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量化全身沉浸
Quantifying Full-Body Immersion

作者: Alihan Bakir, Ekrem Yüksel, Fabio Zuliani 等6人
arXiv: 2605.22521v1
分类: cs.RO, cs.HC
📝 论文摘要
人类正处于又一次数字革命的前沿,现实与虚拟世界之间的界限正在消融,重塑着我们感知和与环境互动的方式。在此背景下,我们提出了一种围绕全身动力交互的沉浸式虚拟体验变革性范式。我们的方法通过三个不同层面重新定义沉浸感:视听沉浸感(捕捉感官真实感)、物理沉浸感(提供触觉反馈)以及全身沉浸感(FBI),其中动态身体互动与虚拟环境无缝融合。这一创新的核心是一个可扩展、可分布的平台,基于受自然界适应性设计启发的模块化机器人表面单元。这些单元能够在任何尺度上呈现沉浸式环境——从亲密的个人体验到大范围的多用户场景——并实时动态适应交互需求。模块化系统在整个空间中分布力、形状和运动反馈,复制环境的物理特性,并通过全身沉浸感实现新的参与深度。通过结合可扩展性、适应性和动态物理参与,这一框架弥合了现实与虚拟世界之间的鸿沟。它提供了前所未有的沉浸感,让用户能够用整个身体与虚拟空间进行共生互动。这项工作不仅推动了沉浸式技术的发展,更重新定义了人类与虚拟环境共存的方式,为人-环境融合的新时代奠定了基础。

📊 核心分析

🎯 研究动机
- 人类正处于数字革命前沿,**真实世界与虚拟世界(real and virtual worlds)** 的界限正在消融,需要重新定义沉浸式体验 - 现有虚拟体验多局限于视听感官,缺乏**全身动态交互(whole-body kinetic interactions)** 的深度融合 - 需要一种可量化、可扩展的框架,将物理现实与虚拟环境无缝融合
🔧 核心方法
- 定义**三个层次的沉浸(three levels of immersion)**:视听沉浸(audio-visual immersion)、物理沉浸(physical immersion)和全身沉浸(Full-Body Immersion, FBI) - 提出基于**模块化机器人表面单元(modular robotic surface units)** 的可扩展分布式平台,受自然自适应设计启发 - 该平台通过**实时动态适应(real-time dynamic adaptation)**,在整体空间中分布力、形状和运动反馈,支持从个人到多用户场景的任意规模渲染
💡 核心创新
- **首创全身沉浸(FBI)概念**:将动态身体交互与虚拟环境无缝集成,超越传统视听和触觉反馈 - **仿生模块化设计(bio-inspired modular design)**:机器人表面单元可自适应组合,实现空间任意规模的可扩展性 - **多维物理反馈融合(multi-dimensional physical feedback)**:在同一空间中同时提供力、形状和运动反馈,达成前所未有的互动深度
🏆 总体贡献
- 为沉浸式技术领域提供**全新范式(transformative paradigm)**,实现用户全身与虚拟空间的共生交互 - 提出**可量化(quantifiable)** 的沉浸层次框架,为后续研究建立标准化评估基础 - 弥合**真实与虚拟世界的鸿沟(bridge the gap between real and virtual worlds)**,奠定人机环境合成新时代的根基