04-Eingabe Flashcards
In welche zwei Eingabe-Rubriken lässt sich in VR/AR unterscheiden? Nenne Beispiele.
Passive Eingabe:
Ereignisse, die vom System ausgelöst werden, das den Nutzer beobachtet, z.B. Tracking
• (von Teilen) des Körpers
• von Controllern.
Aktive Eingabe: Ereignisse, die vom Nutzer bewusst ausgelöst werden. • Button-Klicks • Spracheingabe (s. Kap. Interaktion) • Gesten (s. Kap. Interaktion).
Was versteht man unter Pose/Lage?
Wie viel Freiheitsgrade hat ein starres, positioniertes Objekt?
Position und Orientierung eines Objekts werden zusammen als Pose oder Lage bezeichnet.
Die Pose eines starren Körpers ist über drei translatorische Koordinaten für die Position und drei rotatorische Koordinaten für die Orientierung bestimmt. Man spricht von den sechs Freiheitsgraden (engl. Six Degrees of Freedom oder 6DOF).
Welche Charakeristika von Trackingsystemen sind für Nutzer relevant?
Die Aufdringlichkeit der verwendeten Technik (engl.Obtrusiveness)
Die Anzahl der verfolgten Freiheitsgrade für ein Tracking Target
Die Anzahl der gleichzeitig getrackten, eindeutig unterschiedenen Targets
Fläche/Volumen/Form des Tracking-Bereichs
Genauigkeit: Abweichung von realen und gemessenen Werten
Präzision: Abweichungen von Messungen der gleichen Situation.
Wiederholrate/Frequenz: Gibt an, mit welcher zeitlichen Auflösung die Messwerte geliefert werden
Was sind beim Tracking auftretende Fehlerarten?
Latenz: Zeitdifferenz zwischen dem Zeitpunkt, zu dem das Target in einer bestimmten Pose war und dem Zeitpunkt, an dem das Tracking-System diese Pose liefert
Drift: Über die Zeit wachsende Abweichung zwischen realer und gemessener Pose des Targets.
Rauschen: Überlagerung der Messwerte mit einem zufälligen Störsignal.
Jitter: Ungenauigkeit der Abtastzeitpunkte.
Was versteht man unter Triangulation und Trilateration?
Triangulation:
Zwei Sensoren mit bekannter Lage messen mindestens drei der Winkel, die die Sichtli- nien von den Sensoren zu einem Punkt mit unbekannter Position einschließen.
Aus diesen Daten lässt sich die Position des Punktes errechnen.
Trilateration:
Drei Sensoren mit bekannter Lage messen die drei Entfernungen zu einem Punkt mit unbekannter Position.
Aus diesen Daten lässt sich die Position des Punktes trigonometrisch errechnen
Was benötigt man mindestens um die Orientierung eines starren Körpers zu bestimmen?
- einen Punkt für die Position.
- zwei Punkte für eine Achse.
- drei Punkte für die Orientierung (und damit die gesamte Pose).
Mehr Punkte, höhere Genauigkeit
Erkläre Outsider-In und Inside-Out Tracking
Outside-In Tracking:
Das mobile Target sendet Signale aus. Diese werden von stationären Sensoren empfangen und daraus errechnet ein stationärer Controller die Pose des Targets.
Inside-Out Tracking:
Stationäre Komponenten senden Signale aus. Das mobile Target empfängt diese mit Sensoren und errechnet daraus die Pose.
Nenne Vor- und Nachteile von Inside-Out und Outside-In Tracking
Outside-In:
⊕ Häufig muss das mobile Target nur passive Komponenten mit geringem Gewicht (z.B.
Reflektoren, Marker) mit sich führen, im Idealfall sogar keine.
⊖ Für die meisten Verfahren ist eine Kalibrierung nötig.
⊖ Der Aufwand (z.B. Anzahl Kameras) steigt mit der Größe des getrackten Raums und den Anforderungen an Genauigkeit/Robustheit.
