Swarm manipulation: An efficient and accurate technique for multi-object manipulation in virtual reality

要約

群制御の理論は複数のオブジェクトの制御に有望ですが、ハードウェアやインフラストラクチャなどのコストの制約によって拡張性が妨げられます。
仮想現実 (VR) はこれらの制限を克服できますが、VR における群れの相互作用に関する研究は限られています。
このペーパーでは、新しい Swarm Manipulation インタラクション技術を紹介し、それを 2 つのベースライン技術であるバーチャル ハンドおよびコントローラー (レイ キャスティング) と比較します。
私たちは、5 つの条件にわたる 3 つのタスク (選択、回転、サイズ変更) におけるユーザー調査 ($N$ = 12) でこれらのテクニックを評価しました。
私たちの結果は、Swarm Manipulation が優れたパフォーマンスをもたらし、3 つのタスク全体のほとんどの条件で速度が大幅に向上したことを示しています。
これにより、サイズ変更のサイズの偏差が大幅に減少しましたが、回転タスクの速度と精度の間にトレードオフが生じました。
さらに、2 つの複雑な VR シナリオで群操作を使用した追跡ユーザー調査 ($N$ = 6) を実施し、半構造化インタビューを通じて洞察を取得し、最適化された群制御メカニズムとこのインタラクション パラダイムによって引き起こされる知覚変化に光を当てました。
これらの結果は、従来の操作技術と比較して、VR での使いやすさとユーザー エクスペリエンスを向上させる群操作技術の可能性を示しています。
今後の研究では、群れ粒子の内部連携を介した群れ相互作用の理解と改善を目指します。

要約(オリジナル)

The theory of swarm control shows promise for controlling multiple objects, however, scalability is hindered by cost constraints, such as hardware and infrastructure. Virtual Reality (VR) can overcome these limitations, but research on swarm interaction in VR is limited. This paper introduces a novel Swarm Manipulation interaction technique and compares it with two baseline techniques: Virtual Hand and Controller (ray-casting). We evaluated these techniques in a user study ($N$ = 12) in three tasks (selection, rotation, and resizing) across five conditions. Our results indicate that Swarm Manipulation yielded superior performance, with significantly faster speeds in most conditions across the three tasks. It notably reduced resizing size deviations but introduced a trade-off between speed and accuracy in the rotation task. Additionally, we conducted a follow-up user study ($N$ = 6) using Swarm Manipulation in two complex VR scenarios and obtained insights through semi-structured interviews, shedding light on optimized swarm control mechanisms and perceptual changes induced by this interaction paradigm. These results demonstrate the potential of the Swarm Manipulation technique to enhance the usability and user experience in VR compared to conventional manipulation techniques. In future studies, we aim to understand and improve swarm interaction via internal swarm particle cooperation.

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