When we get lost in Virtual Reality (VR) or want to return to a previous location, we use the same methods of locomotion for the way back as for the way forward. This is time-consuming and requires additional physical orientation changes, increasing the risk of getting tangled in the headsets' cables. In this paper, we propose the use of undo actions to revert locomotion steps in VR. We explore eight different variations of undo actions as extensions of point\&teleport, based on the possibility to undo position and orientation changes together with two different visualizations of the undo step (discrete and continuous). We contribute the results of a controlled experiment with 24 participants investigating the efficiency and orientation of the undo techniques in a radial maze task. We found that the combination of position and orientation undo together with a discrete visualization resulted in the highest efficiency without increasing orientation errors.


翻译:当我们在虚拟现实中迷路或想要返回之前的位置时,我们使用的是和前进一样的行走方法。这很费时并需要额外的身体方向变化,增加了纠缠头戴式显示器电缆的风险。在本文中,我们提出使用撤销操作来撤销虚拟现实中的行走步骤。我们探讨了八种不同的撤销行动形式,作为点选与传送的扩展,基于可以撤销位置和方向变化的可能性,以及两种不同的撤销步骤可视化(离散和连续)。我们为24位参与者在一个径向迷宫任务中进行了控制实验,研究了撤销技术在效率和方向上的表现。我们发现,撤销位置和方向的组合,以离散的可视化方式呈现,可以在不增加方向错误的情况下实现最高的效率。

0
下载
关闭预览

相关内容

JCIM丨DRlinker:深度强化学习优化片段连接设计
专知会员服务
6+阅读 · 2022年12月9日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
118+阅读 · 2022年4月21日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月18日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月18日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月16日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员