A Study on Gaze-driven Image Presentation on Automotive HUDs

汽车 HUD 上视线驱动图像呈现的研究

• 批准号: 21K03964
• 负责人: 池田 聖
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K03964/
• 关键词: バーチャルリアリティ; 視線解析; 固視検出; 自動較正; 注視対象判定; 拡張現実感; 視線計測

本研究の目的は，車載の窓型透明ディスプレイを対象に，利用者の三次元的な注視位置を推定し，これに基づき提示するAR像を変化させることで視認性を向上させる技術の確立である．目的達成のために，次の課題をこれまでに実施した．A）車窓ディスプレイのための三次元注視位置センシング：(A-1) 視線検出器の自動較正法：利用者に特定の動作を課さずに，自動的に視線検出器を較正する手法を開発した．開発した手法では，環境の三次元モデルとと視線の交点（注視点）を算出し，較正された視線の注視点は，固視中に密集する性質から，このばらつきを最小化する最適化問題として較正パラメータを推定する．バーチャルリアリティ（VR）環境において本手法が，顕著性に基づく従来法に比べて精度が高く，頭部の18m程度並進移動により較正精度が収束することを確認した．(A-2) 中遠景の重畳像に対応した三次元注視位置センシング：並進移動する車両内にいる利用者が透明ディスプレイを介してAR像と実風景との混合像をみる際の，三次元注視位置を推定する手法を開発した．本手法では，注視対象上の各座標系において固視を検出することで，視線が密集する瞬間をとらえる．VR環境を用いた実験において，輻輳角を用いた従来法よりも注視対象の判定精度が高いこと，および車両の速度により最適な固視検出の閾値が変化することを明らかにした．B) 三次元注視位置に基づく重畳像の高視認性レンダリング：三次元注視位置の推定結果をもとにAR像を注視する場合は，AR像の視認性を高め，実風景を注視する場合はAR像の一部の透過率を高めて実風景の視認性が向上するよう像を提示する手法を開発した．開発した手法では，非注視対象の存在を完全に消してしまわないよう，AR像をメッシュ状に加工して提示する．バーチャルリアリティ環境を用いた実験により，両者の視認性が向上することを確認した．

The purpose of this study is to establish a technique for estimating the user's three-dimensional (3D) gaze position in the vehicle's transparent image. A) The three-dimensional viewing position of the vehicle is determined by the following: (A-1) Automatic alignment of the line detector: the user's specific actions are determined by the user's actions, and the automatic alignment of the line detector is determined by the user's actions. Open the method, the environment of the three-dimensional view line intersection (fixation point) to calculate, correct the view line fixation point, fixation in the dense nature of the optimization problem to minimize, correct the estimation. This method is based on the accuracy of the original method, and the accuracy of the head movement is higher than that of the original method. (A-2)A method for estimating the three-dimensional gaze position of a composite image of a middle distance and a middle distance is developed. This method is used to determine the convergence angle of each coordinate system on the fixation image. B) Three-dimensional fixation position, basic focus and high visibility. 3-D fixation position estimation results AR image visibility high, landscape visibility high, landscape visibility high. Open the method and completely eliminate the existence of AR image. For example, if you want to know more about the environment, you can use it.

项目成果

注視点の奥行き変化を再現する眼球運動生成

再现注视点深度变化的眼动生成

• 发表时间: 2022
• 作者: 槻木 日向太;池田 聖;石塚 裕己;大城 理
• 通讯作者: 大城 理

車両移動による運動視差を利用した半透明像注視判定

利用车辆运动引起的运动视差确定半透明图像注视点

• 发表时间: 2022
• 作者: 澤村和樹;浦宗龍生;池田 聖;石塚裕己;大城 理
• 通讯作者: 大城 理

運動視差に基づく半透明像注視判定法

基于运动视差的半透明图像视线判定方法

• 发表时间: 2022
• 作者: 澤村和樹;浦宗龍生;池田 聖;石塚裕己;大城 理
• 通讯作者: 大城 理

移動中の車両における窓型ディスプレイを用いた半透明提示像の注視判定

使用移动车辆中的窗口显示器进行半透明图像的注视确定

• 发表时间: 2021
• 作者: 澤村和樹;浦宗龍生;池田聖;石塚裕己;大城理
• 通讯作者: 大城理

Gaze Depth Estimation for In-vehicle AR Displays

车载 AR 显示器的注视深度估计

• 发表时间: 2023
• 作者: Ryusei Uramune;Kazuki Sawamura;Sei Ikeda;Hiroki Ishizuka;Oshiro Osamu
• 通讯作者: Oshiro Osamu