⊖ Berechnete Freiheitsgrade müssen bei Bedarf vom Controller an das Target kommuni- ziert werden.
⊖ Bei großem Abstand Target ↔ Sensoren: Hohe Genauigkeit für rotatorische Freiheits- grade nur schwer zu erreichen (kleine Winkeldifferenzen sind nur schwer zu bemerken).
Inside-Out:
⊕ Da das Senden von Signalen nicht aufwändig ist, kann der getrackte Bereich leicht
erweitert werden.
⊖ Die am Target befestigte Sensorik und der Controller sind häufig schwer.
⊖ Falls Verkabelung nötig ist, wird die Beweglichkeit des Nutzers eingeschränkt.
⊖ Bei großem Abstand Target ↔ stationäre Komponenten: Hohe Genauigkeit für trans- latorische Freiheitsgrade nur schwer zu erreichen (kleine Positionsdifferenzen sind nur schwer zu bemerken).
Was versteht man unter Kalibrierung?
Bei der Kalibrierung wird ermittelt, wie gemessene Werte beim Einsatz des Systems auf reale Werte abgebildet werden müssen.
Nenne Tracking Technologien. Erkläre Sie kurz und gehe auf Vor- und Nachteile ein.
Mechanisches Tracking [Schlecht VR\AR]:
Bewegung eines Effektors an einem Gelenkarm oder Gestänge. Bestimmung der Position über
Vorwärtskinematik.
⊕ Hohe Genauigkeit.
⊖ Nicht mobil.
⊖ Eingeschränkte Beweglichkeit.
Elektromagnetisches Tracking [Schlecht VR/AR]:
- Nutzt stromdurchflossene Spulen in Sendern.
- Messung der Induktionsströme in spulenförmigen Empfängern erlaubt Rückschluss auf die Pose.
⊕ Einfache Handhabbarkeit. ⊕ Unempfindlich gegen Verdeckung. ⊖ Empfindlich gegenüber elektromagnetischen Feldern ⊖ Ungenau. ⊖ Geringe Reichweite.
Akustisches Tracking [schlecht VR\AR]
- Meist: Messung der Laufzeit (Time of Flight, TOF) des Schalls und Trilateration.
- Nutzt für Menschen unhörbaren Ultraschall > 20 kHz.
⊕ Sehr günstiges Verfahren.
⊖ Synchronisation der Sender nötig.
⊖ Hindernisse verfälschen Messungen.
⊖ Schallgeschwindigkeit variiert mit Temperatur, Luftdruck und Luftfeuchtigkeit.
Satellitengestützte Positionsbestimmung (GNSS) [Gut AR]:
Es wird benötigt..
• die exakte Position und Entfernung zu den Satelliten
Jeder Satellit sendet ständig Signale
• mit seiner ID und dem genauem Zeitpunkt
und daraus kann der Empfänger die Position des Satelliten und dessen Entfernung bestimmen
(Trilateration mit dem Signal von mindestens vier Satelliten)
⊕ Globale Positionsbestimmung mit Genauigkeit im Bereich 1 bis 100 m möglich.
⊕ Durch Nutzung des Dopplereffekts kann die Geschwindigkeit des Empfängers mit ca. ± 0,1 km/h Genauigkeit bestimmt werden.
⊖ Genauigkeit schwankt stark.
⊖ Funktioniert nur im Freien, wenn von genügend vielen Satelliten ein Signal empfangen werden kann.
Netzwerkgestützte Positionsbestimmung [Mittel AR]:
Kostengünstige Nutzung bestehender drahtloser, zellular organisierter Funknetze zur Positionsbestimmung.
- GSM/UMTS/LTE/5G
- WLAN
Gyrosensoren [sehr gut VR\AR]:
Mit Gyrosensoren erfasst man die Winkelgeschwindigkeiten der Rotation entlang dreier orthogonaler Achsen.
