Migliorare il tracciamento delle mani negli strumenti musicali XR

Il Tracciamento delle mani è fondamentale per interagire in modo naturale negli ambienti di Realtà Virtuale (VR), specialmente quando si tratta di strumenti musicali che esistono in questi spazi. Tuttavia, c'è un problema con il tracciamento delle mani che deriva dal fatto che una parte della mano blocca un'altra. Questo può portare a errori nel tracciamento dei movimenti delle mani, rovinando così l’esperienza.

Per risolvere questo problema, stiamo introducendo un sistema che utilizza due metodi per il tracciamento delle mani: uno basato sulla visione e l'altro sull'Attività Muscolare. Questa combinazione dovrebbe aiutare a tracciare meglio i movimenti delle dita. Abbiamo testato il nostro sistema con varie pose delle mani per coprire diversi gesti, soprattutto quelli che affrontano problemi di blocco. Confrontando le prestazioni del nostro sistema rispetto a un sistema di tracciamento standard solo visivo, mostriamo che può migliorare significativamente l'accuratezza del tracciamento dei movimenti delle dita che sono tipicamente influenzati dal blocco.

#Cos'è la Realtà Estesa?

La realtà estesa (XR) è un termine che include realtà virtuale (VR), realtà aumentata (AR) e realtà mista (MR). Queste tecnologie sono diventate più popolari, portando alla crescita degli strumenti musicali XR (XRMIs) come un nuovo campo di studio. Gli XRMIs permettono ai musicisti di interagire con la musica in modi che gli strumenti tradizionali non consentono.

I dispositivi XR, come i visori, fondono mondi reali e virtuali. Possono mostrare immagini 3D senza bisogno di schermi separati. Questo apre opportunità per i musicisti di creare e esibirsi in modi unici. Molti XRMIs sono progettati per consentire agli utenti di interagire attraverso i movimenti del corpo, rendendo la creazione musicale più naturale e immersiva.

#Perché il Tracciamento delle Mani è Importante

Gli strumenti che esistono nell'XR si basano fortemente sul tracciamento delle mani per consentire ai musicisti di esprimersi liberamente. Molti di questi dispositivi utilizzano informazioni visive e tecniche informatiche avanzate per riconoscere i movimenti delle mani. Dispositivi come l'Oculus Quest 2 utilizzano telecamere per ottenere queste informazioni. Anche se questi sistemi possono essere precisi, non sono perfetti, e il blocco può causare problemi.

Quando parti della mano coprono altre parti, possono verificarsi errori di tracciamento. Questo può causare glitch o ritardi nel modo in cui la musica risponde alle azioni del musicista. Tali errori possono rovinare l’esperienza per gli utenti. Per risolvere ciò, abbiamo considerato di utilizzare i dati dell'elettromiografia a superficie (SEMG), che misurano i segnali elettrici che i muscoli creano quando si muovono. Combinando queste informazioni con i dati basati sulla visione, puntiamo a rendere il tracciamento più affidabile.

#Raccolta dei Dati

Per la nostra ricerca, abbiamo utilizzato due dispositivi: una fascia sEMG e un visore XR. La fascia sEMG misura l'attività muscolare nell'avambraccio, mentre il visore XR tiene traccia delle posizioni delle mani. Usando entrambi i dispositivi insieme, possiamo raccogliere informazioni dettagliate sui movimenti delle dita e sull'attività muscolare senza bisogno di attrezzature extra.

Abbiamo raccolto dati da una mano mentre eseguivamo vari movimenti delle dita. I gesti su cui ci siamo concentrati includevano l'aprire e chiudere le dita singolarmente e insieme a diverse velocità. La configurazione ci ha permesso di raccogliere una quantità significativa di dati sincronizzati, che è fondamentale per allenare il nostro modello.

#Estrazione delle Caratteristiche dai Dati

Dopo aver raccolto i dati, abbiamo dovuto elaborarli per estrarre caratteristiche utili. Abbiamo esaminato diversi aspetti dei segnali sEMG, sia nel tempo che nella frequenza. Questo includeva misurare cose come il valore medio e la frequenza con cui si verificano i segnali. Raccogliendo queste caratteristiche e analizzandole, puntiamo a creare una rappresentazione più dettagliata dei movimenti delle mani.

