Interazione nella Realtà Virtuale 1
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- Vanessa Boscolo
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1 Interazione nella Realtà Virtuale 1 Davide Gadia Corso di Ambienti Virtuali Immersivi e Interattivi Laurea Magistrale in Informatica per la Comunicazione a.a. 2012/2013
2 Interattività Rappresenta l'input di un'applicazione di RV Modifica lo stato dell'applicazione Cambia il livello di feedback sensoriale restituito all'utente Contribuisce alla sensazione di immersività finale
3 Interattività nella RV Diversi dispositivi disponibili Diverse tecniche di interazione Un singolo dispositivo può essere utilizzato con diverse tecniche di interazione Più dispositivi possono essere uniti per integrare/unire diverse tecniche di interazione
4 Interattività nella RV Passiva Tracking dell'utente (testa, corpo, posizione) Il sistema monitora l'utente e cambia/adegua il proprio stato L'utente non agisce direttamente sul dispositivo Attiva Utente cambia volontariamente lo stato dell'applicazione Esegue una gesture Preme un pulsante... Navigazione Selezione Manipolazione Le due modalità possono essere combinate
5 Gradi di libertà Degrees of Freedom (DOF) Insieme delle traslazioni e/o orientamenti necessari per definire la posizione di un oggetto In un dispositivo di input: Numero di DOF modificabili tramite il dispositivo 1 DOF 2 DOF 6 DOF
6 6 Gradi di libertà (6 DOF)
7 Dispositivi di tracking 6 DOF La maggior parte si basa sulla relazione spaziale tra una sorgente fissa (e di posizione nota) e un ricevitore posizionato sull'utente Utilizzati normalmente su testa e mano/i Possono essere utilizzati per tracking di tutto il corpo Possono essere utilizzati per il tracking di oggetti (props) Diverse tipologie: Elettromagnetici Meccanici Inerziali Ultrasonici (basati su audio) Ottici (basati su video)
8 Dispositivi di tracking Ogni categoria rappresenta un compromesso tra i seguenti fattori: accuratezza/precisione/latenza dei dati Sensibilità e tipo di elementi di disturbo (metalli, ecc) Ingombro (cavi, ecc) La scelta del tipo di tracker deve tenere conto di questi fattori Nessuna categoria eccelle in tutti e tre i fattori
9 Tracking elettromagnetico Trasmettitore 3 spirali metalliche ortogonali Applicando corrente, generano un campo elettromagnetico Ricevitore 3 spirali ortogonali (corrispondono a quelle del trasmettitore) Determino posizione e rotazione rispetto a trasmettitore analizzando cambiamenti nel campo magnetico Spirali come antenne Segnale + debole se trasmettitore e ricevitore si allontanano Segnale + forte se antenne corrispondenti hanno stesso orientamento
10 Tracking elettromagnetico Vantaggi: Possibile usare + ricevitori Nessun problema di ostruzioni Svantaggi: Interferenza metalli, cavi, ecc Ingombranti (spesso cablati) Range limitato
11 Tracking meccanico Sistemi basati su bracci con joint meccanici Rilevano direttamente gli angoli dei joint per calcolo posizione e orientamento Possono presentare anche force feedback Vantaggi: Grande precisione bassissima latenza Svantaggi: Ingombranti Range di movimento limitato Image courtesy of
12 Tracking inerziale Sistemi basati su utilizzo (anche integrato) di sensori quali: Giroscopio legge di conservazione del momento angolare Rileva cambiamenti nell'orientamento Accelerometro Rileva accelerazione lineare rispetto un punto di partenza rilevazione dell'inerzia di una massa quando viene sottoposta ad una accelerazione Inclinometro Rileva inclinazione rispetto un livello di riferimento...
