論文の概要: Predictive Context-Awareness for Full-Immersive Multiuser Virtual Reality with Redirected Walking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17907v1
• Date: Fri, 31 Mar 2023 09:09:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 14:41:51.860516
• Title: Predictive Context-Awareness for Full-Immersive Multiuser Virtual Reality with Redirected Walking
• Title（参考訳）: リダイレクトウォーキングによるフル没入型マルチユーザーバーチャルリアリティの予測コンテキスト認識
• Authors: Filip Lemic, Jakob Struye, Thomas Van Onsem, Jeroen Famaey, Xavier Costa Perez
• Abstract要約: 本稿では,送信機と受信機側ビームフォーミングとビームステアリングの最適化に,予測的文脈認識を活用することを提案する。 送信側ビームフォーミングとビームステアリングの最適化にRDW(Redirected Walking)を用いたマルチユーザVRセットアップにおけるユーザの横動きの短期予測を利用することができる。 本研究では, 配向データ生成のための TimeGAN に基づく手法により, 実験により得られたデータと密に一致する合成サンプルを生成可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.393569497095572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Virtual Reality (VR) technology is being advanced along the lines of enhancing its immersiveness, enabling multiuser Virtual Experiences (VEs), and supporting unconstrained mobility of the users in their VEs, while constraining them within specialized VR setups through Redirected Walking (RDW). For meeting the extreme data-rate and latency requirements of future VR systems, supporting wireless networking infrastructures will operate in millimeter Wave (mmWave) frequencies and leverage highly directional communication in both transmission and reception through beamforming and beamsteering. We propose to leverage predictive context-awareness for optimizing transmitter and receiver-side beamforming and beamsteering. In particular, we argue that short-term prediction of users' lateral movements in multiuser VR setups with RDW can be utilized for optimizing transmitter-side beamforming and beamsteering through Line-of-Sight (LoS) "tracking" in the users' directions. At the same time, short-term prediction of orientational movements can be used for receiver-side beamforming for coverage flexibility enhancements. We target two open problems in predicting these two context information instances: i) lateral movement prediction in multiuser VR settings with RDW and ii) generation of synthetic head rotation datasets to be utilized in the training of existing orientational movements predictors. We follow by experimentally showing that Long Short-Term Memory (LSTM) networks feature promising accuracy in predicting lateral movements, as well as that context-awareness stemming from VEs further benefits this accuracy. Second, we show that a TimeGAN-based approach for orientational data generation can generate synthetic samples closely matching the experimentally obtained ones.
• Abstract（参考訳）: 仮想現実(VR)技術は、没入性の向上、マルチユーザバーチャルエクスペリエンス(VE)の実現、VEにおけるユーザの制約のないモビリティのサポート、さらにはリダイレクトウォーキング(RDW)を通じて専門のVRセットアップ内での制限などに沿って進歩している。 将来のVRシステムの極端なデータレートとレイテンシ要件を満たすため、無線ネットワークインフラのサポートはミリ波(mmWave)周波数で動作し、ビームフォーミングとビームステアリングによる送信と受信の両方で高い指向性通信を利用する。 送信機と受信側ビームフォーミングとビームステアリングを最適化するために,予測文脈認識の活用を提案する。 特に、RDWを用いたマルチユーザVRセットアップにおけるユーザの側方移動の短期予測は、送信側ビームフォーミングとLine-of-Sight(LoS)によるビームステアリングの最適化に有効である。 同時に、方向移動の短期予測を受信側ビームフォーミングに使用して、カバレッジの柔軟性を向上できる。 これら2つのコンテキスト情報インスタンスの予測における2つのオープン問題を対象としています。 一 RDWによるマルチユーザーVR設定における横移動予測 二 既存の方位運動予測器の訓練に使用する合成頭部回転データセットの作成 実験の結果,側方運動の予測に有望な精度を特徴とする長短記憶(LSTM)ネットワークと,VEから生じるコンテキスト認識が,この精度をさらに向上させることを示した。 第2に、時間GANに基づく配向データ生成手法により、実験により得られたデータと密接に一致する合成サンプルを生成することができることを示す。

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