Visual-motor mapping in VR: Detection thresholds for distortions of hand position
Notice bibliographique
Résumé
Using head-mounted virtual reality systems in which haptic feedback is provided by matching objects of the real world with objects of the virtual word, the demand on the accuracy of the mapping between virtual and real space depends on the accuracy of the visual-motor mapping of the user's sensorimotor system. Using a system that consists of an Oculus DK2 head-mounted display and the LEAP motion controller, by which participants can see renderings of their hands, we probed the tolerance of participants to distortions of the mapping between motor space and visual space. Participants were asked to keep their open hands symmetrically in front of them such that the two thumbs were close, but without touching each other. We then manipulated the visual-motor mapping in two different ways by either introducing a linear, homogenous translation of both hands, or a nonlinear transformation, which corresponds to a compression or expansion of the space between the two hands. Using this technique we moved their hands in one of six (2 x lateral, anterior-posterior, vertical) directions and asked them to indicate which one it was. The detection threshold was determined as the displacement at which they were correct in 58% (1/6 + 0.5* 5/6) of the cases. A 2x3 ANOVA (condition x direction) revealed a main effect of condition (F(1,54)=75, p< 0.001). Participants are more sensitive detecting the relative displacement of the hands (4 cm) than their absolute location in space (5.3 cm). Knowing detection thresholds informs the design of haptic devices for mixed VR since it determines the tolerance of users to the amount of displacements between real and virtual objects. The results also suggest that the coordination of relative positions of hands is more accurate compared to the absolute .location. Meeting abstract presented at VSS 2018
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».