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Das VR-Remote-Collaboration-System ermöglicht es, die Benutzererfahrung unterwegs zu teilen, ohne VR-Krankheit zu verursachen

Forscher der Tokyo Metropolitan University haben ein Remote-Collaboration-System für virtuelle Realität (VR) entwickelt, mit dem Benutzer auf Segways nicht nur das teilen können, was sie sehen, sondern auch das Gefühl der Beschleunigung, während sie sich bewegen. Fahrer, die mit Kameras und Beschleunigungsmessern ausgestattet sind, können einem entfernten Benutzer auf einem modifizierten Rollstuhl, der ein VR-Headset trägt, ihre Empfindungen mitteilen. Benutzerumfragen zeigten eine signifikante Verringerung der VR-Krankheit und versprachen ein besseres Erlebnis für Remote-Zusammenarbeitsaktivitäten.

Die Virtual-Reality-Technologie (VR) macht schnelle Fortschritte und ermöglicht es Benutzern, eine immersive 3D-Umgebung zu erleben und zu teilen. Einer der größten Vorteile im Bereich der Fernarbeit ist die Möglichkeit für Mitarbeiter an verschiedenen Standorten, das, was sie sehen und hören, in Echtzeit auszutauschen. Ein Beispiel sind Benutzer von persönlichen Mobilitätsgeräten in großen Lagerhallen, Fabriken und Baustellen. Fahrer können mühelos große Bereiche abdecken und einem entfernten Kollegen Probleme in Echtzeit melden. Ein großer Nachteil kann jedoch das gesamte Erlebnis ruinieren: VR-Krankheit. VR-Krankheit ist eine Art Reisekrankheit, die entsteht, wenn Benutzer „Bewegung“ durch ihre Headsets sehen, ohne sich tatsächlich zu bewegen. Zu den Symptomen gehören Kopfschmerzen, Übelkeit und manchmal Erbrechen. Das Problem ist für das obige Beispiel besonders akut, wenn die Person, die die Erfahrung teilt, sich bewegt.

Um dieses Problem zu umgehen, haben Forscher der Tokyo Metropolitan University unter der Leitung von Assistenzprofessor Vibol Yem ein System entwickelt, mit dem Benutzer nicht nur das, was sie sehen, sondern auch das Gefühl der Bewegung teilen können. Sie konzentrierten sich auf Segways als weit verbreitetes persönliches Mobilitätsfahrzeug und montierten zwei 3D-Kameras und eine Reihe von Beschleunigungsmessern, um nicht nur visuelle Hinweise, sondern auch detaillierte Informationen über die Beschleunigung des Fahrzeugs zu messen. Dies wurde über das Internet an einen entfernten Benutzer zurückgesendet, der ein VR-Headset auf einem modifizierten Rollstuhl trug, an dessen Rädern separate Motoren angebracht waren. Wenn der Benutzer auf dem Segway beschleunigte, beschleunigte auch der Rollstuhl, sodass entfernte Benutzer nicht nur dieselbe Landschaft sehen, sondern auch dieselbe Beschleunigung spüren konnten. Natürlich durfte der Rollstuhl nicht die gleiche Distanz zurücklegen wie der Segway; es wurde sanft in seine ursprüngliche Position zurückgebracht, wenn der Segway nicht beschleunigte.

Das Team stellte sein Gerät auf die Probe, indem es Freiwillige bat, Remote-Benutzer zu werden und ihre Erfahrung zu bewerten. Es gab eine Reduzierung der VR-Krankheit um 54 %, wenn die Bewegungsempfindungen hinzugefügt wurden, mit hervorragenden Bewertungen für die Benutzererfahrung. Sie bemerkten auch Feinheiten bei der Art und Weise, wie die Informationen zurückgemeldet werden sollten. Benutzer fanden es zum Beispiel am besten, wenn etwa 60 % der durch die visuellen Hinweise vorgeschlagenen Beschleunigung an die Räder zurückgemeldet wurde, was hauptsächlich auf die Empfindlichkeit des Vestibularsystems (wie wir Gleichgewicht, Orientierung und Bewegung wahrnehmen) im Vergleich zu unserem Sehvermögen zurückzuführen ist.

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Obwohl noch Verbesserungen erforderlich sind, verspricht das System des Teams aufregende neue Möglichkeiten für die Remote-Zusammenarbeit und befreit Remote-Benutzer von einem großen Nachteil der VR-Technologie.

Diese Arbeit wurde vom Local-5GProject an der Tokyo Metropolitan University, MIC/SCOPE # 191603003 und JSPS KAKENHI Grant Number 18H04118 unterstützt.

Quelle:

Tokyo Metropolitan University

Referenz:

Yem, V., et al. (2022) Vehicle-Ride-Sensation-Sharing-System mit stereoskopischer visueller 3D-Wahrnehmung und vibro-vestibulärem Feedback für immersive Remote-Zusammenarbeit. Fortgeschrittene Robotik. doi.org/10.1080/01691864.2022.2129033.

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