13 Tracking inerziale Vantaggi: Piccole dimensioni No trasmettitore No interferenze metalli Bassa latenza Svantaggi: Errore cumulativo Rileva differenze rispetto dati precedenti Necessità di autocalibrazione Spesso ci si limita all'uso dei soli giroscopi, (3 DOF ) integrandoli con altri device di tracking
14 Tracking ultrasonico (acustico) Emettitore genera segnale sonoro ad ultrasuoni Ricevitore acquisisce il suono e misura il tempo di cammino (TOF, Time of Flight) 6 DOF: 3 coppie emettitore/ricevitore Vantaggi: No interferenze metalli Non costosi Svantaggi: Sensibili a interferenze acustiche Non ci devono essere occlusioni
15 Tracking ottico Utilizzo di videocamere, tecnologia IR e tecniche di computer vision real-time Primi esempi riprendevano tecniche tipiche del motion capture Camera montata su testa utente Emettitori IR in ambiente Head tracking Oppure all'incontrario: camere fisse e emettitori sull'utente
16 Tracking ottico Applicazione tecniche classiche di computer vision Pose estimation Rilevazione posizione e orientamento di un oggetto rispetto la camera Tracking oggetti Rilevazione posizione di un oggetto frame per frame Marker per Augmented Reality Optical flow Calcolo vettore di moto di un oggetto da frame a frame Integrando più camere (o utilizzando camere stereo) Possibilità di ricavare profondità oggetti Tracking non solo legato a piano immagine E' necessario calibrare il sistema di camere (es: per correggere deformazione ottiche)
17 Tracking ottico Librerie software molto diffuse e integrate in engine/software di implementazione ad alto livello OpenCV ARToolkit
18 Tracking ottico Vantaggi: Accuratezza Relativamente economici Non ingombranti Possibilità di tracking di tutto il corpo Svantaggi: Calcoli più complessi e da fare in tempo reale Sensibile a illuminazione Non ci devono essere occlusioni o auto-occlusioni
19 Dispositivi 6 DOF senza tracking Non effettuano tracking Permettono di sfruttare tutti i gradi di libertà per la navigazione e interazione Image courtesy of
20 Un'altra possibilità... Input vocale Vantaggi: Non servono cavi Non serve hardware particolare Svantaggi: Necessaria elaborazione software specifica Problema in acquisizione audio, riconoscimento, ecc...
21 Device di interazione ibridi Presentano sia tracking che input volontario Utilizzano diverse tecnologie in maniera integrata Data glove Nintendo Wiimote Sony Playstation Move Microsoft Kinect
22 Data Glove Tracking: posizioni delle dita Angoli tra le falangi Abduzione delle dita Sensori a fibra ottica posizione della mano Sensore integrato O attaccato al tessuto del guanto Interazione: Gesture predefinite Gestendo collisioni tra modello mano virtuale e altri modelli della scena
23 Data Glove Vantaggi: Molti DOF Possibilità di diverse tecniche di interazione No problemi di interferenza Svantaggi: Costosi Scomodi da togliere e rimettere Forza l'interazione ad un singolo utente Calibrazione
24 Data Glove aptici Resistenza applicata al piegamento delle dita Permette di simulare l'atto di tenere in mano un oggetto MOLTO scomodi e ingombranti Image courtesy of
25 Pinch Glove Sensori elettrici sulla punta delle dita Permettono di afferrare oggetti virtuali Numero elevato di possibili gesture Non necessitano calibrazione Più economici dei normali data glove Image courtesy of
26 Nintendo Wii Remote ( Wiimote ) Tracking: Ottico: Puntamento dispositivo tramite sensore IR e sensor bar con LED IR Inerziale: Accelerometro integrato Giroscopio (estensione Wii MotionPlus) Interazione: Gestione movimenti del controller Pulsanti e frecce direzionali
27 Nintendo Wii Remote ( Wiimote ) Vantaggi: Economico Possibilità di diverse tecniche di interazione Utilizzo intuitivo Connessione wireless (Bluetooth) Possibilità di estendere/integrare con gli altri dispositivi Wii (Nunchuck, Balance Board) Svantaggi: E' necessario rimanere nel range di funzionamento del sensore IR Problemi di interferenze IR Necessario evitare occlusioni tra device e sensor bar
