MilliSonic: 推动声学运动追踪的极限

手部手势识别VR 中的社交与协作环境感知与上下文计算软件工程师与开发者UI/UX 设计师AI/ML 研究员与工程师

近年来,人们对使用声学信号进行设备跟踪和定位产生了兴趣。然而,最先进的声学运动跟踪系统尚未达到毫米级的精度,并且需要麦克风和扬声器之间有较大的间隔,因此无法满足许多VR/AR应用的要求。此外,目前从VR设备跟踪多个并发声学传输需要牺牲精度或帧率。我们提出了MilliSonic,这是一种将声学运动跟踪推向极限的新系统。我们的核心贡献是一种新颖的定位算法,该算法可以证明在多径存在的情况下,仅使用一个带有小型4麦克风阵列的信标即可实现亚毫米级的1D跟踪精度。此外,MilliSonic能够同时跟踪多达四部智能手机,而不会降低帧率或精度。我们的评估表明,MilliSonic实现了0.7毫米的中位数1D精度和2.6毫米的智能手机中位数3D精度,比最先进的系统准确5倍。MilliSonic使两种以前不可行的交互应用成为可能:a) 使用智能手机作为信标进行VR头显的3D跟踪和b) 使用小型麦克风阵列对Google Cardboard VR系统进行精细的3D跟踪。

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来源
CHI
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2019
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2 位作者
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手部手势识别、VR 中的社交与协作、环境感知与上下文计算
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职业/产业
软件工程师与开发者、UI/UX 设计师、AI/ML 研究员与工程师
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