基于自适应 FFR 和 FoV 调整的动态网络不适缓解
人机交互
2025-02-06 v1
摘要
本文提出了一种新型自适应虚拟现实（VR）系统，旨在通过动态实时调整来缓解沉浸式环境中的网络不适。该系统使用在头部跟踪和运动学数据上训练的机器学习（ML）模型实时预测网络不适水平。自适应系统调整 Foveated Rendering（FFR）强度和场域视野（FOV）以提升用户舒适度。为了在可用性与系统性能之间取得平衡，我们认为该方法将优化用户体验和性能。通过对用户需求的自适应响应，本文探讨了基于机器学习的反馈回路用于用户体验管理的潜力，为用户中心的 VR 系统设计做出贡献。
引用
@article{arxiv.2502.03419,
title = {Dynamic Cybersickness Mitigation via Adaptive FFR and FoV adjustments},
author = {Ananth N. Ramaseri-Chandra and Hassan Reza},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.03419},
year = {2025}
}