Dynamische Impossible Spaces in VR - Mapping von virtuellen und realen Hindernissen

Abstract

In dieser Arbeit wird ein Ansatz zum Mapping realer Hindernisse in virtuelle Umgebungen (VR) entwickelt und vorgestellt, bei dem physische Objekte mithilfe des Passthrough-Modus und des Raumscan-Features der Meta Quest 3 in Echtzeit erkannt und dynamisch auf virtuellen Hindernissen gemappt werden. Zur Verbesserung der Nutzererfahrung werden zusätzlich Impossible Spaces eingesetzt, die prozedural mithilfe einer graphenbasierter Tiefensuche generiert werden. Der Ansatz wurde in einer Nutzerstudie mit 16 Teilnehmenden untersucht, in der drei Szenarien verglichen wurden: keine Hindernisse , zufällige Platzierung und optimierte Hindernisplatzierung. Die Bewertung erfolgte anhand der Kriterien Präsenz, spatiale Präsenz, Immersion, Realismus, Involviertheit und Angstgefühl. Die Ergebnisse zeigen, dass die optimierte Hindernisplatzierung in allen Kategorien bessere Werte erzielt als die zufällige Platzierung. Im Vergleich zur Variante ohne Hindernisse schnitt die optimierte Platzierung in keiner Kategorie schlechter ab. Der Vergleich mit einer bestehenden Studie, die einen ähnlichen Ansatz ohne Impossible Spaces verfolgt, verdeutlicht zusätzlich die positiven Effekte der Impossible Spaces auf Präsenz, Immersion und spatiale Präsenz. Im Szenario mit zufällig platzierten Hindernissen fielen Realismus und Involviertheit hingegen deutlich ab. In allen anderen Fällen zeigen sich Impossible Spaces als Verbesserung.

This Thesis presents and implements an approach for mapping real-world obstacles into virtual reality (VR) environments, in which physical objects are detected in real time using the Passthrough mode and room scanning feature of the Meta Quest 3 and dynamically mapped to virtual obstacles. To further enhance the user experience and enable large virtual worlds, Impossible Spaces are employed, which are procedurally generated using a graphbased depth-first search algorithm. The approach was evaluated in a user study with 16 participants, comparing three scenarios: optimized obstacle placement, random placement, and no obstacles. The evaluation was based on the categories of presence, spatial presence, immersion, realism, involvement, and fear. The results show that the optimized obstacle placement achieved better values than random placement in all categories. Compared to the scenario without obstacles, the optimized version did not perform worse in any category. A comparison with an existing study employing a similar approach without Impossible Spaces further highlights the positive effects of Impossible Spaces on presence, immersion, and spatial presence. In contrast, realism and involvement were rated noticeably lower in the scenario with randomly placed obstacles. In all other cases, Impossible Spaces proved to be a beneficial enhancement.