Locomotion in VR is still a topic of exploration, as different solutions serve different purposes. Teleportation is an established technique for moving in virtual environments larger than physical space, but one area that has not been thoroughly investigated is controller-free teleportation, where users are not limited by intermediary devices for movement control. Recent advancements in VR headsets now allow tracking of multiple body parts, including hands and eyes, enabling locomotion solely through gestures. Prior research on hand- and eye-tracking for teleportation in VR shows promising results in controlled environments but lacks practical comparisons in typical VR applications with dynamic settings. In this study, two types of controller-free teleportation techniques based on hand- and eye-tracking were implemented. The results indicate that, in dynamic VR environments, hand-based teleportation is more efficient and has seemingly higher usability. However, eye-based teleportation appears more immersive, and is potentially a viable and less physically demanding alternative for people with disabilities to increase the accessibility to VR applications. This study’s results provide valuable insights for developing innovative controller-free locomotion techniques utilizing body-tracking in dynamic VR environments. / Förflyttning i VR är ett ämne som fortfarande utforskas, då olika lösningar passar olika ändamål. Teleportering är en etablerad förflyttningsteknik för att röra sig i virtuella miljöer som är större än det fysiska utrymmet man befinner sig i, men ett område som inte har undersökts mycket ännu är kontrollerfri teleportering, där användare inte begränsas av mellanliggande enheter för att förflytta sig. De senaste utvecklingen av VR-headset tillåter kroppsspårning av händer och ögon, vilket möjliggör förflyttning enbart genom gester. Tidigare forskning kring hand- och ögonspårning för teleportering i VR visar lovande resultat i kontrollerade miljöer, men saknar praktiska jämförelser i typiska VR-applikationer med dynamiska miljöer. I denna studie implementerades två typer av kontrollerfria teleporteringstekniker baserade på hand- och ögonspårning. Resultaten tyder på att i dynamiska VR-miljöer är handbaserad teleportering mer effektiv och till synes högre användbarhet. Ögonbaserad teleportering verkar dock vara mer uppslukande, och är potentiellt ett användbart samt mindre fysiskt krävande alternativ för personer med funktionsnedsättning för att öka tillgängligheten till VR applikationer. Resultaten av denna studie ger värdefulla insikter till utvecklingen av innovativa kontrollerfria rörelsetekniker som använder kroppsspårning i dynamiska VR-miljöer.

The wrist is a body part that can be used during repetitive movements in many work environments. There is a need to measure these movements in order to notice harmful repetitive movements in advance. There are many different ways to measure these movements, such as with the use of a depth camera. The goal of this study is to determine if this can be done with high precision compared to other technologies. In order to determine this, an application was created that used several different technologies and libraries to track and pinpoint the hand’s and forearm’s location in each frame. With these locations, together with timestamps from the frames, the angular velocity of the wrist could be calculated. The recordings were made in several different test cases with factors such as background, clothes and lighting changing in each test. In order to compare the depth cameras values, a golden standard had to be set. The depth camera’s recorded values were compared to the golden standard’s recorded values by displaying the values on a graph and by calculating the root mean squared error as well as the mean absolute error. The results indicated that a depth camera can be used to measure wrist movements relatively accurately, even with more advanced movements relative to this study. The result also showed that the depth camera had problems in some test cases. / Handleden är en kroppsdel som kan användas under repetitiva rörelser i många arbetsmiljöer. Det finns ett behov av att mäta dessa rörelser för att upptäcka skadliga repetitiva rörelser i förväg. Det finns många olika sätt att mäta dessa rörelser, till exempel med hjälp av en djupkamera. Målet med denna studie är att avgöra om detta kan göras med hög precision jämfört med andra teknologier. För att avgöra detta skapades en applikation som använder flera olika teknologier och bibliotek för att spåra och lokalisera handens och underarmens position i varje bildruta. Med hjälp av dessa positioner, tillsammans med tidsstämplar från bildrutorna, kunde vinkelhastigheten för handleden beräknas. Inspelningarna gjordes i flera olika testfall där faktorer som bakgrund, kläder och belysning ändrades i varje test. För att kunna jämföra djupkamerans värden behövdes en referensstandard fastställas. Djupkamerans inspelade värden jämfördes med referensstandardens inspelade värden genom att visa värdena på en graf och beräkna rotmedelkvadratfelet samt medelabsolutfelet. Resultaten indikerade att en djupkamera kan användas för att mäta handledsrörelser relativt noggrant, även med mer avancerade rörelser i förhållande till denna studie. Resultatet visade även att djupkameran hade problem i vissa testfall.