要約
このペーパーでは、視線追跡技術によって促進されるコンピューター ビジョン インターフェイスを採用した、ドローン ナビゲーションのための GazeRace メソッドを紹介します。
このインターフェイスは、単一のカメラと互換性があるように設計されており、畳み込みニューラル ネットワークを使用して目の動きをドローンの制御コマンドに変換します。
実験による検証では、視線追跡インターフェイスを装備したユーザーがドローン レース タスクを完了する際に、従来のリモコン インターフェイスと同等のパフォーマンスを達成できることが実証されています。
10 人の参加者が、Gazebo シミュレーション環境でレーシング トラック内でドローンを操縦する飛行テストを完了しました。
ユーザーは、視線追跡インターフェイスを使用して、レーシング ゲートを効果的にナビゲートすることで、ドローンの軌道長を 18% (73.44 m 対 89.29 m) 短縮しました。
視線追跡方式を使用した場合のルートの完了にかかる時間 (平均 70.01 秒) は、遠隔制御方式を使用した場合 (これも平均 70.01 秒) よりわずか 3.5% 遅かっただけであり、インターフェースの効率が良いことを示しています。
また、参加者のうち 4 人が他の参加者より 25.9% 速い平均タイムでレースを完走したことも注目に値します。
さらに、ユーザーは、パフォーマンス (M = 63.0、SD = 10.1) とフラストレーション (
M = 49.0、SD = 11.7)、ベースラインリモコンを使用。
UEQのアンケートでも、快楽の質（M = 1.65、SD = 0.45）がユーザーから高く評価されました。
要約(オリジナル)
This paper introduces the GazeRace method for drone navigation, employing a computer vision interface facilitated by eye-tracking technology. This interface is designed to be compatible with a single camera and uses a convolutional neural network to convert eye movements into control commands for the drone. Experimental validation demonstrates that users equipped with the eye-tracking interface achieve comparable performance to a traditional remote control interface when completing a drone racing task. Ten participants completed flight tests in which they navigated a drone through a racing track in a Gazebo simulation environment. Users reduced drone trajectory length by 18% (73.44 m vs. 89.29 m) using the eye-tracking interface to navigate racing gates effectively. The time taken to complete the route using the eye-tracking method (average of 70.01 seconds) was only 3.5% slower than using the remote control method (also average of 70.01 seconds), indicating the good efficiency of the interface. It is also worth mentioning that four of the participants completed the race with an average time that was 25.9% faster than the other participants. In addition, users evaluated highly the performance (M = 34.0, SD = 14.2) and low frustration (M = 30.5, SD = 9.2) with the eye-tracking interface compared to performance (M = 63.0, SD = 10.1) and frustration (M = 49.0, SD = 11.7) with the baseline remote controller. The hedonic quality (M = 1.65, SD = 0.45) was also evaluated high by the users in the UEQ questionnaire.
arxiv情報
| 著者 | Issatay Tokmurziyev,Valerii Serpiva,Alexey Fedoseev,Miguel Altamirano Cabrera,Dzmitry Tsetserukou |
| 発行日 | 2024-07-12 17:42:46+00:00 |
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