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Title
TrACTOr & StARboard : tracking and haptic interaction for learning in AR / von Christoph Schindler
AuthorSchindler, Christoph
CensorKaufmann, Hannes ; Vonach, Emanuel
PublishedWien, 2018
Descriptionxi, 130 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Annotation
Zusammenfassung in deutscher Sprache
LanguageEnglish
Document typeThesis (Diplom)
Keywords (EN)Augmented Reality / AR / Haptic Interaction / Depth Tracking / HCI / Human Computer Interaction / Learning Application / Educational Application
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-116020 Persistent Identifier (URN)
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TrACTOr & StARboard [17.08 mb]
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Abstract (German)

In unserer heutigen computergesteuerten Welt gewinnt das Thema der Mensch-Maschine-Interaktion bei der Entwicklung von effizienten und flexiblen Interfaces immer mehr an Bedeutung. Ein Feld mit immer rasanter wachsender Bedeutung ist Augmented Reality, wobei die physische Welt mit virtuellen Inhalten erweitert wird. Die derzeitigen Interaktionstechniken und -prinzipien sind nicht ausreichend, um das gewaltige Potential dieser Technologien vollständig ausschöpfen zu können. Besonders haptisches Feedback während der Benutzerinteraktion ist ein wichtiges und komplexes Thema. Mit dem ACTO-System haben Vonach u.a. eine angreifbare (tangible) Benutzersschnittstelle geschaffen, mit der haptische Interfaces prototypisiert werden können. In dieser Diplomarbeit benutzen wir dieses System um haptische Interaktion für Augmented Reality (AR) zur Verfügung zu stellen. Dafür haben wir zuerst ein alternatives Tracking-System für die ACTO-Roboter entwickelt, es trägt den Namen TrACTOr. Mit diesem neuen Tracking-System wollen wir einige Nachteile der existierenden Tracking-Lösung kompensieren und den Anforderungen eines AR-Systems gerecht werden. Aufbauend auf diesem neuen Tracking-System haben wir eine auf Augmented-Reality basierende Lernapplikation entwickelt, die haptische Interaktion anbietet. Diese Lernapplikation trägt den Namen StARboard. Mit StARboard wollen wir die Vorteile von haptischer Interaktion für Lernsysteme untersuchen. In dieser Arbeit präsentieren wir das Konzept des Tracking-Systems und der Lernapplikation. Des Weiteren wird die Entwicklung zusätzlicher Hardware für die ACTO-Roboter, sowie der Systemaufbau ausführlich erklärt. Im Anschluss wird die Implementierung von TrACTOr und StARboard diskutiert. Die technische Evaluierung des Systems hat gezeigt, dass die Performance und Genauigkeit des TrACTOr Tracking-Systems hoch genug ist, um Echtzeit-Tracking-Daten für eine AR-basierte Applikation zur Verfügung zu stellen. Die Benutzerstudie, die wir mit dem fertigen System durchgeführt haben, hat gezeigt, dass haptische Interaktion in Kombination mir AR im Einsatz für Lernsysteme ähnlich gut abschneidet, wie herkömmliche Desktop-Applikationen oder gestengesteuerte Interaktion für AR-Applikationen. Die Benutzer haben diese neuartige Interaktionstechnik als sehr intuitiv, schnell und einfach zu benutzen beschrieben.

Abstract (English)

In our modern and computer-driven environment the topic of Human Computer Interaction becomes more important, in order to design efficient and flexible interfaces. A field of increasing importance is Augmented Reality, where current interaction techniques and principles are not yet satisfying or sufficient for the great potential of these technologies. Especially haptic feedback during user interaction is an important and complex topic. With the ACTO system, Vonach et al. developed a Tangible User Interface (TUI) for prototyping haptic interfaces. In this thesis we use this system to provide haptic interaction for Augmented Reality (AR). Therefore we first developed an alternative tracking system for the ACTO robots, called TrACTOr. With this new tracking solution we want to overcome some shortcomings of the existing tracking solution, as well as fit the needs of an AR application better. Based on the new tracking system we implemented an AR based learning application with haptic user interaction, called StARboard. With StARboard we wanted to investigate the benefits of haptic interaction for learning systems for the users. We present the concepts of the tracking solution and the learning application. The development of additional hardware for the ACTO robots, as well as the system setup is explained. Also the implementation of TrACTOr and StARboard is discussed in detail. The technical evaluation of the system showed that the TrACTOr tracking system has a high enough performance and accuracy to provide real time tracking data for an AR based application. The user evaluation we performed with the implemented system showed that for learning systems, haptic interaction in combination with AR can match the performance of conventional desktop applications or gesture based AR applications. The users rated this new interaction technique as very intuitive, fast and easy to use.

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