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Contribution à l'Étude des Techniques d'Interaction 3D et des Retours Sensoriels pour Améliorer la Navigation et la Marche en Réalité Virtuelle.

La navigation à la première personne en Environnement Virtuel (EV) est essentielle à beaucoup d'applications de Réalité Virtuelle (RV), comme les simulations d'entraînement ou les visites virtuelles de musées ou de projets architecturaux. Les techniques de navigation doivent fournir un moyen efficace et écologique d'explorer les EV. De plus, comme dans toute autre application de RV, l'immersion des utilisateurs est aussi primordiale pour obtenir une bonne simulation. Dans cette thèse, nous avons proposé des nouvelles techniques d'interaction 3D et de retour sensoriel pour améliorer la navigation. Ainsi, nos contributions peuvent être découpées en deux parties : (1) une nouvelle technique d'interaction pour une navigation efficace et écologique en RV et (2) de nouvelles techniques de retour sensoriel conçues pour améliorer l'immersion et la sensation de marche des utilisateurs durant la navigation. Pour chacune des techniques proposées, nous avons conduit des évaluations poussées afin de valider que nos techniques atteignent leurs objectifs. Dans la première partie, nous avons proposé une nouvelle technique de navigation pour la RV, le Shake-Your-Head (SYH). Cette technique suit les mouvements de la tête de l'utilisateur lorsqu'il marche sûr place devant son écran afin de produire une navigation simulant la marche, ainsi que les sauts ou ramper. Nous avons trouvé que notre technique peut être utilisée efficacement sur des trajectoires complexes et est simple d'apprentissage. De plus, cette technique a été très appréciée par les utilisateurs. Dans la seconde partie, nous avons proposé une technique, les King Kong Effects (KKE), pour simuler les informations visuelles et vibrotactiles produites à chaque pas. Nous avons également proposé de nouveaux Mouvements de Caméra (MC) améliorés pour simuler les mouvements de la têtes lors de la marche, de la course et du sprint. De plus, nos MC sont adaptés à l'âge, au genre, au poids et à la condition physique de l'humain virtuel, ainsi qu'à la pente dans l'EV. Les KKE améliorent la sensation de marcher dans l'EV et ont également été très appréciés des utilisateurs. De plus, nous avons montrés que les différents paramètres des MC sont correctement perçus par les utilisateurs.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00767488
Date13 December 2012
CreatorsTerziman, Léo
PublisherINSA de Rennes
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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