28 Sony Playstation Move Tracking: Ottico: Sfera colorata viene rilevata da videocamera Permette tracciamento posizione e distanza Inerziale: Accelerometro Giroscopio Magnetometro I due approcci si integrano Interazione: Movimenti del controller Pulsanti Vantaggi e svantaggi simili a Wiimote
29 Microsoft Kinect Tracking Ottico: 1 videocamera RGB 30 Hz) 1 proiettore di luce strutturata IR 1 videocamera monocroma IR 30 Hz, 11 bit, 2048 livelli di grigio) Utilizzo tecniche di CV per tracking full-body (20 joints) multiutente (recognition, pose estimation,...) Interazione: Gestione software gesture e modelli collegati al tracking del corpo Microfono per input vocale
30 Microsoft Kinect
31 Scanner 3D a luce strutturata Proiezione patter luminoso predefinito IR Griglia Acquisizione del pattern proiettato tramite camera Da analisi distorsione si ricavano informazioni sulla profondità e rilievo degli oggetti
32 Microsoft Kinect Vantaggi: Economico Possibilità di tracking di tutto il corpo Interazione naturale Nessun dispositivo, cavo, ecc Possibilità di applicazioni multiutente Svantaggi: Evitare occlusioni tra device e dispositivo Risoluzione non elevatissima FOV dispositivo non larghissimo Necessaria molta elaborazione CV
33 Dispositivi di interazione avanzata Brain Computer Interaction Utilizzo attività cerebrale per interazione
34 Dispositivi di interazione avanzata Affective computing Rilevazione emozioni utente Attività cerebrale Temperatura corporea Pressione Respirazione Risposta galvanica pelle Espressione facciale... Modifica stato del sistema in base allo stato emotivo dell'utente
35 Gestione dispositivi E' necessario gestire in tempo reale Input da diversi dispositivi Calcolare il nuovo stato della simulazione Aggiornare il rendering grafico Aggiornare eventuali feedback (audio, aptico,...) Obiettivo: mantenere latenza accettabile Tempo tra l'occorrenza di un evento e la rilevazione dei suoi effetti Es: intervallo di tempo tra pressione dell'interuttore e accensione della luce
36 Gestione dispositivi Posso mantenere tutta la computazione su una singola workstation potente Architetture multi-core Necessità di gestire thread Posso dividere la computazione su più macchine collegate Gestione device di input su una macchina, calcolo simulazione su un' altra Necessità di avere una connessione ad alta velocità, bassa latenza
37 Gestione dispositivi Difficile gestire molti device in un' unica applicazione connessioni/protocolli di comunicazione differenti OS supportati Installazione e gestione driver API/SDK diverse Linguaggi di programmazione diversi Necessità di gestire operazioni di connessione, disconnessione, I/O, parsing dei dati, ecc Distoglie da progettazione e implementazione efficiente Rende difficile modifica e mantenimento SW
38 Gestione dispositivi Soluzione: Livello SW per separare applicazione dagli aspetti di basso livello Astrazione della comunicazione applicazione-device Estendibilità Scalabilità Facilità di integrazione Non evito i problemi pratici di basso livello, ma li isolo e li rendo indipendenti dall'applicazione Intervengo solo dove serve Se devo modificare l'applicazione, lavoro solo sul codice e ignoro gli aspetti di gestione dei dispositivi Se devo aggiungere/aggiornare aspetti pratici dei dispositivi, lavoro solo sul livello SW di astrazione
39 Gestione dispositivi Framework specifici per dispositivi VR VR Juggler Iowa State University VRPN (VR Peripheral Network) University of North Carolina Ambienti per programmazione multimediale\interattiva Puredata vvvv Quartz Composer Processing. Con esportazione dei dati tramite protocolli standard Open Sound Control (OSC)
40 VRPN Open-source Gestione client/server Separazione tra: gestione a basso livello dispositivi accesso ad alto livello dei dati da parte dell'applicazione VR Stato attuale del progetto supporta numerosi dispositivi Possibile aggiungere/estendere supporto contribuendo al progetto Server/client VRPN integrati in altri framework/ambienti
