6.2. Practical scenarios
In our test scenario, we considered two important aspects that are often missing from HAR positioning experiments in the related work: (1) We used real target objects (Lego structures, Fig. 5) instead of virtual ones (e.g. target zones visualized with virtual rectangles) to simulate a practical scenario where virtual objects are very often spatially dependent on the environment [40]. (2) We did not have predetermined initial positions for the virtual objects.
In practical scenarios, the initial positioning is a fundamental part of AR content creation and it should not be separated from the position adjustment. Especially in case of SlidAR, where position adjustment is highly dependent on the accuracy of initial positioning. Simply adjusting the position between two points can be unrealistic if we are unable to justify why user would have chosen the specific initial position. In addition, we forced participants to move around while doing the tasks instead of just standing still or sitting. This is important, because HAR is used in mobile context, where users often move around.
There are still few matter that should be considered when applying our findings to practical scenarios, such as creating AR annotations to machines inside of factory or to medical equipment inside a hospital. In the test scenario, the participants were aware that the real objects are not mapped by the SLAM-system. This was because we wanted to focus on the specific HAR positioning problem that can occur often, but not every time. We designed the test scenario in a way that the positioning problem occurs every time. In practical scenarios, users might not always what in the environment is mapped and what is not. Thus, we would not know if the virtual object's initial position going to be correct or is position adjustment also needed. If we use SlidAR, it is not necessary to know is the real world object mapped or not because the initial positioning is conducted in similar manner in both situations. With HoldAR, however, we might need to choose a initial position differently if it is too far away from the target position.
We did not limit the movement in any way and participants were allowed us to freely move around the scene. Even though neither method did not require users to move 360° around the target position, various environments in practical secenarios might set limitations to the movement. This could possibly affect the efficiency of both methods: SlidAR requires the user to move to a new viewpoint and HoldAR relies to movement entirely.
Our test scenario was ideal for HoldAR, because we used an easily trackable ground plane in order to correctly show the depth cues. The complexity and the structure of the environment can vary a lot depending on the scenario. This can make the correct visualization of depth cues more difficult. SlidAR does not require depth cues to be visualized on the environment, thus it can be easily used in various practical scenarios with different level of environmental complexities.
The required level of accuracy can also depend highly on the scenario and the size of the objects that are being annotated. Small objects, such as buttons or cables, require very precise positioning. Larger objects, like factory machinery, can allow more ambiguity. Positioning to a larger object is easier, regardless of the used method. Initial positioning would be easier with SlidAR and the position adjustment would be easier with the HoldAR.
We used a tablet device, but both methods could also be used on a smartphone. Tablets are beneficial because they provide more screen estate thereby easing perception and gesture-based interactions [41]. This can be beneficial in industrial or medical systems where it is necessary to view conventional 2D information, in addition to AR information. The form-factor of the device and the amount of movement needed can affect the usability of HoldAR because it relies on the physical movement. With SlidAR, the form-factor affects the initial positioning because the device had to be kept as still as possible in order to perform the position adjustment correctly. The initial positioning can be improved by adding view freezing discussed in the previous section.
We chose a generic test scenario instead of a practical one, because the positioning problem can occur in any kind of practical scenario. Conducting the experiment in a practical scenario, such as inside a hospital or a factory is risky, because the results could be affected by unique features of the scenario itself. This would steer the research focus away from the fundamental object positioning problem that is not specific for any type of scenario. A generic test scenario allowed us to focus more closely to the positioning problem and it gave us a solid implications regarding the efficiency of SlidAR. Furthermore, the whole experiment gave us important knowledge about the positioning of virtual annotations to real world objects. Practical scenarios might have some differences compared to our test scenario, but these are rather minimal. Furthermore, we believe that in practical scenarios SlidAR would provide even greater efficiency over HoldAR, because HoldAR requires more movement and virtual depth cues. Despite the possible differences between our test scenario and practical scenarios, we strongly argue that our results can be applied to various scenarios, because the 3D positioning of virtual object is a requirement and fundamental part of any kind of practical scenario where we want to create AR content to the real world.
