Design, Implementierung und Evaluation neuartiger 3D Selektionsmetaphern in Virtual Reality

In der Arbeit ging es um den Vergleich der Effizienz und Effektivität verschiedener Selektionsmethoden in virtuellen Umgebungen. Dazu werden innerhalb der Arbeit vier neuartige Selektionsmetaphern auf Basis einer Implementierung in der Unreal Engine 4 evaluiert.

Beschreibung

Da es sich bei der Selektion um eine grundlegende Aufgabe des täglichen Lebens - und damit auch der Interaktion in VR - handelt, existiert eine Vielzahl an Metaphern, welche vorgegebene Einsatzgebiete bedienen. Es sollte verglichen werden, welche Methoden besonders gut geeignet sind, um Objekte in einer cluttered environment zu selektieren. Dazu wurden lenSelect (Zachmann, 2014), Raycast (Mine, 1995), PRECIOUS (Mendes et al., 2017) sowie VOTE (Moore, 2016) mithilfe der Unreal Engine 4 implementiert und die jeweilige Performance evaluiert.

Ergebnisse

Bei Betrachtung der durchschnittlichen Zeit und Fehlerzahl ohne Beschränkung auf Index of difficulty wird ersichtlich, dass sich alle getesteten Methoden statistisch signifikant (p<0.001) von PRECIOUS unterschieden.
Betrachtet man die Messwerte in Abhängigkeit vom ID, ergibt sich für den ID 1,3 sowie 5 bei der task completion time erneut der signifikante Unterschied aller Methoden gegenüber PRECIOUS, während es bei der Fehlerzahl mit ID 1 noch keine signifikanten Unterschiede gibt.
Bei den folgenden Messungen für ID 3 und 5 wird deutlich, dass sich auch die Fehlerzahl von PRECIOUS über den Durchschnitten der anderen Methoden bewegt, während Raycast erst ab ID 5 signifikant mehr Fehler als lenSelect und VOTE aufweist. Letztere unterschieden sich nicht signifikant.

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Bachelorarbeit

Folgendes Video zeigt die Interaktion beispielhaft:

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