41 VRPN Gestore dispositivi = server Gestione I/O basso livello, tramite driver, API/SDK originali dei dispositivi Il server esporta i dati in rete utilizzando interfacce generiche Tracker, Button, Analog,... Processo può girare sulla stessa workstation dell'applicazione VR Processo separato, su uno dei core della workstation Processo può girare su un'altra macchina in rete Necessaria rete veloce Macchina server può essere cambiata in maniera trasparente all'applicazione VR
42 VRPN Applicazione VR = client Gestisce connessione/disconnessione server VRPN Non accede ai device direttamente, ma alle interfacce generiche Server mappa le interfacce sui dispositivi disponibili #include vrpn_tracker.h void handle_pos(void *, const vrpn_trackercb t) { printf("pos, sensor %d = %5.3f, %5.3f, %5.3f\n", t.sensor, t.pos[0], t.pos[1], t.pos[2]); } main() { vrpn_tracker_remote *tkr = new vrpn_tracker_remote( Tracker0@myhost ); tkr->register_change_handler(null, handle_pos); while (1) { tkr->mainloop(); } }
43 Open Sound Control (OSC) Proposto nel 2002 dal Center for New Music and Audio Technology (CNMAT) dell'università di Berkeley Protocollo di comunicazione tra computer e dispositivi multimediali (interazione, suono, ) Inizialmente ideato per la trasmissione e condivisione di dati relativi a performance musicali tra computer e strumenti di musica elettronica (sintetizzatori) Attualmente uno standard per la comunicazione in rete tra dispositivi multimediali Implementato e supportato da molti ambienti di sviluppo/sw di produzione multimediale
44 Filtraggio dei dati Problema: Rumore nei dati acquisiti dai dispositivi Introduce tremolio nella simulazione dei movimenti Causa: Scarsa risoluzione Distanza tra sensore e ricevitore Interferenza elettromagnetica. Soluzione: Applicare filtro per ridurre rumore e aumentare precisione
45 Filtraggio dei dati Quale filtro applicare? Si sta aggiungendo ulteriore computazione sui dati Si rischia di aumentare la latenza E' necessario valutare il livello di precisione necessario e la richiesta dal punto di vista computazionale Per es: in relazione al numero di dispositivi/sensori da considerare Per es: analizzando la quantità di rumore e di errore introdotto nei dati Due possibilità: Media mobile Filtro di Kalman
46 Media mobile Al tempo t, il campione x viene mediato con gli ultimi n campioni ricevuti x+x 1 +x x n 1 x'= n Attenua fluttuazioni Variando finestra n, aumenta effetto (ma anche tempo di calcolo) Facile da implementare dequeue
47 Filtro di Kalman Insieme di equazioni per ottenere la stima dello stato di un processo Computazionalmente efficiente Metodo ricorsivo Usa una serie di stime su stati passati, presenti e futuri del sistema Funziona anche se la natura precisa del sistema modellato è sconosciuta
48 Filtro di Kalman: assunzioni Sistema è dinamico lineare Errori di valutazione e di misura Incorrelati nel tempo Congiuntamente gaussiani a media nulla
49 Filtro di Kalman: le due fasi Predizione: Stima delle variabili di stato attuale, con relative incertezze Aggiornamento: Integrazione di una nuova misura (con relativo errore) Aggiornamento della stima Media pesata (con maggiore peso a stime con valore basso valore di incertezza)
50 Filtro di Kalman: le due fasi
51 Filtro di Kalman: le due fasi Stima a posteriori Guadagno: Minimizza la covarianza dell'errore a posteriori Stima a priori Covarianza dell'errore di misurazione Residuo Predizione di misura Nuova misura Covarianza dell'errore a priori Covarianza dell'errore a posteriori
52 Filtro di Kalman: ruolo del guadagno Se covarianza errore di misurazione è bassa, la nuova misura zk è considerata in maniera maggiore della misura prevista Se covarianza errore di stima a priori è bassa, la misura prevista ha peso maggiore
53 Filtro di Kalman: reference
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