Точность прицела в VR: как предсказать успех взаимодействия

Автор: Денис Аветисян

Новая модель позволяет разработчикам оценивать и оптимизировать эффективность выбора объектов в виртуальной реальности, повышая удобство пользовательского интерфейса.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Инструмент оценки вероятности успешного выбора в виртуальной реальности позволяет разработчикам задавать параметры анализа, такие как опорная камера, целевая форма и система координат, и накладывает на выбранные элементы пользовательского интерфейса информацию об их кажущемся угловом размере и прогнозируемой вероятности выбора, например, 0.95° и 70.41% соответственно.

Представлен инструмент для прогнозирования показателей успешности взаимодействия с использованием рейкастинга в VR, основанный на анализе распределения конечных точек и принципах закона Фиттса.

Несмотря на растущую популярность XR-устройств, оценка удобства 3D-интерфейсов и предсказание успешности взаимодействия с ними остаются сложной задачей. В данной работе, посвященной ‘A Tool for Estimating Success Rates of Raycasting-Based Object Selection in Virtual Reality’, предложена система, позволяющая разработчикам оценивать вероятность успешного выбора объектов в VR-среде непосредственно в Unity. Разработанная модель, основанная на анализе распределения конечных точек и принципах закона Фиттса, предоставляет количественную оценку эффективности взаимодействия посредством рейкастинга. Позволит ли данный инструмент существенно повысить удобство VR-интерфейсов и сократить время на их разработку?

Погрешности в Виртуальном Пространстве: Вызов для Точности

Традиционные методы оценки точности указаний, такие как закон Фиттса, испытывают значительные трудности применительно к виртуальной реальности. Данный закон, успешно предсказывающий скорость и точность движений в двумерном пространстве, не учитывает специфические особенности трёхмерной среды и ограничения, накладываемые VR-интерфейсами. В виртуальной реальности, где пользователь взаимодействует с объектами в глубине, возникают дополнительные погрешности, связанные с оценкой расстояния, перспективой и необходимостью управления движением в трех плоскостях. Эти факторы приводят к расхождению между предсказанными и фактическими показателями эффективности, что делает закон Фиттса недостаточно точным инструментом для проектирования удобных и эффективных VR-интерфейсов. Неспособность адекватно прогнозировать скорость и точность указаний в виртуальной среде требует разработки новых моделей, учитывающих уникальные характеристики этого взаимодействия.

Взаимодействие в виртуальной реальности (VR) сталкивается с трудностями, не свойственными традиционным двумерным интерфейсам. Сложность трехмерного пространства вносит дополнительные погрешности при наведении и выборе объектов, поскольку требует от пользователя учета глубины и перспективы, что усложняет процесс прицеливания. Уникальные ограничения VR, такие как задержки рендеринга и ограниченное поле зрения, также влияют на точность и скорость взаимодействия. Эти факторы приводят к отклонениям от предсказуемости, основанной на законах, успешно применяемых в двухмерных системах, таких как закон Фиттса, и требуют разработки новых моделей, учитывающих специфику трехмерного взаимодействия для создания интуитивно понятных и эффективных VR-интерфейсов.

Точность прогнозирования успешности взаимодействия в виртуальной реальности имеет решающее значение для создания удобных и эффективных интерфейсов, однако эта задача остается сложной. Неспособность точно предсказать, насколько легко пользователь сможет выполнить определенное действие в VR, приводит к неудобным и неэффективным системам. Представленная модель демонстрирует значительный прогресс в решении этой проблемы, достигая средней абсолютной ошибки (MAE) всего в 2.35% при прогнозировании показателей успешности целеуказания. Этот результат позволяет разработчикам создавать более интуитивные и удобные VR-приложения, оптимизируя пользовательский опыт и повышая производительность в виртуальной среде.

Сравнение наблюдаемых и расчетных показателей успешности захвата сферических объектов демонстрирует соответствие между экспериментальными данными и предсказанным распределением конечных точек.

