德国研究团队提出利用扫视的手部重定向算法

SBHR允许更大程度的重定向，并同时具有更小的侵入性和不明显性

（映维网Nweon 2024年10月18日）为了追求更适合人类感知的手部重定向技术，德国萨尔大学的研究团队提出了一个利用扫视的手部重定向算法。团队的技术将先前提出的重定向方法与新颖的眼球重定向方法结合在一起，并采用了统一而简单的算法。

在一项心理物理学研究中，研究人员比较了提出的Saccadic & Blink-Suppressed Hand Redirection （SBHR）技术和传统的手部重定向方法，而研究结果强调了所提出的舒适重定向技术的巨大潜力，表明SBHR允许更大程度的重定向，并同时具有更小的侵入性和不明显性。

VR系统利用头戴式显示器追踪用户的头部、手部和眼球运动，并控制用户所看到的内容，从而令用户感觉置身于沉浸式虚拟环境中。这使得VR成为了各种用例的宝贵工具。

针对这个新兴的领域，研究人员正在积极探索不同的方面，包括通过视觉操作传递触觉感知的伪触觉技术，以及在用户没有注意到的情况下改变用户真实行走路径的重定向技术。

一个突出的例子是手重定向技术（HR）。类似于重定向行走重定向用户的行走路径，当用户在VR中移动他们的手时，HR重定向用户的真实手部运动。

过去的研究可以利用这种类型的错觉来解决现代VR系统的关键挑战，例如实现更灵活的触觉反馈和改进的人体工程学。

HR通常是通过当用户向前伸展时，虚拟手逐渐偏离真实手来实现，从而打破了用户真实身体和虚拟身体的1对1映射。

由于视觉优势现象，这种位移导致用户认为他们的手位于显示位置而不是实际位置，这反过来又导致用户通过向与引入偏移量相反的方向移动他们的真实手来补偿位移。位移由HR算法控制，当不超过用户的感知检测阈值时，位移可以保持不被注意。

因此，HR允许VR系统控制用户真实的手部运动。然而，传统的HR算法是通过在视线范围内逐渐将虚拟手从真实手中移开来引入整个偏移量，无视了用户眼睛的状态，不利用除视觉优势之外的任何感知现象。这样，传统的HR技术就有可能检测到操作的风险，因为用户可能会意识到较大的漂移幅度。

另外，过去的研究没有机会比较渐进式手部漂移与HR引入手部偏移的替代策略的感知侵入性。

所以，研究人员已经开始研究HR算法，除了视觉优势之外，同时要利用变化盲视的感知现象。

在这方面的研究中，有人提出了第一个利用眨眼的HR算法，而眨眼会导致变化盲视。BlinkSuppressed Hand Redirection （BHR）的工作原理是在用户眨眼时注入突然的手部偏移量进行重定向。然而，它存在三个主要限制：首先，所述算法只有在交互过程中及时出现眨眼时才能成功地重定向用户，但这种情况很少发生。其次，在重定向过程中发生多次眨眼的情况下，算法只会利用第一次眨眼，而不会使用注入偏移量的所有其他机会。第三，先前对BHR技术的评估未能表明，与传统的手部漂移相比，利用眨眼可以实现更大的不可察觉的重定向。

受前人研究的启发，德国萨尔大学团队提出了HR算法发展的下一步。他们以前人研究作为基础，并提出了一种针对人类感知的HR算法。团队提出的HR算法的主要动机是观察到变化盲视不仅伴随着眨眼，而且伴随着扫视[，亦即眼球在视觉注视之间发生的快速旋转（比眨眼频繁得多）。团队尝试利用这个尚未开发的机会，以获得不易察觉的HR算法。

为了在VR中实现更灵活的手部交互，研究人员改进了HR技术，使其更适合人类的感知。为此，他们提出了SBHR技术。这是一个利用眼跳诱导的变化盲视来重定向用户的物理手部运动的HR算法。

一项用户对比研究表明，所提出的方法在以下方面优于当前最先进的HR：

可在用户未注意到的情况下应用的重定向数量

主观上感知到的重定向的侵入性和可注意性

换句话说，SBHR允许更大程度的重定向，并同时具有更小的侵入性和不明显性。

因此，团队认为SBHR增强了HR在VR应用中的适用性。为了进一步优化SBHR，未来的研究可以探索除扫视角度之外的其他因素对可检测性的影响。因此，未来的SBHR迭代可能会考虑额外的眨眼和扫视特征，如速度和持续时间，或者使用注意力模型。