6.2 การปฏิบัติสถานการณ์ในสถานการณ์การทดสอบของเรา เราถือสองด้านสำคัญที่มักหายไปจากฮาร์ตำแหน่งทดลองงานที่เกี่ยวข้อง: (1) เราใช้วัตถุเป้าหมายที่แท้จริง (เลโก้โครงสร้าง Fig. 5) แทนคนเสมือน (เช่นเป้าหมายโซน visualized กับสี่เหลี่ยมเสมือน) การจำลองสถานการณ์จริงที่วัตถุเสมือนเป็นบ่อย spatially ขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อม [40] (2) เราไม่ได้มีตำแหน่งกำหนดไว้เริ่มต้นสำหรับวัตถุเสมือนในสถานการณ์จริง การจัดตำแหน่งเริ่มต้นเป็นส่วนหนึ่งของการสร้างเนื้อหาของ AR และมันไม่ควรแยกจากการปรับปรุงตำแหน่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของ SlidAR ซึ่งปรับปรุงตำแหน่งสูงขึ้นอยู่กับความถูกต้องของตำแหน่งเริ่มต้น เพียงแค่ปรับตำแหน่งระหว่างสองจุดได้ถ้าเราไม่ใช้ เหตุผู้ใช้จะเลือกตำแหน่งเริ่มต้นเฉพาะไม่ นอกจากนี้ เราบังคับคนเพื่อย้ายไปรอบ ๆ ในขณะที่ทำงานแทนเพียงยังคงยืน หรือนั่ง ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากฮาร์ใช้ในโทรศัพท์มือถือ ที่ผู้ใช้มักจะเคลื่อนย้ายไปรอบ ๆยังมีบางเรื่องที่ควรพิจารณาเมื่อใช้ผลการวิจัยของเรากับสถานการณ์ปฏิบัติ เช่นการสร้างคำอธิบาย AR เครื่องจักรภายในโรงงาน หรืออุปกรณ์ทางการแพทย์ภายในโรงพยาบาล ในสถานการณ์การทดสอบ ผู้เข้าร่วมได้ทราบว่า วัตถุที่แท้จริงไม่ได้แม็ประบบสแลม นี้เป็น เพราะเราต้องการเน้นเฉพาะฮาร์วางตำแหน่งปัญหาที่เกิดขึ้นมักจะ แต่ไม่ทุกครั้ง เราออกแบบทดสอบสถานการณ์จำลองในลักษณะที่วางตำแหน่งปัญหาทุกครั้ง ในสถานการณ์จริง ผู้ใช้อาจไม่เสมอสิ่งในสภาพแวดล้อมที่ถูกแมปและอะไรไม่ ดังนั้น เราจะไม่รู้ถ้าเริ่มต้นของวัตถุเสมือนตำแหน่งไปได้ถูกต้อง หรือ ยัง ต้องปรับปรุงตำแหน่ง ถ้าเราใช้ SlidAR ไม่จำเป็นต้องรู้คือโลกวัตถุแมป หรือไม่เนื่องจากตำแหน่งเริ่มต้นจะดำเนินการในลักษณะคล้ายกันในทั้งสองกรณี มี HoldAR อย่างไรก็ตาม เราอาจต้องเลือกตำแหน่งเริ่มต้นแตกต่างกันถ้ามันไกลเกินไปจากตำแหน่งเป้าหมายเราไม่ได้จำกัดการเคลื่อนไหวใด ๆ และผู้เข้าร่วมได้รับอนุญาตให้ย้ายสถานได้อย่างอิสระ แม้ว่าวิธีการไม่ได้กำหนดให้ผู้ใช้ย้าย 360 องศาตำแหน่งเป้าหมาย สภาพแวดล้อมต่าง ๆ ในการปฏิบัติ secenarios อาจตั้งข้อจำกัดกับการเคลื่อนไหว นี้อาจจะมีผลต่อประสิทธิภาพของทั้งสองวิธี: SlidAR ต้องการผู้ใช้ไปหามุมใหม่ และ HoldAR อาศัยการเคลื่อนไหวทั้งหมดได้สถานการณ์ทดสอบของเรานั้นเหมาะสำหรับ HoldAR เนื่องจากเราใช้เครื่องบินสามารถเดินดินเพื่อแสดงสัญลักษณ์ความลึกอย่างถูกต้อง ซับซ้อนและโครงสร้างของสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันมากขึ้นอยู่กับสถานการณ์ นี้สามารถทำให้ภาพแสดงสัญลักษณ์ความลึกที่แก้ไขยาก SlidAR ต้องการสัญลักษณ์ความลึกจะมี visualized สิ่งแวดล้อม จึง