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摘要重定向行走作為虛擬現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域的重要技術(shù),旨在實(shí)現(xiàn)用戶在有限物理空間內(nèi)漫游更大范圍的虛擬環(huán)境,核心是在虛擬行走軌跡和物理行走軌跡之間引入不易察覺的偏差(即重定向增益)。

  【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日,人機(jī)交互領(lǐng)域頂級國際會(huì)議ACM conference on Human Factors in Computing Systems(CHI,CCF-A類會(huì)議)在日本橫濱召開,山東大學(xué)軟件學(xué)院、數(shù)字媒體教育部工程研究中心教授楊承磊帶領(lǐng)的虛擬現(xiàn)實(shí)與人機(jī)交互團(tuán)隊(duì)有3項(xiàng)成果在會(huì)上發(fā)表,另有2項(xiàng)成果分別被人機(jī)交互領(lǐng)域頂級國際期刊International Journal of Human-Computer Studies(IJHCS,CCF-A類期刊,影響因子5.3)和International Journal of Human-Computer Interaction(IJHCI,CCF-B類期刊,影響因子4.792)發(fā)表與接收。
 
  1.重定向行走作為虛擬現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域的重要技術(shù),旨在實(shí)現(xiàn)用戶在有限物理空間內(nèi)漫游更大范圍的虛擬環(huán)境,核心是在虛擬行走軌跡和物理行走軌跡之間引入不易察覺的偏差(即重定向增益)。該技術(shù)面臨多重挑戰(zhàn):一方面,在組合應(yīng)用重定向增益時(shí),相鄰路徑增益值的突然變化易導(dǎo)致用戶不適;另一方面,種類繁多的重定向增益方法缺乏統(tǒng)一的模型表示,且缺少魯棒視角映射算法;再一方面,動(dòng)態(tài)增益(即增益值隨行走動(dòng)態(tài)變化)和用戶特征會(huì)影響對重定向增益的檢測閾值。
 
  論文“QCM: A Curvature Manipulation Method to Suppress Discomfort in Redirected Walking”首先研究建立了基于人的習(xí)慣化現(xiàn)象的量化分析模型,更好地描述了習(xí)慣化與增益變化的關(guān)系,并基于對習(xí)慣化的分析,提出了面向曲率增益和彎曲增益的二次曲率操控方法(quadratic curvature manipulation,QCM)。該方法動(dòng)態(tài)修改路徑曲率,使得路徑曲率隨路徑長度二次變化。研究進(jìn)一步構(gòu)建了融合QCM與線性曲率操控(linear curvature manipulation,LCM)的曲率變化新模式(segmented curvature change,SCC),該模式中的曲率首先由緩到急的過渡,然后以固定的曲率變化率變化,旨在利用習(xí)慣化規(guī)律抑制不適感。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明SCC模式相較于傳統(tǒng)方法能夠更好地抑制不適感,使其在曲率增益和彎曲增益中的不適感分別減少17.69%和34.73%。該研究成果已發(fā)表為ACM CHI 2025會(huì)議長文。山東大學(xué)鮑西雨、蓋偉、辛士慶、欒洪秋,香港科技大學(xué)麻曉娟為論文作者;山東大學(xué)呂高榮、卞玉龍、楊承磊為論文通訊作者。
 
  論文“A Unified Representation Model and View Mapping Algorithm for Path-Mapping-Based Redirection Gains in Redirected Walking”對各類路徑映射類重定向增益進(jìn)行分析和總結(jié),分析并提取了基于路徑映射的重定向增益的共同特征,提出了路徑映射類重定向增益的統(tǒng)一表示模型。此模型以一個(gè)5 元組作為一般框架來統(tǒng)一描述虛擬和物理路徑以及它們在不同重定向增益方法下的映射關(guān)系。基于該模型,設(shè)計(jì)了一種統(tǒng)一的視點(diǎn)映射算法,解決了在動(dòng)態(tài)增益場景中應(yīng)用現(xiàn)有映射算法時(shí)常出現(xiàn)的映射錯(cuò)誤,保證了映射軌跡的連續(xù)性。該工作不僅可以確保用戶在有限的物理環(huán)境中探索更大的虛擬空間時(shí)獲得良好的體驗(yàn),還大大簡化了虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)研發(fā)中重定向增益的設(shè)計(jì)和應(yīng)用過程,為探索新的重定向增益提供了基礎(chǔ)支撐。該成果已發(fā)表為ACM CHI 2025會(huì)議Late-Breaking Works(LBW)論文。山東大學(xué)鮑西雨、辛士慶、楊承磊為論文作者,山東大學(xué)卞玉龍、山東師范大學(xué)戚萌為論文通訊作者。
 
