标签存档: 三维交互

虚拟工作桌:舒适高效的沉浸式信息可视化方法(VirtualDesk: A Comfortable and Efficient Immersive Information Visualization Approach)

在许多情况下,3D呈现是很有用的,有其优点例如:快速构建空间数据的心理模型、大图中清晰的空间分割、散点图中三变量的模式发现。但是3D呈现长期以来也面对着感知和交互上的挑战,如:透视失真、笨重易错的数据探索、与传统二维的交互设备失配。而当前结合全景呈现和自然交互的沉浸式技术正在逐步被认为是解决这一问题的方法,但这一领域仍需要规范的指导方针和更多深入研究,尤其是在抽象数据的信息可视化领域。

目前许多已经提出的沉浸式可视化及交互方法在实际中并不太实用,可能导致用户3D晕眩,或是需要过多的探索时间与空间。飞行导航的方法比较费时,同时又容易使用户产生不舒适感;真实走动导航方法效率太低。在这篇论文的工作中,研究者们实现并评估了一种新式的数据探索方式:VirtualDesk。

继续阅读 »

我手中的全息图:可感知的沉浸式增强现实中的三维可视化交互探索效率如何?(The Hologram in My Hand: How Effective is Interactive Exploration of 3D Visualizations in Immersive Tangible Augmented Reality?)

随着新型展示和交互技术的发展,信息可视化已经不再局限于传统的桌面应用。AR,VR领域日新月异,越来越多的可穿戴设备能够支持多自由度交互和沉浸式展示,为人们身临其境地和数据交互,深入理解数据对象提供了很大便利。对于一些三维视图,传统的桌面可视化在展示性能上仍有不足。我们很自然地想到结合这两种技术,让用户使用头戴式设备在沉浸式环境下进行三维数据探索,但这同时也引起我们产生一个疑问——用户和真实世界中全息图进行交互探索,和传统可视化相比是否是一种更有效率的策略?这篇文章[1]给出了一个有关桌面三维可视化、平板电脑中的AR可视化、和头戴式设备中的沉浸式可视化在完成三维探索任务性能上的研究,通过分别完成三维点云中的几个基本问题,从而比较三种方式完成任务效率等方面的差异。

继续阅读 »

CAST: 基于情境感知的三维点云目标高效拾取技术(CAST: Effective and Efficient User Interaction for Context-Aware Selection in 3D Particle Clouds)

三维点云中目标结构的拾取一直是交互设计领域非常具有挑战性的研究工作,主要原因就点云没有固定的形状结构,不方便拾取。

目前在三维点云拾取方面常用方法包括Cylinder Selection以及Cloud Lasso [1],Cylinder Selection主要使用用户圈选的线形成视景锥体,用该视景锥体去截取目标点云区域。这种方法简单高校,但是精度不高,因为无法选择更精确的目标对象。Cloud Lasso是直接受普通圈选的启发,在圈内部的所有大于一定密度域值的子聚类均会被选中。但是这些方法仍然有一些问题:

1)点云目标常常相互遮挡,深度方向有大量的候选目标
2)三维点云环境中比较难快速判断用户的选择意图
基于这些问题或挑战,本文设计了新的交互技术,称之为CAST[2]。CAST中一共包括三种交互技术来解决不同的拾取需求:1)SpaceCast;2)TraceCast;3)PointCast。

继续阅读 »