다중 사용자 가상 공간 보행 및 상호 작용 실험을 위한 모션 캡처 시스템

사례 연구

고객 중국 과학 기술 대학(USTC)

측정 범위 10m x 10m

적용 모션 캡처, 가상 현실, 다중 사용자

분석 대상 HMD 헬멧

사용 장비 12 Mars 2H 모션 캡처 카메라

같은 실제 공간에서 보행을 하는 다인용 VR 구현이 어렵다

가상 현실(VR)이라고도 알려진 가상 기술은 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 사용자가 가상 물체를 실시간으로 관찰할 수 있는 가상 3차원 공간을 생성한다. 사용자가 위치를 변경함에 따라 컴퓨터는 복잡한 계산을 수행하고 사용자에게 정확한 가상 세계 그래픽을 표시하여 몰입형 경험을 제공할 수 있다. 가상 현실 분야의 연구는 가상 환경에서 걷는 사용자의 경험을 향상시키는 데 중점을 두고 있다.

여러 가상 현실 사용자가 동일한 실제 공간에서 이동할 때 문제가 발생한다. 가상 공간은 사용자의 실제 공간을 거의 나타내지 않으며 가상 공간은 일반적으로 사용자가 점유할 수 있는 실제 공간보다 훨씬 크다. 두 명 이상의 사용자가 동일한 실제 공간을 점유하면 서로 충돌할 가능성이 있다. 이 문제의 해결 방법은 사용자를 서로 다른 방으로 분리하여 데이터 네트워크를 통해 동일한 가상 공간에서 만날 수 있도록 하는 것이다. 또 다른 가능한 솔루션은 가상 공간의 아바타를 통한 충돌을 피하기 위해 같은 방에 있는 여러 사용자가 협력하도록 하는 것이다. 동일한 실제 공간에서 다중 사용자 이동을 처리하는 이 방법은 현재 업계 연구의 초점이다.

GCL은 업계 문제에 대한 리디렉션 부드러운 매핑 방법을 제안한다

실제 공간과 가상 공간 간의 불일치를 해결하기 위해 현재 널리 사용되는 두 가지 방법이 있다. 첫 번째는 사용자의 인식을 벗어나는 가상 공간의 미묘한 조작을 통합하고 사용자의 시각이 모션을 조절하는 주요 요소라는 아이디어에 기반한 방향 전환(RDW) 방법이다. 그러나 RDW의 주요 단점은 단일 사용자에게만 사용할 수 있다는 것이다.

실제 공간과 가상 공간 사이의 간격을 메우는 두 번째 방법은 가상 공간을 작은 패치로 주어진 실제 공간으로 다시 매핑하는 부드러운 어셈블리 매핑(SAM)을 사용하는 것이다. 그러나 이 지도는 단위 축척을 사용하지 않기 때문에 매핑된 가상 공간이 크게 왜곡된다. SAM 방법은 실제 공간의 제약 조건과 존재하는 왜곡의 양을 측정하고 왜곡이 최소화된 가상 공간을 실제 공간에 매핑하는 알고리즘을 통해 최적화된다. SAM 방법을 사용하면 사용자가 가상 공간에서 중단 없이 물리적으로 이동할 수 있지만 사용자의 가상 현실 경험을 감소시키는 시각적 왜곡이 존재한다는 심각한 단점이 있다.

위의 두 가지 방법의 장점과 단점을 분석하여 중국 과학 기술 대학의 Mr. Liu Ligang 팀은 리디렉션된 보행 방법을 부드러운 어셈블리 맵에 통합하여 다음과 같은 가상 장면을 생성하는 리디렉션된 부드러운 매핑(RSM)을 제안했다. 더 작은 굴곡과 낮은 거리 왜곡. REM 방법은 가상 공간 SV→실제 공간 SR의 맵 f를 설정하여 SV의 각 점(u, v)을 SR의 (x, y)로 변환하는 것을 목표로 한다. 가상 공간 SV는 먼저 k개의 블록으로 나뉘며 각 블록은 개별적으로 매핑된다. 그런 다음 원하는 맵 f가 두 부분으로 생성된다. 먼저

중간 작업 공간 SP가 설정되고 중간 맵 g:SV → SP가 계산된다. 둘째, RDW를 SP에 적용하여 h:SP → SR을 생성한다.

사용자 간의 충돌 위험을 최소화하기 위해 Mr. Liu의 팀은 가상 아바타를 사용하는 시스템을 설계했다. 이러한 동적 아바타는 두 명의 사용자가 충돌할 위험이 있을 때 사용자의 경로 앞에 생성된다. 사용자는 아바타에서 멀리 떨어져 있어야 사용자 간의 충돌을 피할 수 있다.

NOKOV는 다중 사용자 고정밀 포지셔닝 솔루션을 제공한다

중국 과학 기술 대학은 다중 사용자 가상 공간 이동 및 상호 작용 실험에서 12개의 NOKOV Mars 2H 적외선 광학 모션 캡처 카메라(그림에서 파란색 점으로 표시)를 사용했다. 이 카메라는 10m x 10m의 전체 테스트 사이트를 캡처한 다음 64m x 33m로 측정된 가상 공간에 매핑된다. 강철 기둥이 장애물로 방에 배치되었다. 3개의 마커가 사용자의 머리에 배치되었다. 세 지점의 위치 평균은 테스트 필드에서 사용자의 위치를 나타내는 데 사용되었다.

SV에서의 사용자의 위치는 가상 위치라고 명명되었고, 그들의 위치(SV)는 리디렉션 위치였으며, NOKOV 적외선 광학 모션 캡처 카메라에 의해 얻은 f(SV)의 위치는 실제 위치(그림의 파란색 선에 해당)였다. 사용자는 RDW 방식에 의해 실제 위치 f(SV)에서 리디렉션 위치 g(SV)로 리디렉션되었다. 사용자가 이동하는 동안 NOKOV 모션 캡처 시스템은 사용자의 실제 위치 x를 기록했다. 그런 다음 동적 역방향 매핑을 사용하여 사용자의 가상 위치 y = f-1(x)을 얻었다. 마지막으로, 중간 맵 g는 가상 위치 y를 리디렉션된 위치 z = g(y) = g(f-1(x))에 매핑하는데 사용되었는데, 이는 헤드 마운트 디스플레이(HMD) 헬멧에서 사용자에게 렌더링된 위치에 해당한다.

충돌 방지 알고리즘을 위해서는 실제 공간과 가상 공간 모두에서 두 사용자의 상대적 위치를 파악하고 각 사용자를 어디로 안내할지 계산해야 한다. NOKOV 모션 캡처 장치를 통해 두 사용자 A와 B는 실제 공간에서 서로 매우 가까이 있는 반면 리디렉션된 위치 g(SV)는 멀리 떨어져 있는 것으로 감지될 수 있다. 두 사용자는 HMD를 통해 서로를 볼 수 없기 때문에 사용자 B의 디스플레이에 아바타가 나타날 수 있다. 이는 사용자 B가 아바타로부터 떨어져 있어 사용자 A와의 충돌을 피하도록 지시하는 것이다.