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Mejoras basadas en heurísticas para la percepción de estímulos en simuladores de realidad virtual y realidad aumentada

Authors :
Riera López, José Vicente
Fernández Marín, Marcos
Casas Yrurzum, Sergio
Departament d'Informàtica
Publication Year :
2023

Abstract

Los simuladores tratan de hacer creer a los usuarios que están viviendo una situación ajena a su realidad. Habitualmente los sentidos estimulados por los simuladores son el visual, el auditivo y el táctil, este último mediante la instalación de elementos con los que el usuario interactúa, como un volante, un joystick o incluso una cabina de control completa. Otros sentidos, como el olfato, la propiocepción o el vestibular (sentido del movimiento), suelen estimularse menos habitualmente. De todos los sentidos, la presente tesis doctoral se focaliza en el sentido del movimiento. La manera habitual de introducir estímulos de movimiento en usuarios de simuladores es mediante plataformas de movimiento, pero, como se verá en los capítulos posteriores, no son la única alternativa. Cuando se desarrolla una simulación, se implementa un modelo físico del que se extraen las aceleraciones y velocidades angulares que se están produciendo y éstas son las que se intentan reproducir en la plataforma de movimiento. La traducción de estas aceleraciones a señales para la plataforma pasa a través del algoritmo de generación de claves de movimiento o Motion Cueing Algorithm (MCA). Los MCA intentan trasladar a movimiento de la plataforma todo lo que ocurre en el modelo simulado, pero esto no siempre es posible debido a las limitaciones de tener un sistema mecánico con rangos de movimiento delimitados en el espacio. Esto implica que necesariamente habrá aceleraciones que se pierdan. Con todo esto, la hipótesis de que se parte es que, aun siendo imperfectas las claves de movimiento generadas por las plataformas de movimiento en los simuladores, sabiendo el objetivo y el uso concreto para el que se diseña el simulador, mediante la implementación de determinadas heurísticas que resalten los elementos que se consideren más importantes, es posible generar un movimiento útil, aunque no fidedigno. El documento comienza con una revisión del estado del arte de las tecnologías involucradas y continúa exponiendo los estudios llevados a cabo. El primero de ellos, se muestra un experimento en el que se pone en valor la importancia del sentido de movimiento en los simuladores formativos mediante un simulador de vuelco de coche. Seguidamente se muestra el experimento llevado a cabo con un sistema de simulación altamente inmersivo que cuenta con una plataforma de movimiento 3DOF capaz de soportar a 12 usuarios simultáneos, destinado a la concienciación en seguridad vial. Vista la importancia de transmitir adecuadamente el movimiento a los usuarios de simuladores, se continúa identificado las aceleraciones que se pierden con una configuración estándar de MCA para un simulador de conducción de coche formativo que consta de una plataforma de movimiento 6DOF. Por último y visto que las pérdidas producidas pueden ser muy relevantes en los simuladores formativos, se propone un método heurístico, modificando ligeramente la configuración clásica de un MCA, que puede garantizar que ciertas señales que antes se perdían lleguen debidamente a los usuarios. Simulators try to make users believe that they are experiencing a situation that is foreign to their reality. Usually, the senses stimulated by the simulators are visual, auditory and tactile, the latter through the installation of elements with which the user interacts, such as a steering wheel, a joystick or even a complete control cabin. Other senses, such as smell, proprioception or the vestibular (sense of movement), tend to be less frequently stimulated. Of all the senses, this doctoral thesis focuses on the sense of movement. The usual way to introduce movement stimuli to simulator users is through motion platforms, but as will be seen in later chapters, they are not the only alternative. When a simulation is developed, a physical model is implemented from which the accelerations and angular velocities that are being produced are extracted and these are the ones that are tried to be reproduced on the motion platform. The translation of these accelerations into signals for the platform goes through the Motion Cueing Algorithm (MCA). MCAs try to transfer everything that happens in the simulated model to motion of the platform, but this is not always possible due to the limitations of having a mechanical system with limited ranges of movement in space. This implies that there will necessarily be accelerations that are lost. With all this, hypothesis is that, even though the motion keys generated by the motion platforms in the simulators are imperfect, knowing the objective and the specific use for which the simulator is designed, through the implementation of certain heuristics that highlight the elements that are considered most important, it is possible to generate a useful, although unreliable movement. The document begins with a review of the state of the technologies involved and continues by exposing the studies carried out. The first of them shows an experiment in which the importance of the movement in training simulators is valued using a rollover car simulator. Next is the experiment carried out with a highly immersive simulation system that has a 3DOF movement platform capable of supporting 12 simultaneous users, aimed at raising awareness of road safety. Given the importance of adequately transmitting movement to simulator users, the accelerations that are lost with a standard MCA configuration for a training car driving simulator that consists of a 6DOF movement platform continue to be identified. Lastly, and given that the losses produced can be very relevant in training simulators, a heuristic method is proposed, modifying the classical configuration of an MCA, which can guarantee that certain signals that were previously lost properly reach the users.

Details

Language :
Spanish; Castilian
Database :
OpenAIRE
Accession number :
edsair.od......2079..2bf0e68e68228f28de9c54cc68c4ab8a