备,搭建VR游艇视景系统。该视景系统模拟的港口、海面以及白天夜晚、雨、雪等场景真实,提供了游艇驾驶舱内观察视角,视点可跟随头部的运动而改变,且可以自然简便地进行人机交互,座椅配合游艇运动,满足了系统在真实感和沉浸感方面的要求,而且保证了实时性,达到预期效果。(2)采用3台Kinect设备多视角获取三维场景数据。为解决点云噪声问题,提出双边滤波和中值滤波相结合的方法,该方法提高了点云的质量。通过不同视角下的标定物,计算相邻视角间的旋转和平移矩阵,并通过迭代最近点(ICP)算法进行点云配准。该方法快速、有效地完成了点云的全局配准。(3)本文分别使用移动立方体算法、泊松算法和贪婪投影三角化算法对点云数据进行三维表面重建并进行对。发现泊松算法并不适合本文研究的点云数据,贪婪投影三角化算法抗噪性差,移动立方体算法信息丢失严重。将点云的颜色数据映射到三维模型上,增加了三维模型的真实感。