Machine Learning aplicado a locomoção na Realidade Virtual
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Autores
Orientador
Soares, Luciano Pereira
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Tipo de documento
Relatório de Iniciação Científica
Data
2023
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Resumo
O objetivo deste trabalho é reconhecer a caminhada de uma pessoa para
navegação em ambientes de Realidade Virtual (RV) , para isso foi desenvolvida uma
nova solução de reconhecimento do andar através de Machine Learning (ML)
aplicando Redes Neurais Convolucionais. Foi utilizada a infraestrutura de uma
esteira de RV (KATVR) para as pessoas poderem caminhar em um mesmo ponto.
O treinamento do modelo de ML foi feito com um dataset coletado a partir da
posição e rotação dos pés no andar de diversos usuários, caminhando em diferentes
direções e sentidos. O mecanismo que forneceu esses dados foram os rastreadores
com 6 graus de liberdade (6DoF Vive trackers) junto com a game engine Unity.
Nos testes realizados diretamente na rede neural, se obteve uma acurácia de
94%, com um tempo de resposta de em média 0,1 segundos. O sistema possibilita o
caminhar em múltiplas direções. Assim, acredita-se que essa maneira de realizar a
locomoção na RV seja promissora.
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Idioma
Português
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