ドップラーセンサを用いたタッチレスジェスチャー検出が可能なファブリック

Fabriccio: Touchless Gestural Input on Interactive Fabrics [1]

ダートマス大学らの研究チームが、ドップラーモーションセンシングを使用したインタラクティブファブリック用に開発されたタッチレスジェスチャーセンシング技術であるFabriccioを開発し、その成果を2020年度のCHI会議にて寄稿しています。

開発されたプロトタイプは、布製の基板に縫い付けられた導電性の糸で作られた一対のループアンテナ（1つは送信用、もう1つは受信用）を使用しており、 アンテナタイプ、構成、伝送ライン、および動作周波数は、製造プロセスの複雑さと、10 cmの距離で実行されるタッチレスハンドジェスチャーに対するシステムの感度のバランスをとるように選択したそうです。

ドップラーセンサーとは、センサ側から出たマイクロ波の反射を観測することで、移動する物体の速度やドップラー信号の有無で存在検知や物体検出、動作検出を行うことができる技術です。送信波と反射波の位相差を調べることで、反射物の接近を判断することができる技術です。

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ドップラーセンサの原理
出典：https://www.njr.co.jp/micro/technical/sensor/doppler/

10人の参加者による調査を通じて、11のタッチレスジェスチャーと1つのタッチジェスチャーで提案されたセンシング技術のパフォーマンスを評価し、調査結果では、92.8％の相互検証精度と85.2％の1セッション残し精度が得られたとしています。

いくつかのアプリケーションを提示して、ソフトオブジェクトに対する手法によって可能になるユニークな相互作用を示しており、ドップラーセンシングの応用範囲の広さが伺えます。

[1] : Wu, T. Y., Qi, S., Chen, J., Shang, M., Gong, J., Seyed, T., & Yang, X. D. (2020, April). Fabriccio: Touchless Gestural Input on Interactive Fabrics. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-14).

URL : https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3313831.3376681

HMD内のレンズから目の周りに空気を当てて触覚を再現するデバイス

A Skin-Stroke Display on the Eye-Ring Through Head-Mounted Displays [1]

中国の国立交通大学らの研究チームが、ヘッドマウントディスプレイ内のレンズに取り付けられたシステムである、スキンストロークディスプレイを開発し、その成果を2020年度のCHI会議にて寄稿しています。

このシステムは、電動エアジェットを使用して、眼のリングに微妙でありながら認識可能な触覚フィードバックを行うそうです。エアジェットハプティックフィードバックの設計指標の設定を行う必要があり、検出しきい値を設定するため、ユーザー調査を実施しています。結果は、触覚が目の周りで異なる感度を持っていることを示しており、乱流の気流が目に吹き込むのを防ぐために標準強度（8 mbar）をしきい値として設定しています。

2番目の研究では、標準的な強度に基づいて、目の周りの強度を同じ感覚に調整するよう参加者に依頼し、8方向に認知負荷を誘発する場合と誘発しない場合の点とストロークの刺激の認識を調査しています。結果、認知負荷なしで82.6％、Stroopテストでシミュレートされた認知負荷で80.6％の精度を達成できるとしています。

最後に、スキンストロークディスプレイをオフスクリーンインジケーター、触覚I / O進行状況ディスプレイ、触覚ディスプレイとして使用したサンプルアプリケーションを示しています。想定されるユースケースも面白い研究事例です。

[1] : Tseng, W. J., Lee, Y. C., Peiris, R. L., & Chan, L. (2020, April). A Skin-Stroke Display on the Eye-Ring Through Head-Mounted Displays. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-13).

URL : https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3313831.3376700

3D画像を輪切り状に見ることをサポートする新しいコントローラー

Embodied Axes: Tangible, Actuated Interaction for 3D Augmented Reality Data Spaces [1]

モナーシュ大学らの研究チームが、拡張現実での3D画像とデータ視覚化の選択操作をサポートするコントローラーである、Embodied Axesを開発し、その成果を2020年度のCHI会議にて報告しています。

開発されたデバイスは、3つの直交するアームのそれぞれが、データ軸またはドメイン固有の参照フレームに対応しており、各軸は、正確なデータ選択のための2つのスライダーと、追加のパラメーター調整またはメニューナビゲーションのための回転エンコードのためのツマミ部分で構成されています。
モーター動作のスライダーは、データ内の重要な値の位置の調整、または他の入力との調整をサポートします。たとえば、データスペースでの空中ジェスチャー、データの下の表面でのタッチジェスチャー、またはマルチユーザーをサポートするシナリオなどをサポートするそうです。

検証では、専門分野の問い合わせを医用画像処理で実施し、ドメインタスクに関する形成的フィードバックと設計の改良を提案しています。さらに、制御されたユーザー調査が行われ、Embodied Axesは、選択タスクの従来の追跡コントローラーよりも全体的に正確であることがわかったとしています。
この技術を用いたMR画像のようなイメージがAR、VR空間で再現される印象を受けます。

[1] : Cordeil, M., Bach, B., Cunningham, A., Montoya, B., Smith, R. T., Thomas, B. H., & Dwyer, T. (2020, April). Embodied Axes: Tangible, Actuated Interaction for 3D Augmented Reality Data Spaces. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-12).

URL : https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3313831.3376613

SIEが発表した62個電極アレイセンサーで手指の動きを検出する次世代VRコントローラーの研究

Evaluation of Machine Learning Techniques for Hand Pose Estimation on Handheld Device [1]

手を使用して自然な相互作用のために指の動きを追跡することは、一般的に研究されています。バーチャルリアリティ（VR）アプリケーションでの指追跡のビジョンベースの実装では、補助入力に必要なハンドヘルドデバイスによって指の動きが遮られるため、カメラを使用した指の動きの追跡は依然として困難です。表面に静電容量近接センサーを使用した指追跡コントローラーが登場し始めています。ただし、湾曲した静電容量センシング電極から関節式の手のポーズを推定する研究はまだ未成熟です。

Sony Interactive Entertainmentの研究チームが、62個の電極を備えたプロトタイプのコントローラーを作成し、その研究成果を2020年度のCHI会議にて寄稿しています。

光学追跡システムを使用してトレーニングデータセットを記録し、曲面の静電容量画像に畳み込みニューラルネットワーク手法を適用するために2.5D表現を導入、コンピュータービジョン分野での最近の成果に基づく2種類のネットワークアーキテクチャをデータセットで評価しています。

また、プロトタイプを使用してリアルタイムの対話型アプリケーションを実装し、VRアプリケーションで指を使用して直感的な対話の可能性を実証しており、新しいPlayStation VRのペリフェラルになりうるデバイスのための研究かもしれません。

URL : https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3313831.3376712

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