Профессор РУДН улучшил технику отслеживания взгляда в системах виртуальной реальности

Профессор РУДН улучшил технику отслеживания взгляда в системах виртуальной реальности

Один из ключевых этапов технологии виртуальной реальности (VR) — отслеживание взгляда человека. Профессор РУДН разработал математическую модель, которая позволяет точнее предсказывать, на чем будет сфокусирован взгляд в следующий момент времени. При этом погрешность, которая возникает из-за моргания, удалось уменьшить в 10 раз. Это позволит сделать VR-системы реалистичнее и более восприимчивыми к действиям пользователя.

Фовеальный рендеринг — одна из базовых технологий виртуальной реальности. Она учитывает, что взгляд человека сфокусирован лишь на так называемой фовеальной зоне, остальное пространство занимает периферийное зрение. Вычислительные ресурсы компьютера концентрируются на отображение картинки в фовеальной зоне, а остальная часть отображается с меньшей детализацией. Этот подход позволяет экономить вычислительные мощности и разрешает проблему отставания мощности графических процессоров от увеличения разрешения дисплеев. Однако в технологии фовеального рендеринга есть ограничения по точности и быстроте прогноза следующей точки фиксации взгляда, потому что движение взгляда — сложный и во многом случайный процесс. Для разрешения этой проблемы профессор РУДН вместе с коллегами из МГУ предложил метод, который позволяет заранее вычислять точки фокусировки с помощью математического моделирования.

«Одна из проблем техники фовеального рендеринга — своевременное предсказание следующей точки фиксации взгляда, потому что зрительное восприятие — это сложный стохастический процесс. Мы предлагаем математическую модель, которая прогнозирует изменение точки фиксации», — доктор технических наук Виктор Беляев, профессор департамента механики и мехатроники РУДН.

Прогнозирование в математической модели опирается на изучение быстрых ритмичных движений глаза — саккадических движений. Саккады сопровождают перемещение взгляда от одного объекта к другому и могут подсказать следующую точку фиксации. Есть эмпирические закономерности, которые определяют отношение между длительностью, амплитудой и максимальной скоростью движения глаза в саккаде. Однако для предсказания движения глаз айтрекерами эти модели неприменимы из-за недостаточной точности. Поэтому исследователи использовали не эмпирическую, а одну из математических моделей. С ее помощью ученые рассчитали параметры саккад, а затем применили эти данные для расчёта фовеальной области изображения.

Метод опробовали в эксперименте. Для этого использовали шлем виртуальной реальности и очки дополненной реальности. Работающий по предложенной модели айтрекер оказался способен различать мелкие движения глаза — в 3,4 минуты (0,05 градуса), а погрешность составила 6,7 минут (0,11 градуса). Более того, ученым удалось преодолеть ошибку вычислений, которая возникает из-за моргания, — с помощью встроенного в модель «фильтра» эту погрешность удалось уменьшить в 10 раз. Эти результаты можно будет использовать для моделирования в виртуальной реальности, в видеоиграх, в медицине при проведении операций и диагностике проблем со зрением.

«Мы разрешили проблему техники фовеального рендеринга в массовом производстве систем виртуальной реальности. Теперь мы планируем откалибровать айтрекер таким образом, чтобы снизить влияние перемещений закрепленного на голове дисплея или шлема относительно головы», — доктор технических наук Виктор Беляев, профессор департамента механики и мехатроники РУДН.

Результаты опубликованы в журнале SID Symposium Digest of Technical Papers

Новости
Все новости
Наука
28 июля
Учёные РУДН изучат микробиом арктических городов для создания устойчивой зелёной инфраструктуры при поддержке гранта РНФ

Коллектив исследователей Центра смарт-технологий устойчивого развития городской среды АТИ РУДН получил продление гранта Российского научного фонда на 2026–2027 годы и его финансирование на сумму 7 млн рублей в год. Проект «Экологические функции и экосистемные услуги микробного сообщества почв и почвенных конструкций городов Арктики в условиях потепления климата и антропогенной нагрузки» направлен на комплексное исследование микробиома почв зелёной инфраструктуры арктических городов и разработку научных подходов к созданию устойчивых почвенных конструкций, пригодных для озеленения в условиях многолетней мерзлоты.

Наука
27 июля
Лаборатория бактериологии НИИ молекулярной и клеточной медицины РУДН: изучение микробиоты человека для создания новых препаратов

В структуре НИИ молекулярной и клеточной медицины медицинского института РУДН со 2 апреля 2024 года работает научная лаборатория бактериологии. Возглавляет её кандидат медицинских наук Александр Николаевич Сенягин. В составе коллектива также кандидат медицинских наук, доцент, старший научный сотрудник Ирина Викторовна Подопригора, стажёры-исследователи Милана Сергеевна Дас и Юрий Александрович Сорокин. О том, как устроена работа лаборатории, какие задачи решают учёные и какие разработки уже находят применение в медицине, мы поговорили с её заведующим.

Наука
24 июля
Лаборатория клеточных технологий и тканевой инженерии РУДН: от фундаментальной науки к новым методам лечения

В структуре НИИ молекулярной и клеточной медицины РУДН работает лаборатория клеточных технологий и тканевой инженерии. С момента открытия института в 2022 году здесь проводят фундаментальные и прикладные исследования в области клеточной биологии и биомедицины. О том, как устроена работа лаборатории, какие задачи решают учёные и какие разработки уже находят применение в клинической практике, мы поговорили с заведующей лабораторией Ириной Арутюнян.