全尺寸装配仿真测试平台 (FAST) 数据集
人机交互
2025-07-15 v2 机器学习
摘要
近年来，许多研究人员开始研究如何将虚拟现实 (VR) 的追踪与交互数据用于多种机器学习目的，包括用户识别、预测晕动症以及评估学习成效。该研究领域的一个制约因素是开放数据集的匮乏。在本文中，我们发布了一个使用基于 VR 的全尺寸装配仿真测试平台 (FAST) 采集的新开放数据集。该数据集包含从 108 名参与者（50 名女性、56 名男性、2 名非二元性别）处收集的数据，他们在 VR 中学习了如何装配两种不同的全尺寸结构。除了解释该数据集的采集过程并描述所包含的数据外，我们还讨论了未来研究人员如何使用该数据集。
引用
@article{arxiv.2403.08969,
title = {The Full-scale Assembly Simulation Testbed (FAST) Dataset},
author = {Alec G. Moore and Tiffany D. Do and Nayan N. Chawla and Antonia Jimenez Iriarte and Ryan P. McMahan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.08969},
year = {2025}
}