Teleportation is one of the most common locomotion techniques in virtual reality, yet its perceptual properties remain underexplored. While redirected walking research has shown that users' movements can be subtly manipulated without detection, similar imperceptible adjustments for teleportation have not been systematically investigated. This study examines the thresholds at which teleportation displacements become noticeable to users. We conducted a repeated-measures experiment in which participants' selected teleport destinations were altered in both direction (forwards, backwards) and at different ranges (small, large). Detection thresholds for these positional adjustments were estimated using a psychophysical staircase method with a two-alternative forced choice (2AFC) task. Results show that teleport destinations can be shifted without detection, with larger tolerances for backward adjustments and across longer teleport ranges. These findings establish baseline perceptual limits for redirected teleportation and highlight its potential as a design technique. Applications include supporting interpersonal distance management in social VR, guiding players toward objectives in games, and assisting novice users with navigation. By identifying the limits of imperceptible teleportation adjustments, this work extends redirection principles beyond walking to teleportation and opens new opportunities for adaptive and socially aware VR locomotion systems.


翻译:瞬移是虚拟现实中最常见的移动技术之一,但其感知特性仍未得到充分探索。尽管重定向行走研究表明,用户的移动可以在不被察觉的情况下被微妙操控,但对于瞬移的类似不可察觉调整尚未得到系统研究。本研究考察了瞬移位移在何种阈值下会被用户感知。我们进行了一项重复测量实验,在实验中,参与者选择的瞬移目标位置在方向(向前、向后)和不同距离(短距、长距)上被调整。这些位置调整的检测阈值通过心理物理阶梯法结合二项迫选任务进行估计。结果表明,瞬移目标位置可以在不被察觉的情况下被偏移,其中向后调整和较长瞬移距离具有更大的容差范围。这些发现为"重定向瞬移"建立了基础的感知极限,并突显了其作为一种设计技术的潜力。应用场景包括支持社交虚拟现实中的人际距离管理、在游戏中引导玩家朝向目标,以及协助新手用户进行导航。通过识别不可察觉的瞬移调整极限,本研究将重定向原理从行走扩展到瞬移,并为自适应和具有社交意识的虚拟现实移动系统开辟了新的可能性。

0
下载
关闭预览

相关内容

稀疏点云感知的表示学习
专知会员服务
7+阅读 · 2月9日
【斯坦福博士论文】从互联网视频中学习感知物理世界
专知会员服务
23+阅读 · 2024年12月30日
阈下信息启动——技术现状与未来展望
专知会员服务
33+阅读 · 2023年12月12日
【AAAI2021】RSPNet: 相对速度感知的无监督视频表示学习
专知会员服务
19+阅读 · 2021年2月12日
自动驾驶高精度定位如何在复杂环境进行
智能交通技术
18+阅读 · 2019年9月27日
Attention!注意力机制模型最新综述(附下载)
数据派THU
36+阅读 · 2019年4月14日
迁移自适应学习最新综述,附21页论文下载
深度学习在自动驾驶感知领域的应用
AI100
11+阅读 · 2019年3月6日
从Seq2seq到Attention模型到Self Attention(一)
量化投资与机器学习
76+阅读 · 2018年10月8日
交互设计理论:视觉感知、认知摩擦、认知负荷和情境认知
人人都是产品经理
20+阅读 · 2018年5月10日
迁移学习在深度学习中的应用
专知
24+阅读 · 2017年12月24日
极市分享|王晋东 迁移学习中的领域自适应方法
极市平台
10+阅读 · 2017年12月11日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 1月28日
VIP会员
相关资讯
自动驾驶高精度定位如何在复杂环境进行
智能交通技术
18+阅读 · 2019年9月27日
Attention!注意力机制模型最新综述(附下载)
数据派THU
36+阅读 · 2019年4月14日
迁移自适应学习最新综述,附21页论文下载
深度学习在自动驾驶感知领域的应用
AI100
11+阅读 · 2019年3月6日
从Seq2seq到Attention模型到Self Attention(一)
量化投资与机器学习
76+阅读 · 2018年10月8日
交互设计理论:视觉感知、认知摩擦、认知负荷和情境认知
人人都是产品经理
20+阅读 · 2018年5月10日
迁移学习在深度学习中的应用
专知
24+阅读 · 2017年12月24日
极市分享|王晋东 迁移学习中的领域自适应方法
极市平台
10+阅读 · 2017年12月11日
相关基金
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员