動きの幻想:VRにおけるベクションの理解
ヴェクションがバーチャルリアリティ環境での体験にどう影響するかを探ってみよう。
Gaël Van der Lee, Anatole Lécuyer, Maxence Naud, Reinhold Scherer, François Cabestaing, Hakim Si-Mohammed
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ベクションは、実際にはじっとしているのに、自己運動を感じたり視覚的な錯覚を体験することだよ。例えば、電車に乗っていて、動き出すと隣の静止している電車にいると、自分が動いている気がすることがあるよね。これがベクション!これはバーチャルリアリティ(VR)体験において重要で、VRがどれだけリアルに感じられるかに影響を与えるんだ。
ベクションが重要な理由
VRにおいてベクションは大事で、体験を向上させたり問題を引き起こしたりすることがあるんだ。誰かがバーチャルな世界で動いていると感じると、その体験はもっと楽しくなるかもしれない。でも、バーチャルな動きが体の期待と合わないと、不快感や乗り物酔いにつながるんだよ。だから、ベクションを理解することで、もっと良いVR体験を作れるんだ。
ベクションの背後にある科学
科学者たちは長い間ベクションを研究してきたんだ。研究によると、脳は動きを理解するために感覚からのフィードバックを常に必要としているんだ。視覚だけじゃなくて、バランス感覚や聴覚も含まれる。これらの感覚がうまく連携すると、私たちは自分の動きに対して安定感を感じるんだ。
VRでは、ベクションは動いている物体の視覚的刺激を使ってよく試されるよ。じっとしている間に周りで何かが動いているのを見ると、脳が自分も動いていると感じるように騙されるんだ。これはゲームやシミュレーションには良いけど、サイバーシックネスにつながることもあって、脳が見ているものと感じているものを合わせられずにめまいや気持ち悪さを感じることがあるんだ。
ベクションをどう測る?
従来、研究者たちは質問票を使って人々のベクションの体験を捉えてきたんだ。参加者は自己運動の強さを評価するためのフォームに記入してた。この方法も使えるけど、欠点もあるよ。例えば、その日の気分や質問の解釈によって回答が影響を受けることがあるんだ。
精度を高めるために、科学者たちは客観的な測定方法を探し始めたんだ。興味深い方法の一つがEEG、つまり脳波計で、これは脳の活動を測定するんだ。ベクションの体験中の脳の反応を分析することで、研究者たちは脳がこれらの感覚をどう処理しているかをより理解しようとしているんだ。
実験
ベクションをさらに研究するために、研究者たちは実験を設計したんだ。参加者は動く白い球体を表示するVRヘッドセットを着用したんだ。彼らは前進加速と後退加速の二つの動きを体験した。心の中で「どんどん」進む感覚を持ちながら、研究者たちはEEGを使って脳の活動を記録し、ベクションの主観的な体験も記録したんだ。
VRヘッドセットを着けて、これらの球体がビューを通り過ぎていく様子を想像してみて。前に進んでいるように感じたかと思えば、次の瞬間には後ろに動いているように感じるんだ!
結果はどうだった?
結果は、人々が同じ条件に対して異なる反応を示したことを示しているよ。ある参加者は他の人よりもベクションに敏感だったんだ。強い自己運動を感じた人たちは、特に運動が始まってから約600ミリ秒後に脳の活動に際立った信号があったんだ。これは新しくてワクワクすることだった!
また、ベクションとサイバーシックネスの間に顕著な関連性もあったよ。強いベクションを感じた人たちは、VR体験の後により多くの不快感を報告する傾向があったんだ。どうやら、動きの感覚が強いほど、後で少し気持ち悪くなる可能性が高いみたいだね。
ベクション研究の次は?
じゃあ、これからどうするの?未来の研究には多くの可能性があるんだ。一つは、後退ベクションがどんな感じか、そしてそれに関連する独特の脳信号があるかを探求したいんだ。そして、これらの発見をどうVR体験を改善するために活用できるかも気になるところなんだ。
将来的には、ユーザーの気分に基づいてリアルタイムでコンテンツを調整するVRシステムも見られるかもしれない!お腹がひっくり返るのではなく、快適に感じられるようにVRが適応することができるかもしれない。
最後の考え
ベクションは、ユーザー体験を向上させたり妨げたりする、バーチャルリアリティの魅力的な現象なんだ。私たちの脳がVRの視覚的刺激にどう反応するかを研究することで、研究者たちはより良く、安全で、楽しいバーチャル体験の道を切り開いているんだ。
だから、次にVRヘッドセットをかぶった時は、空を飛んでいる気分になっても、足はしっかりと地面についていることを忘れないでね。それが本当のベクションなんだ!
タイトル: Towards the Automatic Detection of Vection in Virtual Reality Using EEG
概要: Vection, the visual illusion of self-motion, provides a strong marker of the VR user experience and plays an important role in both presence and cybersickness. Traditional measurements have been conducted using questionnaires, which exhibit inherent limitations due to their subjective nature and preventing real-time adjustments. Detecting vection in real time would allow VR systems to adapt to users' needs, improving comfort and minimizing negative effects like motion sickness. This paper investigates the presence of vection markers in electroencephalogram (EEG) brain signals using evoked potentials (brain responses to external stimulations). We designed a VR experiment that induces vection using two conditions: (1) forward acceleration or (2) backward acceleration. We recorded both electroencephalographic (EEG) signals and gathered subjective reports on thirty (30) participants. We found an evoked potential of vection characterized by a positive peak around 600 ms (P600) after stimulus onset in the parietal region and a simultaneous negative peak in the frontal region. Our results also found participant variability in sensitivity to vection and cybersickness and EEG markers of acceleration across subjects. This result is promising for potential detection of vection using EEG and paves the way for future studies towards a better understanding of vection. It also provides insights into the functional role of the visual system and its integration with the vestibular system during motion-perception. It has the potential to help enhance VR user experience by qualifying users' perceived vection and adapting the VR environments accordingly.
著者: Gaël Van der Lee, Anatole Lécuyer, Maxence Naud, Reinhold Scherer, François Cabestaing, Hakim Si-Mohammed
最終更新: Dec 24, 2024
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2412.18445
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2412.18445
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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