⊕ Hohe Aktualisierungsraten (z.B. aktuelle HMDs mit 1000 Hz).
⊖ Nur relative Orientierungsänderung messbar.
⊖ Linear mit der Zeit zunehmende Drift.
Lineare Beschleunigungssensoren [sehr gut VR\AR]:
Mit kleinen Masse-Feder-Systemen erfasst man lineare Beschleunigungen entlang der Koordinatenachsen.
Die durch die Massenträgheit verursachte Auslenkung kann gemessen werden.
⊕ Keine Signalquelle nötig.
⊕ Sehr schnelle Abtastung möglich.
⊖ Nur relative Positionsänderung messbar.
⊖ Quadratisch mit der Zeit zunehmende Drift.
Magnetometer [schlecht VR/AR]:
Die elektronische Messung des Magnetfelds erfolgt mit Magnetometer genannten Sensoren.
⊕ Global ohne weitere Voraussetzungen verfügbar.
⊖ Sehr ungenau und störungsanfällig.
Laserbasiertes Tracking [gut VR]
Verwendung in HTC Vive.
Der Sync Blinker der Base Station sendet regelmäßig einen Synchronisationsblitz. Fotosensoren an Brillen oder Controllern registrieren diesen und messen nun die Zeiten, bis die Sweep- Strahlen eines senkrecht und eines waagrecht rotierenden Lasers bei ihnen auftreffen.
Die Positionsbestimmung nutzt Triangulierung: Mindestens zwei Base Stations werden benötigt.
⊕ Es lassen sich relativ große getrackte Bereiche für Walking VR-Anwendungen erstellen.
⊖ Anfällig gegen Verdeckungen in der Sichtlinie (line of sight) → Verwendung mehrerer Base Stations.
Kamerabasiertes Tracking [sehr gut VR\AR]:
- Bestimmung von Freiheitsgraden durch Informationen, die in einem Videostrom enthalten sind.
- Durch die Verwendung vieler Pixel erhält man viele Messwerte zugleich, die mit Algorithmen der Bildverarbeitung ausgewertet werden können.
- Zum Einsatz kommen Schwarzweiß-, Farbkameras (RGB), Tiefenkameras, kombinierte Farb- und Tiefenkameras (RGBD) und Infrarotkameras.
⊕ Genaue Daten
⊖ viel Arbeit zur Auswertung
IR-basiertes Tracking [gut VR]:
Bei Outside-In-Verfahren wird der Tracking-Bereich mit mehreren Infrarot-Kameras gefilmt. Zur Unterstützung passiver (kein Licht emittierender) Marken senden die Kameras häufig zugleich auch Infrarot-Blitze aus.
Die passiven Marken sind häufig Retroreflektoren, die das Licht bevorzugt in Richtung der Lichtquelle zurück reflektieren.
⊕ IR- und Marken-basiertes optisches Tracking ist sehr genau (< 1 mm, < 0,1◦) und wenig störanfällig.
⊖ Teure Spezialkameras nötig.
⊖ Einsatz im Sonnenlicht nicht möglich.
Musterbasiertes Tracking [gut AR]:
Nutzung von Marken mit Muster, welche dem Tracking-System vorab bekannt sind.
Können von einer Marke mit quadratischem Muster alle vier Ecken erkannt/identifiziert werden, so legen diese die 6DOF der Marke bzgl. der Kamera eindeutig fest
⊕ Preisgünstiges Verfahren, es reichen Ausdrucke und Webcams.
⊖ Marken müssen auf realen Objekten angebracht werden und können störend wirken.
⊖ Hohe Empfindlichkeit gegen Qualität der Bilder
NFT und SLAM [Gut AR]:
Natural Feature Tracking (NFT) ist ein markenloses Verfahren, das auf Extraktion und Verfolgung auffälliger Merkmale im Videostrom beruht.