Моделирование Распределения Точек Выбора в VR

В задачах взаимодействия в виртуальной реальности (VR) распределение конечных точек выбора пользователя (Endpoint Distribution, ED) не является равномерным. Это означает, что вероятность выбора конкретной точки в пространстве не одинакова для всех точек. Традиционные модели, предполагающие равномерное распределение, приводят к неточным прогнозам. Наблюдаемые данные показывают, что пользователи склонны концентрировать свои попытки выбора вокруг целевого объекта, но с определенной дисперсией, зависящей от различных факторов, таких как размер цели, расстояние до неё и точность движения. Точное моделирование ED необходимо для оптимизации интерфейсов VR, прогнозирования поведения пользователей и повышения эффективности взаимодействия.

Для определения размеров целей и амплитуды движений при наведении в виртуальной реальности используется угловое представление (Angular Representation). Этот подход учитывает, что точность наведения напрямую зависит от углового размера цели и расстояния, на которое пользователь перемещает курсор. Увеличение углового размера цели (θ) упрощает задачу наведения, снижая вероятность ошибки. Аналогично, меньшая амплитуда движения ( $A$ ) способствует повышению точности. В нашей модели, ширина цели и амплитуда движения рассматриваются как ключевые параметры, влияющие на вероятность успешного выбора, и используются для построения более реалистичной модели распределения точек выбора пользователя.

Модель EDModel представляет собой специализированную структуру для прогнозирования распределения выбора целей в виртуальной реальности, учитывающую факторы, специфичные для взаимодействия в VR. В отличие от традиционного бивариантного гауссовского распределения, EDModel позволяет более точно моделировать особенности движений пользователя и размеры целей. Результаты валидации показывают высокую прогностическую способность модели: коэффициент детерминации $R^2$ составляет 0.987 при прогнозировании вероятности успешного выбора целей, что подтверждает ее эффективность в предсказании поведения пользователя в VR-среде.

Участники эксперимента последовательно выбирали цели, представленные в виде угловых представлений ширины и амплитуды движения, следуя указанному пути.

Экспериментальная Проверка и Результаты

Исследование проводилось с использованием платформы VRChat и гарнитуры виртуальной реальности Meta Quest 3. Модель была реализована непосредственно в среде Unity, что позволило собрать данные о поведении пользователей в условиях виртуальной реальности. Для проведения пользовательского исследования были привлечены участники, взаимодействующие с платформой VRChat через гарнитуру Meta Quest 3. Сбор данных осуществлялся в процессе выполнения пользователями стандартных действий в виртуальной среде, что обеспечило реалистичность и достоверность полученных результатов.

Эксперимент был реализован в игровом движке Unity и предназначен для сбора данных о поведении пользователей при указании на объекты в виртуальной среде. В процессе исследования отслеживались координаты и время, затраченное пользователями на наведение курсора на целевые объекты. Полученные данные включали информацию о траектории движения руки, скорости наведения и точности попадания в заданную область. Сбор данных осуществлялся непосредственно в виртуальной реальности, что позволило зафиксировать естественное поведение пользователей без влияния внешних факторов. Использованный движок Unity обеспечил необходимую гибкость для настройки параметров эксперимента и интеграции с оборудованием виртуальной реальности.

Результаты экспериментальной проверки показали, что разработанная EDModel значительно превосходит традиционные методы в предсказании успешности действий пользователя. Модель учитывает влияние эффекта Гейзенберга, что позволяет повысить точность прогнозов. Даже после упрощения модели, средняя абсолютная ошибка (Mean Absolute Error) составила от 2 до 4%, что свидетельствует о высокой надежности и стабильности работы EDModel в условиях реального взаимодействия пользователя с виртуальной средой VRChat на базе Meta Quest 3.