จะสามารถใช้งานได้ง่ายในสถานการณ์ต่าง ๆ ปฏิบัติกับระดับต่าง ๆ ของความซับซ้อนสิ่งแวดล้อมระดับของความแม่นยำที่ต้องสามารถยังสูงขึ้นอยู่กับสถานการณ์และขนาดของวัตถุที่มีการใส่คำอธิบายประกอบ วัตถุขนาดเล็ก เช่นปุ่มหรือสาย ต้องการตำแหน่งแม่นยำมาก วัตถุขนาดใหญ่ เช่นเครื่องจักรโรงงาน สามารถย่อเพิ่มเติม ตำแหน่งวัตถุขนาดใหญ่ได้ง่ายขึ้น ไม่ว่าวิธีการใช้ ตำแหน่งเริ่มต้นจะขึ้น ด้วย SlidAR และการปรับปรุงตำแหน่งจะง่ายขึ้น ด้วย HoldARเราใช้อุปกรณ์แท็บเล็ต แต่ยังสามารถใช้ทั้งสองวิธีบนสมาร์ทโฟน เม็ดจะเป็นประโยชน์ เพราะพวกเขาให้ทรัพย์หน้าจอเพิ่มเติมจึงผ่อนคลายรับรู้และใช้รูปแบบโต้ตอบ [41] นี้สามารถเป็นประโยชน์ในระบบอุตสาหกรรม หรือทางการแพทย์ที่จำเป็นต้องดูแบบ 2D รายละเอียด นอกจากข้อมูล AR ปัจจัยรูปแบบของอุปกรณ์และจำนวนการเคลื่อนไหวต้องมีผลต่อใช้งานของ HoldAR เนื่องจากมันอาศัยการเคลื่อนไหวทางกายภาพ กับ SlidAR ปัจจัยรูปแบบส่งผลต่อการเริ่มต้นตำแหน่งเนื่องจากมีอุปกรณ์ที่จะนำไปเก็บเป็นยังไปได้ดำเนินการปรับปรุงตำแหน่งได้อย่างถูกต้อง ตำแหน่งเริ่มต้นปรับปรุง โดยเพิ่มมุมมองที่แช่แข็ง discussed ในส่วนก่อนหน้าWe chose a generic test scenario instead of a practical one, because the positioning problem can occur in any kind of practical scenario. Conducting the experiment in a practical scenario, such as inside a hospital or a factory is risky, because the results could be affected by unique features of the scenario itself. This would steer the research focus away from the fundamental object positioning problem that is not specific for any type of scenario. A generic test scenario allowed us to focus more closely to the positioning problem and it gave us a solid implications regarding the efficiency of SlidAR. Furthermore, the whole experiment gave us important knowledge about the positioning of virtual annotations to real world objects. Practical scenarios might have some differences compared to our test scenario, but these are rather minimal. Furthermore, we believe that in practical scenarios SlidAR would provide even greater efficiency over HoldAR, because HoldAR requires more movement and virtual depth cues. Despite the possible differences between our test scenario and practical scenarios, we strongly argue that our results can be applied to various scenarios, because the 3D positioning of virtual object is a requirement and fundamental part of any kind of practical scenario where we want to create AR content to the real world.
การแปล กรุณารอสักครู่..