Mögliche Merkmale: Key Points, Ecken, Kanten, Flächen
⊕ Minimal-obtrusiv, es müssen keine Marken am Nutzer bzw. der Umgebung befestigt werden.
⊖ Qualitativ hochwertige Videoaufnahmen nötig.
⊖ Sehr hohe Empfindlichkeit gegen Störungen (Reflexionen, Verdeckungen)
⊖ Relativ ungenau.
Finger-Tracking [gut VR/AR]:
Erfassen der Position und Orientierung von Hand und Fingern
Eye-Tracking [mittel VR/AR]
Nenne und erkläre Kategorien von Kamerabasiertem Tracking.
Modellbasiert vs. modellfrei:
Ein Referenzmodell des getrackten Objekts (Outside-In) oder der Umgebung (Inside-Out) ist verfügbar oder nicht.
Aktive vs. passive Beleuchtung:
Es werden für das Tracking über das Umgebungslicht
hinaus zusätzliche Lichtquellen benutzt oder nicht.
Markenbasiert vs. Natural Features: Einsatz von Marken, die im Videostrom leicht erkennbar sind (z.B. aufgrund Farbe, Form, Kontrast oder Helligkeit) oder nicht.
Was versteht man unter Raum- und Targetkalibrierung?
Raumkalibrierung:
Hierbei legt ein vordefiniertes Target den Ursprung des Raumkoordinatensystems fest, ein weiteres vordefiniertes Target wird durch den Raum bewegt, damit die Koordinatensysteme der Kameras aneinander angeglichen werden können.
Targetkalibrierung:
Dabei wird das Target bzw. dessen Marken vermessen. Die Lage der Marken zueinander wird in einer Konfigurationsdatei gespeichert. Somit kann das System das Target identifizieren.
Was führt bei Musterbasiertem Tracking zu schlechter Erkennung?
- ein zu kleines Bild des Markers resultierend aus geringer Kameraauflösung / großem Kameraabstand / schrägem Aufnahmewinkel.
- ein zu kleiner Kameraabstand, da der Marker nur teilweise sichtbar oder unscharf ist.
- eine schlechte Ausleuchtung wegen des kleinen Kontrasts.
- eine mangelhafte Kamerakalibrierung.
Schattenwurf oder Schlaglicht.
Was versteht man unter Extrinsische Kameraparameter und Intrinsische Kameraparameter?
Extrinsische Kameraparameter:
Die sechs extrinsischen oder äußeren Kameraparameter sind die Freiheitsgrade, die Position und Orientierung der Kamera bzgl. des Weltkoordinatensystems angeben. Mit ihnen lässt sich eine Abbildung vom Weltkoordinatensystem in das Kamerakoordinatensys- tem bewerkstelligen.
Intrinsische Kameraparameter
Die fünf intrinsischen oder inneren Kameraparameter beschreiben, wie die Pixel auf Kamerakoordinaten abgebildet werden können. Es sind dies die Brennweite, die x- und y-Koordinaten des Bildmittelpunkts und Pixelskalierungen in x- und y-Richtung.
Die intrinsischen Kameraparameter werden durch Kalibrierung ermittelt
Auswahlkriterium für Eingabegeräte.
Was sind wichtige Gesichtspunkte?
Ergonomie:
- Geringes Gewicht.
- Nutzung mit wenig Training möglich.
- Informationsübermittlung an Zielsystem mit möglichst geringem Aufwand.
- Geringe Obtrusiveness: Leichtes An-und Ablegen, wenig Bewegungseinschränkungen.
Adäquatheit:
- Ist das Eingabegerät der Aufgabe angemessen?
- Muss Eingabe im Stehen möglich sein?
- Ist ein 6DOF-Tracking nötig?
- Wie groß ist die einzugebende Datenmenge?
- Sind Eingabegerät und Interaktionstechnik aufeinander abgestimmt?
Technische Anforderungen:
Genauigkeit, Latenz, Jitter
