Investigating the Perception of Travel Distance Using Visual and Non-Visual Self-Motion Cues
Notice bibliographique
Résumé
Having an accurate perception of travel distance is essential for navigating and moving through the world. In Chapter 2, I show that transforming visual motion into travel distance differs depending on the speed and direction of optic flow being perceived. Motion at the slower speed was associated with people feeling like they had moved further compared to motion at the faster speeds. In Chapter 3, I use a series of 4 experiments to investigate how various characteristics of a virtual environment affects your perception of travel distance through it. The specific parameters I investigated were: (1) the structure of an environment, and presence and texture of a ground surface, (2) the naturalism and scale of an environment, (3) colour, and (4) the density of a starfield. Results show no effect of the structure of an environment, and the presence of a ground surface (Experiment 1), or between the naturalism of an environment (Experiment 2), or whether the environment has colour or not (Experiment 3). However, I did find a small effect of the texture of the ground surface and the scale of an environment. In Experiment 4, I also show that there may be a ceiling effect with the starfield density needed to accurately estimate travel distance. Together these experiments will have implications for the design of real and virtual environments where perceived motion is important and enable us to further predict our perception of moving through these environments. In Chapter 4, I used a large-field edgeless display to either visually “move” participants while they were (i) physically stationary, (ii) performing a blind walking task on a treadmill, or (iii) visually “moving” while walking on a treadmill. Optic flow simulating forward self-motion was presented either full field, in the central field (central ±20°), or in the far periphery (beyond ±90°). I show that the high sensitivity to optic flow in the far periphery is a general feature of perceptual odometry even when integrating non-visual cues with visual cues.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».