Значение и Перспективы Развития

Модель EDModel открывает новые возможности в проектировании виртуальных интерфейсов, позволяя предсказывать вероятность успешного выполнения задач пользователем с высокой точностью. Это позволяет разработчикам создавать более интуитивно понятные и эффективные системы, минимизируя ошибки и повышая производительность. За счет прогнозирования вероятности успеха, интерфейсы могут быть адаптированы для предоставления своевременной помощи или упрощения сложных действий, что существенно улучшает пользовательский опыт. Возможность предвидеть потенциальные трудности позволяет оптимизировать расположение элементов управления, выбирать наиболее подходящие режимы взаимодействия и, в конечном итоге, создавать виртуальные среды, в которых пользователь чувствует себя уверенно и комфортно, достигая поставленных целей с минимальными усилиями.

Использование Мировой Системы Координат в движке Unity обеспечивает высокую точность и масштабируемость модели предсказания успешности взаимодействия в сложных виртуальных средах. Эта система позволяет однозначно определять положение и ориентацию объектов в пространстве, что критически важно для корректной работы алгоритмов, оценивающих вероятность успешного выполнения задач пользователем. Благодаря Мировой Системе Координат, модель сохраняет свою эффективность даже при увеличении сложности виртуальной среды и количества взаимодействующих элементов, что делает её применимой для широкого спектра VR-приложений, от обучающих симуляторов до сложных инженерных проектов.

Предстоящие исследования направлены на внедрение разработанной модели в более широкие производственные циклы разработки виртуальной реальности, что позволит оптимизировать процесс создания пользовательских интерфейсов. Особое внимание будет уделено изучению возможностей адаптивных интерфейсов, способных динамически подстраиваться под производительность пользователя в реальном времени. Предварительные результаты демонстрируют, что точность предсказаний модели сопоставима с результатами, полученными с использованием базовых моделей, при незначительной разнице в критерии информационного качества (AIC), не превышающей 10 единиц. Это указывает на перспективность дальнейшей интеграции модели в существующие инструменты разработки и создание более интуитивно понятных и эффективных VR-систем.

Участник скорректировал пользовательский интерфейс, прикрепив холст к левому контроллеру для повышения удобства взаимодействия.

Исследование, представленное в статье, стремится к упрощению оценки эффективности взаимодействия в виртуальной реальности. Авторы предлагают инструмент, позволяющий количественно оценить вероятность успешного выбора объектов, тем самым оптимизируя дизайн пользовательского интерфейса. Это напоминает подход, который подчеркивала Барбара Лисков: «Программы должны быть построены так, чтобы изменения в одной части не влияли на другие». Иными словами, предложенная модель позволяет предсказывать успешность взаимодействия, минимизируя необходимость в трудоемких пользовательских тестах и обеспечивая гибкость в процессе разработки. Акцент делается на ясности и предсказуемости системы, что соответствует принципу минимизации сложности и достижению совершенства через удаление избыточного.

Куда же дальше?

Представленная работа, как и большинство попыток количественно оценить удобство взаимодействия, лишь обнажает сложность задачи. Прогнозирование успешности выбора объектов в виртуальной реальности, опираясь на распределение конечных точек и вариации закона Фиттса, — шаг вперёд, но не более. Оно не решает проблему субъективности восприятия, различий в моторике пользователей, и, что важнее, не учитывает контекст. Ведь удобство — это не только точность попадания, но и ощущение естественности, предсказуемости, и даже удовольствия.

Будущие исследования должны отказаться от иллюзии абсолютной точности. Вместо погони за идеальной моделью, представляется более плодотворным изучение вариативности — насколько сильно отклоняется реальное поведение от предсказанного, и что вызывает эти отклонения. Следует обратить внимание на адаптивные интерфейсы, способные подстраиваться под индивидуальные особенности пользователя, и на методы оценки когнитивной нагрузки, влияющей на точность выбора.

И, наконец, необходимо признать, что самое сложное — это не построить модель, а понять, зачем она нужна. Зачем предсказывать успех, если можно просто создать интерфейс, который будет интуитивно понятен и приятен в использовании? Иногда, чем проще решение, тем сложнее его найти.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.03522.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-08 15:06