利用变化盲的无限虚拟室内环境中的重定向行走

我们提出了一种基于变化盲的重定向行走算法，该算法允许用户步行探索由无限多个房间组成的虚拟室内环境，同时确保用户在真实空间中的行走无碰撞。该方法利用变化盲，在用户不看时移动墙壁，从而在用户未察觉的情况下缩放和平移房间。因此，包含当前用户的虚拟房间始终存在于有效的真实空间中。我们测量了用户是否察觉视野外墙壁移动的觉察阈值。随后，我们利用测得的觉察阈值来确定通过移动该墙壁改变房间尺寸的量。我们进行了真人用户实验，使用所提方法与其他现有方法导航同一虚拟环境。结果表明，与其他方法相比，用户使用所提方法时报告了更高的可用性、临场感与沉浸感，同时晕动症减轻。因此，我们的方法可用于实现让用户在小型真实空间中同时步行探索无限大虚拟室内环境（如虚拟博物馆和虚拟样板房）的应用，从而为用户提供更真实的体验。