Американские инженеры разработали новый метод, позволяющий давать подсказки пользователю в виртуальной или дополненной реальности. Вместо звуковых или визуальных подсказок они предложили использовать электростимуляцию мышц шеи: это позволяет поворачивать голову человека в нужном направлении, чтобы он обратил внимание на тот или иной объект. Статья о разработке будет представлена на конференции CHI 2022, пока доступно ее краткое описание и демонстрационный ролик.
Чтобы заставить пользователя VR- и AR-шлемов обратить внимание на какой-то объект и повернуть голову, разработчики, как правило, используют визуальные подсказки, например, стрелки, либо звуковые сигналы. Были также проекты, в которых инженеры напрямую поворачивали голову в нужную сторону, но для этого они создавали громоздкие механизмы или получали неэффективные устройства.
Юдаи Танака (Yudai Tanaka), Чжун Нисида (Jun Nishida) и Педро Лопес (Pedro Lopes) из Чикагского университета предложили не применять отдельные актуаторы и использовать вместо этого мышцы пользователя, стимулируя их электрическими сигналами. Их система состоит из семи накожных электродов закрепляемых на шее, и управляющего блока, соединенного с ними проводами.
Электростимуляция мышц позволяет наклонять голову в нужном направлении. Эксперимент показал, что точность такого управления составляет 8-9 градусов.
В качестве основного применения авторы предлагают навигацию и подсказки, когда нужно указать человеку на что-то. Также они показали, что это можно применять и для имитации ударов в виртуальной реальности.
В 2019 году японские инженеры показали другую систему, заставляющую человека непроизвольно поворачиваться в нужную сторону. Она представляет собой пояс с надувными элементами и основана на «эффекте вешалки», который заставляет человека поворачиваться при неравномерном сдавливании и растягивании кожи с разных сторон тела.
Григорий Копиев
Средняя частота ошибок составила 29 процентов
Французские исследователи разработали неинвазивный интерфейс для декодирования набираемого на клавиатуре текста по активности головного мозга. Для сбора данных используются магнитоэнцефалография и электроэнцефалография. За преобразование сигналов головного мозга в последовательности символов отвечает созданная исследователями нейросетевая модель Brain2Qwerty. Лучшие результаты получились при использовании магнитоэнцефалографии. Средняя частота ошибок в символах при использовании этого метода оказалась на уровне 29 процентов, против 65 процентов у ЭЭГ. Статья с результатами опубликована в журнале Nature Neuroscience.