基于智能手机惯性传感器的运动轨迹：面向 AR 交互的视场预测
人机交互
2024-08-06 v1
摘要
对于手持式智能手机 AR 交互，带宽是关键约束。已developed出流式技术，以便在面临这些挑战的情况下提供无缝且高质量的用户体验。为了优化基于智能手机的 AR 性能，准确预测用户视野是必不可少的。这种预测允许系统优先加载用户可能参与的数字内容，从而增强 AR 体验的整体互动性和沉浸感。本文提出了MotionTrace方法，用于基于智能手机惯性传感器预测用户视野。该方法持续估计用户手部位置以定位手机位置。我们使用大型运动捕捉（AMASS）和基于智能手机的全身姿态估计（Pose-on-the-Go）数据集，在50、100、200、400和800ms的时间范围内评估了MotionTrace。我们发现，该方法可在不同时间范围内以平均MSE为0.11至143.62 mm的水平估计用户未来手机位置。
引用
@article{arxiv.2408.01850,
title = {MotionTrace: IMU-based Field of View Prediction for Smartphone AR Interactions},
author = {Rahul Islam and Vasco Xu and Karan Ahuja},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.01850},
year = {2024}
}
备注
Accepted to IEEE International Conference on Wearable and Implantable Body Sensor Networks (BSN 2024)