要約
最近のロボット工学の進歩により、ロボット ナビゲーションの直観性を高めるための多数のインターフェイスが開発されました。
ただし、従来の 2D ディスプレイに依存すると、情報の同時視覚化に制限が生じます。
複合現実 (MR) テクノロジーは、情報視覚化の次元を強化することでこの問題に対処し、ユーザーが複数の情報を同時に認識できるようにします。
この論文は、光学シースルー MR ビーコン (MRNaB) を使用した複合現実ベースのロボット ナビゲーション インターフェイスを提案します。これは、現実世界環境の上に配置された MR ビーコンをロボットの信号送信機として機能させる新しいアプローチです。
ナビゲーション。
この MR ビーコンは永続的に設計されているため、同じ場所に対して繰り返しナビゲーション入力を行う必要がありません。
私たちのシステムは主に、「追加」、「移動」、「削除」、「選択」の 4 つの主要な機能で構成されています。
これらにより、それぞれ MR ビーコンの追加、位置の移動、削除、およびナビゲーション目的での MR ビーコンの選択が可能になります。
次に、提案手法の有効性を従来の 2D システムと比較する実験を通じて検証しました。
その結果、MRNaBは主観的および客観的に特定の場所へのナビゲーションを行う際のユーザーのパフォーマンスを向上させることが証明されました。
追加資料については、https://mertcookimg.github.io/mrnab をご確認ください。
要約(オリジナル)
Recent advancements in robotics have led to the development of numerous interfaces to enhance the intuitiveness of robot navigation. However, the reliance on traditional 2D displays imposes limitations on the simultaneous visualization of information. Mixed Reality (MR) technology addresses this issue by enhancing the dimensionality of information visualization, allowing users to perceive multiple pieces of information concurrently. This paper proposes Mixed reality-based robot navigation interface using an optical-see-through MR-beacon (MRNaB), a novel approach that incorporates an MR-beacon, situated atop the real-world environment, to function as a signal transmitter for robot navigation. This MR-beacon is designed to be persistent, eliminating the need for repeated navigation inputs for the same location. Our system is mainly constructed into four primary functions: ‘Add’, ‘Move’, ‘Delete’, and ‘Select’. These allow for the addition of a MR-beacon, location movement, its deletion, and the selection of MR-beacon for navigation purposes, respectively. The effectiveness of the proposed method was then validated through experiments by comparing it with the traditional 2D system. As the result, MRNaB was proven to increase the performance of the user when doing navigation to a certain place subjectively and objectively. For additional material, please check: https://mertcookimg.github.io/mrnab
arxiv情報
著者 | Eduardo Iglesius,Masato Kobayashi,Yuki Uranishi,Haruo Takemura |
発行日 | 2024-03-28 10:56:38+00:00 |
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