基于分块用户自适应实时点云流的VR远程通信影响评估

远程通信已在专业与个人场景中迅速成为日常生活的一部分。然而，流行的视频会议应用在通信质量、沉浸感与社会意义方面存在局限。VR远程通信应用为远程用户之间提供了更强的共在感与相互情感感知。先前关于这些应用的研究表明，相较于合成用户化身，逼真的点云用户重建可提供更好的沉浸感与通信效果。然而，照片级真实点云每帧需要大量数据，难以在带宽受限网络上传输。近期研究已表明，基于用户视口位置与朝向、利用用户自适应流优化带宽使用，可显著改善感知质量。本工作中，我们开发了一款实时VR通信应用，其适配引擎具备基于用户行为的分块用户自适应流功能。该应用同时支持传统的网络自适应流。本工作的贡献在于评估了在可用的实时VR远程通信系统中，分块用户自适应流对通信质量、视觉质量、系统性能与任务完成度的影响。我们组织了33名用户的主观评估，以颈部锻炼训练任务比较不同流条件。作为基线，我们使用需约300Mbps的未压缩流，而我们的方案通过分块自适应流在14Mbps下实现了相似视觉质量。我们还证明了，相较于更传统的网络自适应流，分块自适应流在交互质量上具有统计显著的提升，并改善了系统性能与CPU消耗。