基于规则的适配控制社交虚拟现实学习环境中的晕动症
人机交互
2021-08-30 v1 密码学与安全
分布式、并行与集群计算
摘要
社交虚拟现实学习环境（VRLE）为用户提供沉浸式体验，并提升了远程学习的可及性。在关键 VRLE 应用领域（如军事训练、制造）中，若无法维持高性能且安全的数据传输，会破坏应用功能并诱发晕动症（cybersickness）。本文提出一种新颖的基于规则的 3QS 适配框架，该框架执行风险与成本感知的权衡分析，以控制 VRLE 会话期间因性能/安全异常事件引起的晕动症。我们在社交 VRLE（即 vSocial）中实现了该框架，以监控网络/会话数据中的性能/安全异常事件。发生异常时，该框架具有基于规则的适配功能，由多种决策指标触发。基于实验结果，我们证明了基于规则的 3QS 适配框架在维持应用功能的同时，能有效降低晕动症水平。利用关键发现，我们列举了应对性能与安全问题的合适实践，以构建性能更高、更鲁棒的社交 VRLE。
引用
@article{arxiv.2108.12315,
title = {Rule-based Adaptations to Control Cybersickness in Social Virtual Reality Learning Environments},
author = {Samaikya Valluripally and Vaibhav Akashe and Michael Fisher and David Falana and Khaza Anuarul Hoque and Prasad Calyam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.12315},
year = {2021}
}
备注
Accepted for publication in the 8th International Conference on Future Internet of Things and Cloud (FiCloud2021)