論文の概要: Predictive Context-Awareness for Full-Immersive Multiuser Virtual
Reality with Redirected Walking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17907v3
- Date: Mon, 15 May 2023 16:34:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-16 22:48:35.306868
- 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: 将来のVRシステムはミリ波(mmWave)周波数で動作する無線ネットワークインフラをサポートする必要がある。
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を最適化するために,予測文脈認識の利用を提案する。
長短短期記憶(LSTM)ネットワークは横方向の動きを予測する上で有望な精度を特徴とすることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.393569497095572
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The advancement of Virtual Reality (VR) technology is focused on improving
its immersiveness, supporting multiuser Virtual Experiences (VEs), and enabling
the users to move freely within their VEs while still being confined within
specialized VR setups through Redirected Walking (RDW). To meet their extreme
data-rate and latency requirements, future VR systems will require supporting
wireless networking infrastructures operating in millimeter Wave (mmWave)
frequencies that leverage highly directional communication in both transmission
and reception through beamforming and beamsteering. We propose the use of
predictive context-awareness to optimize transmitter and receiver-side
beamforming and beamsteering. By predicting users' short-term lateral movements
in multiuser VR setups with Redirected Walking (RDW), transmitter-side
beamforming and beamsteering can be optimized through Line-of-Sight (LoS)
"tracking" in the users' directions. At the same time, predictions of
short-term orientational movements can be utilized for receiver-side
beamforming for coverage flexibility enhancements. We target two open problems
in predicting these two context information instances: i) predicting lateral
movements in multiuser VR settings with RDW, and ii) generating synthetic head
rotation datasets for training orientational movements predictors. Our
experimental results demonstrate that Long Short-Term Memory (LSTM) networks
feature promising accuracy in predicting lateral movements, and
context-awareness stemming from VEs further enhances this accuracy.
Additionally, we show that a TimeGAN-based approach for orientational data
generation can create synthetic samples that closely match experimentally
obtained ones.
- Abstract（参考訳）: 仮想現実(VR)技術の進歩は、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)のサポート、ユーザがリダイレクトウォーキング(RDW)を通じて専用のVRセットアップに制限されたまま、VE内で自由に移動できるようにすることに焦点を当てている。
極端なデータレートとレイテンシの要件を満たすため、将来のVRシステムは、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ミリ波(mmWave)周波数で動作する無線ネットワークインフラストラクチャをサポートする必要がある。
本稿では,送信機と受信機側の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の予測文脈認識手法を提案する。
リダイレクトウォーキング(rdw)によるマルチユーザvrセットアップにおけるユーザの短期的横動きを予測することにより、送信側ビームフォーミングとビームステアリングを、ユーザの方向の視線(los)「トラッキング」により最適化することができる。
同時に、範囲の柔軟性向上のために、受信側ビームフォーミングに短期方向移動の予測を利用することができる。
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設定における横動きの予測及び
二 方位運動予測器の訓練のための合成頭部回転データセットの作成
実験の結果,long short-term memory (lstm) ネットワークは側方運動の予測に有望な精度を発揮でき,vesによる文脈認識はこの精度をさらに向上させることがわかった。
さらに, 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した合成サンプルを作成できることを示す。
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