Новая технология, позволяющая улучшить погружение в VR мир

0

Губы вашего коллеги шевелятся, но это похоже на дублированный фильм — небольшое неудобство. Тем не менее, эта незначительная проблема весьма вредна для научных экспериментов с использованием виртуальной реальности (VR).

Например, если вы являетесь исследователем, использующим виртуальную реальность для воспроизведения когнитивных преимуществ физических упражнений для лежачих пациентов, задержка визуальных и звуковых стимулов может повредить вашим данным и результатам.
Таким образом, по мере того, как использование виртуальной реальности в исследованиях поведения человека увеличивается, возрастает потребность в представлении визуальных и слуховых стимулов с точностью и точностью в миллисекунды.

Исследовательская группа из Университета Тохоку измерила точность и точность зрительных и слуховых стимулов в современных дисплеях на головном устройстве VR (HMD), использующих язык программирования Python.

Подробности их исследования были опубликованы в журнале Behavior Research Methods 3 августа 2021 года.

«Большинство стандартных методов лабораторных исследований не оптимизированы для виртуальной реальности»,-сказал соавтор статьи Ре Тачибана. «Вместо специализированного программного обеспечения, которое обеспечивает больший экспериментальный контроль, в большинстве исследований VR используется Unity или Unreal Engine, которые являются игровыми движками 3D».

Создание более подходящей виртуальной реальности, в которой исследователи обладают гибкостью для управления и настройки в соответствии со своими экспериментами, привело бы к более надежным результатам.

Тачибана и Казумичи Мацумия использовали новейшие инструменты Python для экспериментов в виртуальной реальности и специальное измерительное устройство для синхронизации стимулов, известное как набор инструментов «Черный ящик».

Они зафиксировали задержки во времени в 18 миллисекунд (мс) для визуального стимула в современных HMDS виртуальной реальности. Для слухового стимула они отметили временную задержку от 40 до 60 мс, в зависимости от HMD. Дрожание, стандартное отклонение с временной задержкой, регистрировалось на уровне 1 мс для визуального стимула и 4 мс для слухового стимула. Все результаты были согласованы как в средах Python 2, так и в средах 3.

Тачибана указывает, что на сегодняшний день почти не существует эмпирических данных, которые оценивали бы точность и точность сред виртуальной реальности, несмотря на то, что их использование в исследованиях поведения все шире.

«Мы считаем, что наше исследование приносит пользу исследователям и разработчикам, которые применяют технологии виртуальной реальности, а также исследования средств реабилитации, которые требуют высокой точности времени для записи биологических данных», — добавил Тачибана.

Комментарии закрыты