[論文レビュー] AvatarGo: Plug and Play self-avatars for VR

José Luis Pontón, Eva Monclús+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2022

Virtual Reality Applications and Impacts被引用数 7

ひとこと要約

AvatarGoは、低コストのトラッカー（HMD、2コントローラー、3トラッカー）を用いて、VRにおけるパーソナライズドセルフアバターを即座に作成できるプラグアンドプレイシステムを提示する。簡単なウォークインキャリブレーションにより、ユーザー固有のオフセット値を身体トラッカーとアバター関節の間で計算し、ポーズの正確性と身体統合感を顕著に向上させる。ユーザー研究の結果、固定オフセットと比較して正確なオフセットを使用した場合、身体統合感（SoE）が統計的に有意に向上することが示された（p < .001、d = 0.60）。

ABSTRACT

The use of self-avatars in a VR application can enhance presence and embodiment which leads to a better user experience. In collaborative VR it also facilitates non-verbal communication. Currently it is possible to track a few body parts with cheap trackers and then apply IK methods to animate a character. However, the correspondence between trackers and avatar joints is typically fixed ad-hoc, which is enough to animate the avatar, but causes noticeable mismatches between the user's body pose and the avatar. In this paper we present a fast and easy to set up system to compute exact offset values, unique for each user, which leads to improvements in avatar movement. Our user study shows that the Sense of Embodiment increased significantly when using exact offsets as opposed to fixed ones. We also allowed the users to see a semitransparent avatar overlaid with their real body to objectively evaluate the quality of the avatar movement with our technique.

研究の動機と目的

• VRにおける実際の身体の動きと仮想アバターとの間で、正確でユーザー固有のポーズマッチングが行われていないという課題に対処すること。
• アバターアニメーションパイプラインにおけるトラッカーから関節へのオフセットの手動調整を排除し、セットアップの複雑さを低減すること。
• ユーザーとアバター間の視覚的・運動的不一致を最小限に抑えることで、身体統合感（SoE）を向上させること。
• 標準的なハードウェアとUnityを用いて、任意のVRアプリケーションと互換性のあるプラグアンドプレイソリューションを提供すること。
• 透過カメラを用いたパススルーHMDカメラを用いた半透明な重ね合わせアバターモードを用いて、アバターフィデリティを客観的に評価すること。

提案手法

• ユーザーがその場に立ち、鏡に表示される仮想アバターと足部および腰周辺のトラッカーを合わせるTポーズキャリブレーション手順を実施する。
• トラッカー位置の空間クラスタリングに基づいて、平面にフィットさせた上で、自動的にトラッカーの役割（ルート、足）を割り当てる。
• キャリブレーション時に、各トラッカーと対応するアバター関節（ルート、足、頭、背中、手）の間の正確な3次元位置および回転オフセットを計算する。
• 指関節とコントローラーキャプセルの距離を最小化するための勾配降下法を適用し、自然な手の位置決めを実現する。
• コントローラーの幾何形状を符号付き距離関数（SDF）でモデル化し、数値的勾配更新を用いて指関節の位置を最適化する。
• 計算されたオフセットを保存し、逆運動学（IK）パイプラインに適用することで、高い忠実度でアバターのアニメーションを駆動する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 簡単で自動化されたキャリブレーションプロセスは、固定オフセットの仮定と比較して、アバターの動きの正確性を顕著に向上させることができるか？
• RQ2 ユーザー固有のオフセットを計算することで、VRにおける身体統合感（SoE）が測定可能な程度に向上するか？
• RQ3 パススルーカメラによる視覚フィードバック（重ね合わせ表示）は、ユーザーがアバターのフィデリティおよび身体統合感をどのように認識するかに影響を与えるか？
• RQ4 本システムは、コントローラー上での手の位置決めをどの程度改善し、視覚的・触覚的整合性を高めることができるか？
• RQ5 本システムは、複雑な統合を要せず、多様なVRアプリケーションに即座に統合可能なプラグアンドプレイソリューションとして展開可能か？

主な発見

• 正確なオフセットを使用した場合、ユーザーは固定オフセットと比較して、統計的に有意に高い身体統合感（SoE）を報告した（p < .001、Cohenのd = 0.60）。
• 仮想アバター（VA）および重ね合わせアバター（OA）の両条件において、正確なオフセットを使用した場合の身体統合感は有意に高く、それぞれp < .001、d = 1.00およびd = 1.03であった。
• 重ね合わせアバターを表示した際のSoEの低下は、固定オフセットアバターにおいて顕著に見られ、視覚的・運動的不一致が顕著であった。
• 仮想アバターのみを用いた場合、正確なオフセットの中央値SoEスコアは6（四分位範囲 = 1）であり、ユーザーが身体統合感について強い合意を示していた。
• 自己制御感（SoA）および所有感（SoO）の中央値スコアは、両方とも6（四分位範囲 = 1）であり、ユーザーがアバターを制御し、それと同一視しているという高い自信を示していた。
• SDFベースの最適化により、コントローラー上に妥当な手のポーズが正確に計算され、視覚的・触覚的整合性が向上した。