[en] A SPATIAL PARTITIONING HEURISTIC FOR AUTOMATIC ADJUSTMENT OF THE 3D NAVIGATION SPEED IN MULTISCALE VIRTUAL ENVIRONMENTS

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: HENRIQUE D ESCRAGNOLLE-TAUNAY
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Outros
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33439@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33439@2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.33439
Resumo: [pt] Com a evolução tecnológica, ambientes virtuais em 3D crescem continuamente em complexidade; este é o caso de ambientes multiescala, i.e., ambientes que contêm grupos de objetos com níveis de escala extremamente divergentes. Tal variação em escala dificulta a navegação interativa neste tipo de ambiente dado sua demanda repetitiva e não-intuitiva de ajustes em tanto velocidade quanto escala, levando em consideração os objetos que estão próximos ao observador, para garantir uma navegação estável e confortável. Esforços recentes tem sido desenvolvidos trabalhando com soluções fortemente baseadas na GPU que nem sempre podem ser viáveis dependendo da complexidade de uma cena. Nós apresentamos uma heurística de particionamento espacial para o ajuste automático de velocidade de navegação 3D em um ambiente multiescala virtual, minimizando o esforço computacional e transferindo este para a CPU, permitindo que a GPU possa focar na renderização. Nossa proposta descreve uma estratégia geométrica durante a fase de pré-processamento que nos permite estimar, em tempo real, qual é a menor distância entre o observador e o objeto mais próximo dele. A partir desta informação única, somos capazes de ajustar automaticamente a velocidade de navegação de acordo com a caraterística de escala da região na qual o observador se encontra. Com a informação topológica da cena obtida na fase de pré-processamento, somos capazes de responder, em tempo real, qual é o objeto mais próximo assim como o objeto visível mais próximo, que nos permite propor duas diferentes heurísticas de velocidade de navegação automática. Finalmente, com o objetivo de verificar o ganho de usabilidade alcançado com as abordagens propostas, foram realizados testes de usuário para avaliar a eficiência e precisão da navegação, assim como a satisfação subjetiva do usuário. Os resultados foram particularmente significantes ao demonstrar o ganho em precisão da navegação ao utilizar as abordagens propostas, tanto para usuários experientes quanto para leigos.
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Tal variação em escala dificulta a navegação interativa neste tipo de ambiente dado sua demanda repetitiva e não-intuitiva de ajustes em tanto velocidade quanto escala, levando em consideração os objetos que estão próximos ao observador, para garantir uma navegação estável e confortável. Esforços recentes tem sido desenvolvidos trabalhando com soluções fortemente baseadas na GPU que nem sempre podem ser viáveis dependendo da complexidade de uma cena. Nós apresentamos uma heurística de particionamento espacial para o ajuste automático de velocidade de navegação 3D em um ambiente multiescala virtual, minimizando o esforço computacional e transferindo este para a CPU, permitindo que a GPU possa focar na renderização. Nossa proposta descreve uma estratégia geométrica durante a fase de pré-processamento que nos permite estimar, em tempo real, qual é a menor distância entre o observador e o objeto mais próximo dele. A partir desta informação única, somos capazes de ajustar automaticamente a velocidade de navegação de acordo com a caraterística de escala da região na qual o observador se encontra. Com a informação topológica da cena obtida na fase de pré-processamento, somos capazes de responder, em tempo real, qual é o objeto mais próximo assim como o objeto visível mais próximo, que nos permite propor duas diferentes heurísticas de velocidade de navegação automática. Finalmente, com o objetivo de verificar o ganho de usabilidade alcançado com as abordagens propostas, foram realizados testes de usuário para avaliar a eficiência e precisão da navegação, assim como a satisfação subjetiva do usuário. Os resultados foram particularmente significantes ao demonstrar o ganho em precisão da navegação ao utilizar as abordagens propostas, tanto para usuários experientes quanto para leigos.[en] With technological evolution, 3D virtual environments continuously increase in complexity; such is the case with multiscale environments, i.e., environments that contain groups of objects with extremely diverging levels of scale. Such scale variation makes it difficult to interactively navigate in this kind of environment since it demands repetitive and unintuitive adjustments in either velocity or scale, according to the objects that are close to the observer, in order to ensure a comfortable and stable navigation. Recent efforts have been developed working with heavy GPU based solutions that are not feasible depending on the complexity of the scene. We present a spatial partitioning heurístic for automatic adjustment of the 3D navigation speed in a multiscale virtual environment minimizing the workload and transferring it to the CPU, allowing the GPU to focus on rendering. Our proposal describes a geometric strategy during the preprocessing phase that allows us to estimate, in real-time phase, which is the shortest distance between the observer and the object nearest to him. From this unique information, we are capable to automatically adjusting the speed of navigation according to the characteristic scale of the region where the observer is. With the scene topological information obtained in a preprocessing phase, we are able to obtain, in real-time, the closest object and the visible objects, which allows us to propose two different heurístics for automatic navigation velocity. Finally, in order to verify the usability gain in the proposed approaches, user tests were conducted to evaluate the accuracy and echiency of the navigation, and users subjective satisfaction. Results were particularly significant for demonstrating accuracy gain in navigation while using the proposed approaches for both laymen and advanced users.MAXWELLALBERTO BARBOSA RAPOSOHENRIQUE D ESCRAGNOLLE-TAUNAY2018-03-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/otherhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33439@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33439@2http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.33439engreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-03-28T00:00:00Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:33439Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342018-03-28T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false
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