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Using visual feedback to improve hand movement accuracy in confined-occluded spaces in virtual reality

计算机科学 可视化 虚拟现实 碰撞 计算机视觉 人工智能 运动(音乐) 对象(语法) 任务(项目管理) 投影机 碰撞检测 触觉技术 视觉空间 人机交互 计算机图形学(图像) 感知 工程类 心理学 神经科学 系统工程 哲学 美学 计算机安全
作者
Yu Wang,Ziran Hu,Shouwen Yao,Hongbin Liu
出处
期刊:The Visual Computer [Springer Nature]
被引量:1
标识
DOI:10.1007/s00371-022-02424-2
摘要

Abstract Accurate and informative hand-object collision feedback is of vital importance for hand manipulation in virtual reality (VR). However, to our best knowledge, the hand movement performance in fully-occluded and confined VR spaces under visual collision feedback is still under investigation. In this paper, we firstly studied the effects of several popular visual feedback of hand-object collision on hand movement performance. To test the effects, we conducted a within-subject user study ( n =18) using a target-reaching task in a confined box. Results indicated that users had the best task performance with see-through visualization, and the most accurate movement with the hybrid of proximity-based gradation and deformation. By further analysis, we concluded that the integration of see-through visualization and proximity-based visual cue could be the best compromise between the speed and accuracy for hand movement in the enclosed VR space. On the basis, we designed a visual collision feedback based on projector decal,which incorporates the advantages of see-through and color gradation. In the end, we present demos of potential usage of the proposed visual cue.
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