Spring Stepper: A Seated VR Locomotion Controller
Notice bibliographique
Résumé
Consumer-level Virtual Reality (VR) locomotion has been gaining momentum with research focused on omnidirectional unlimited techniques in one place employing image processing, inertial sensors in mobile devices, redirected walking, and body tracking for hands-free locomotion while seated or standing. The affordability of current VR technologies has increased its user install base, thus requiring novel, creative and more effective forms of locomotion other than teleportation that can help users make the most of reduced spaces for walk-in-place. This paper presents the Spring Stepper, a seated VR locomotion prototype for walking in place. Finally, a preliminary study on usability and task completion was conducted comparing it against the 3D Rudder, a commercial off-the-shelf walking in place controller for Desktop VR and Playstation 4. Results indicate that the Spring Stepper was not perceived as usable with a System Usability Score of 65.26/100 in comparison with the teleportation, which obtained a score of 86.03. Interestingly, the Spring Stepper was better perceived with the 3D Rudder. In terms of time completion and task accuracy, the Spring Stepper was outperformed by the other technique. Despite these results, we believe that the stepping interactive mechanics of the Spring Stepper prototype caused slower and less accurate interactions but had the most impact on users who preferred.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».