Exploring Pointing and Confirmation Techniques for Teleportation Across Varying Elevations in Virtual Reality
Notice bibliographique
Résumé
Teleportation in Virtual Reality (VR) is a locomotion technique that allows users to navigate between locations within a virtual environment instantly. Traditionally, VR teleportation is performed using physical controllers, where users control a teleportation pointer — represented by a straight line or parabola — and activate the teleportation to the target destination by pressing a button. Recent advances in hand and eye-tracking capabilities in Head-Mounted Displays (HMDs) enable designers to leverage hand and eye-based interactions to enhance the immersion and naturalness of controller-free VR usage. However, there has been limited research on comparing different controller-free methods for VR teleportation across various elevations. To address this gap, we conducted a user study exploring three controller-free pointing techniques (gaze, hand, and head), four confirmation modalities (finger pinch, eye-blink, dwell, and voice), and two types of teleportation pointers (linear and parabolic) for VR teleportation across various elevations. Our results show that head-based pointing was faster and more accurate than other techniques, with head and gaze achieving higher throughput than hand-based methods. For confirmation, finger pinch yielded the best performance in terms of task completion time and throughput, followed by dwell, voice, and eye-blink; dwell was the most accurate. The linear pointer outperformed the parabolic pointer in some contexts. Based on these findings, we propose design guidelines to enhance controller-free VR teleportation using various input modalities.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».