[論文レビュー] PhyShare: Sharing Physical Interaction in Virtual Reality

Zhenyi He, Fengyuan Zhu+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 10, 2017

Interactive and Immersive Displays参考文献 21被引用数 9

ひとこと要約

PhyShareは、ホイール付きロボットを用いて物理的相互作用をシミュレートするロボットハプティクスインターフェースを提供するVR向けシステムであり、遠隔共同作業における直接的なタッチと見えない動きの両方を可能にし、共有ハプティクスフィードバックを実現する。本システムは仮想オブジェクトと物理的プロキシの間で動的マッピングをサポートし、ユーザースタディーの結果、物理的コントローラーの好まれ方と共有空間的相互作用の認識が強いことが示された。

ABSTRACT

We present PhyShare, a new haptic user interface based on actuated robots. Virtual reality has recently been gaining wide adoption, and an effective haptic feedback in these scenarios can strongly support user's sensory in bridging virtual and physical world. Since participants do not directly observe these robotic proxies, we investigate the multiple mappings between physical robots and virtual proxies that can utilize the resources needed to provide a well rounded VR experience. PhyShare bots can act either as directly touchable objects or invisible carriers of physical objects, depending on different scenarios. They also support distributed collaboration, allowing remotely located VR collaborators to share the same physical feedback.

研究の動機と目的

• VRにおける効果的なハプティクスフィードバックの欠如が没入感や臨場感を損なうという問題に対処すること。
• VR内の仮想オブジェクトと物理的ロボットプロキシの間で、動的かつ柔軟なマッピングを可能にすること。
• 遠隔共同作業のための直接的な物理的操作と見えないロボットの動きの両方をサポートすること。
• 見えない経路計画により、ロボットの物理的移動とユーザーパーセプションを分離することで、ハードウェアの複雑さを低減すること。
• 共有VR相互作用におけるユーザーライクス、好み、信頼性を評価すること。

提案手法

• PhyShareは、m3pi、iRobotなどのホイール付きロボットをアクチュエータで装備し、VR内の仮想オブジェクトの物理的プロキシとして使用する。
• 本システムはHolojamマルチユーザーバーチャルリアリティフレームワークおよびOptiTrackモーショントラッキングと統合され、リアルタイムの空間認識が可能になる。
• ロボットは触れられたときに可視的なハプティクスプロキシとして機能し、視界外に移動する際には不可視なキャリヤとして機能し、最適化された経路計画が可能になる。
• 動的マッピングにより、1台のロボットが時間経過とともに複数の仮想オブジェクトを表すことができ、ハードウェアの必要数を削減できる。
• 遠隔ユーザーは、仮想オブジェクトの動きと一致する見えないロボットの動きを通じて、同期されたハプティクスフィードバックを体験する。
• ジェスチャー制御がサポートされ、直接的なタッチなしでオブジェクトを操作する「テレキネシス風」の相互作用が可能になる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 物理的ロボットと仮想プロキシの間の動的マッピングが、VR内での共有物理的相互作用のユーザーパーセプションにどのように影響するか？
• RQ2 共同VRタスクにおいて、ユーザーユーザーは、完全に仮想的なジェスチャーと比較して、物理的コントローラーをどれほど好むか？
• RQ3 見えないロボットの動きは、分散型VR共同作業において信頼性があり直感的なハプティクスフィードバックを提供できるか？
• RQ4 本システムは、遠隔の共同作業者の行動を共有バーチャルスペース内でどのように認識可能にするか？
• RQ5 ジェスチャー制御と物理的操作の両方の学習曲線と使いやすさは、共有VR環境においてどのように異なるか？

主な発見

• 75%の参加者がシステムが十分に速いと感じており、低レイテンシと応答性の高いフィードバックを示している。
• 93.8%の参加者がシステムを学びやすく感じ、5段階評価の中央値として4.47の学習スコアを得た。
• 87.5%の参加者が同じ共有テーブル上で遊んでいると認識しており、強い臨場感と空間認識が示された。
• Tic-Tac-Toeタスクにおいて、62.5%の参加者が完全に仮想的なジェスチャーではなく物理的コントローラーを好んだ。
• 遠くのターゲットでは89.6%がジェスチャーを使用したが、近いターゲットでは68.8%が物理的相互作用を選択した。これは文脈に応じた好みの傾向を示している。
• 16名中14名の参加者がインタラクションを楽しんだ。5段階評価の中央値として4.27の満足度スコアを得ており、高い関与度と楽しさの認識が示された。