  論文“Effect of Gain Change Modes on Translation Gain Thresholds Considering Multiple Factors”對探討動(dòng)態(tài)增益對平移增益的影響,開展了針對不同類型的增益變化(恒定不變、突然變化、線性變化和二次變化)對平移增益檢測閾值影響的實(shí)驗(yàn),并對性別、VR 熟悉度和增益方向等影響因素進(jìn)行了探索。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),增益變化模式方面:與增益突然變化相比,增益線性變化下的檢測閾值更高,更難以被用戶察覺,而其他增益變化模式之間未發(fā)現(xiàn)顯著差異。影響因素方面:性別、增益方向和 VR 經(jīng)驗(yàn)均對感知閾值產(chǎn)生顯著影響:經(jīng)驗(yàn)豐富的 VR 用戶在動(dòng)態(tài)增益條件下的感知閾值顯著高于新手用戶;女性被試的平移增益閾值顯著高于男性被試。這些發(fā)現(xiàn)可為開發(fā)適配不同用戶特征(如性別、經(jīng)驗(yàn)水平)和動(dòng)態(tài)變化模式(突變/漸變)的重定向控制器提供理論依據(jù),從而提高重定向技術(shù)在多樣化場景中的適應(yīng)性與有效性。該成果已被IJHCI期刊正文接收。山東大學(xué)鮑西雨、荊睿、劉娟,香港大學(xué)林鋮為論文作者;山東大學(xué)卞玉龍、楊承磊為論文通訊作者。
 
  2.心流體驗(yàn)是虛擬現(xiàn)實(shí)中衡量人機(jī)交互體驗(yàn)質(zhì)量的重要指標(biāo)。傳統(tǒng)的心流測量方法多依賴主觀問卷與訪談,存在主觀偏差且難以實(shí)時(shí)監(jiān)測,而心流體驗(yàn)的生理計(jì)算為解決上述問題提供了一種新的技術(shù)方向。
 
  論文“Computing Flow Experience Based on Physiological Signals: A Systematic Literature Review”系統(tǒng)梳理了心流體驗(yàn)的心理概念與生理機(jī)制,全面總結(jié)了當(dāng)前心流計(jì)算的理論模型,詳細(xì)分析了心流誘發(fā)任務(wù)、生理數(shù)據(jù)收集與分析方法,深入探討了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法在心流計(jì)算中的應(yīng)用,展望了心流計(jì)算在HCI領(lǐng)域的應(yīng)用前景及未來研究方向。這一系統(tǒng)綜述為相關(guān)研究者提供了全面的參考,有助于推動(dòng)該領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。該成果已發(fā)表為ACM CHI 2025會(huì)議Late-Breaking Works(LBW)論文。山東大學(xué)洪藝琛、劉澤祿、倪梓楓、劉娟、李象賢、楊承磊,中國科學(xué)院軟件研究所周超為論文作者;山東大學(xué)卞玉龍為論文通訊作者。
 
  3.在傳統(tǒng)的二維用戶界面交互中,目標(biāo)選擇行為已有較成熟的建模方法。然而,在虛擬現(xiàn)實(shí)的三維環(huán)境中,由于深度信息的引入,用戶對移動(dòng)目標(biāo)的感知和獲取能力會(huì)動(dòng)態(tài)變化,使得對三維移動(dòng)目標(biāo)選擇行為的精準(zhǔn)建模成為一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的研究課題。
 
  論文“3D Ternary-Gaussian Model: Modeling Pointing Uncertainty of 3D Moving Target Selection in Virtual Reality”提出了一種描述虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境下三維移動(dòng)目標(biāo)指向不確定性的3D三高斯模型(3D Ternary-Gaussian Model),突破了三維目標(biāo)選擇建模的瓶頸。論文將深度信息對移動(dòng)目標(biāo)選擇行為的影響分解為手臂運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性和視覺感知兩大關(guān)鍵維度,并將這些影響因素融入三高斯模型框架之中,從而有效解決了三維移動(dòng)目標(biāo)選擇的建模難題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型在球面運(yùn)動(dòng)、深度運(yùn)動(dòng)和復(fù)合運(yùn)動(dòng)三種目標(biāo)運(yùn)動(dòng)類型下的表現(xiàn)均顯著優(yōu)于傳統(tǒng)基線模型。此外,研究還提出了三維空間移動(dòng)目標(biāo)選擇的設(shè)計(jì)原則,為未來的虛擬/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)人機(jī)交互系統(tǒng)優(yōu)化提供了重要理論依據(jù)。該研究成果已被IJHCS(CCF-A)期刊發(fā)表。山東大學(xué)鄭雅文、卞玉龍、劉娟、楊承磊、孟祥旭,中國科學(xué)院軟件研究所張浩、田豐為論文作者;中國科學(xué)院軟件研究所黃進(jìn)為論文通訊作者。
 
  上述成果主要聚焦虛擬現(xiàn)實(shí)中的人機(jī)交互問題,為山大“心智元”元宇宙的研發(fā)提供了有力的理論和技術(shù)支撐,已在山東省精神衛(wèi)生中心等單位應(yīng)用于心理療愈和認(rèn)知訓(xùn)練。
 
  以上研究工作得到了新一代人工智能國家科技重大專項(xiàng)、國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目等項(xiàng)目資助。

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