#Costruzione del Modello

Successivamente, abbiamo costruito un modello per prevedere i movimenti delle articolazioni delle dita basato sui dati raccolti. Il nostro modello combina due elementi importanti: uno che tiene traccia delle informazioni temporali (usando qualcosa chiamato reti LSTM) e un altro che si concentra su dettagli più approfonditi forniti dalle caratteristiche estratte. Questo design ci aiuta a catturare sia le tendenze generali dei nostri dati sia i dettagli specifici dei segnali muscolari.

Abbiamo addestrato il nostro modello utilizzando una grande quantità di dati provenienti dalle sessioni che abbiamo condotto. L'obiettivo era rendere il modello sufficientemente accurato da stimare gli angoli di otto articolazioni delle dita, che sono comunemente influenzate dal problema del blocco.

#Come Funziona il Tracciamento Multimodale?

Il nostro approccio combina sia i dati visivi sia quelli sEMG. Il tracciamento basato sulla visione ci offre un'idea generale della posizione della mano, mentre il modello sEMG fornisce informazioni dettagliate sui movimenti delle articolazioni delle dita. Questa combinazione ci consente di creare una rappresentazione completa delle azioni della mano, essenziale per migliorare l'accuratezza e la reattività.

Il nostro sistema opera in tempo reale, il che significa che i dati possono essere elaborati rapidamente, consentendo agli utenti di vedere i loro movimenti delle mani riflessi nello spazio VR senza ritardi.

#Test del Nostro Sistema

Per testare l'efficacia del nostro sistema, abbiamo impostato una serie di compiti che coinvolgevano diversi movimenti delle dita. Abbiamo confrontato i dati del nostro sistema multimodale con quelli di un sistema standard solo visivo. Abbiamo anche utilizzato un dispositivo di tracciamento preciso come riferimento per valutare la precisione dei nostri risultati.

Le condizioni sperimentali sono state progettate per simulare situazioni in cui la mano potesse essere bloccata dalla vista. Abbiamo registrato quanto bene ogni sistema ha funzionato in queste condizioni, guardando specificamente all'accuratezza degli angoli delle articolazioni delle dita.

#Risultati dei Test

I nostri risultati hanno mostrato che il sistema multimodale ha funzionato meglio del sistema solo visivo, specialmente quando la mano era parzialmente bloccata. In media, l'approccio multimodale ha migliorato l'accuratezza del tracciamento di 5-15 gradi nei diversi movimenti delle dita.

Durante i test in cui la mano era completamente visibile, il tracciamento basato sulla visione ha funzionato meglio, come ci aspettavamo, dato che aveva una chiara visibilità della mano. Tuttavia, il sistema multimodale si è dimostrato una migliore opzione in situazioni in cui parti della mano erano nascoste.

#Limitazioni e Ricerche Future

Nonostante i risultati positivi, ci sono ancora alcune limitazioni. I segnali muscolari possono variare da persona a persona, influenzati da diversi fattori come quanto è stanca una persona o dove sono posizionati gli elettrodi. Pertanto, il sistema potrebbe richiedere qualche aggiustamento per funzionare efficacemente con diversi utenti.

La ricerca futura si concentrerà su scenari più complessi che coinvolgono problemi di occlusione ancora più estesi. Inoltre, sarebbe prezioso testare questo sistema con altri tipi di dispositivi e sensori XR, il che potrebbe aiutarci a capire meglio la sua efficacia complessiva.

Siamo anche interessati a come questo nuovo sistema possa influenzare l'esperienza dell'utente nelle applicazioni del mondo reale. Conducendo studi che esaminano quanto bene gli utenti possono completare compiti che richiedono movimenti fini delle mani, possiamo ottenere informazioni su come il nostro sistema possa migliorare le interazioni negli ambienti musicali virtuali.

#Conclusione

Combinare i dati sEMG con il tracciamento basato sulla visione è un approccio promettente per affrontare i problemi causati dal blocco nelle mani nel tracciamento per gli strumenti musicali XR. Il nostro sistema dimostra che può migliorare notevolmente l'esperienza degli utenti offrendo un tracciamento delle mani più preciso e affidabile.

Man mano che la tecnologia VR avanza, l'integrazione di diversi metodi di tracciamento sarà probabilmente importante per creare interazioni più fluide e coinvolgenti. Questa combinazione di tecniche potrebbe portare a nuove, entusiasmanti possibilità per musicisti e artisti che cercano di esplorare spazi di performance virtuali.