Predicting User Grasp Intentions in Virtual Reality

📄 arXiv: 2508.16582v1 📥 PDF

作者: Linghao Zeng

分类: cs.HC, cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.MM

发布日期: 2025-08-05

备注: 45 pages, 24 figures. This is a Master's thesis submitted as part of the M2 IASD (Artificial Intelligence, Systems, Data) program at Université PSL

💡 一句话要点

利用时间序列数据预测虚拟现实中的用户抓取意图

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 虚拟现实 用户意图预测 时间序列数据 长短期记忆网络 机器学习 触觉反馈 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有的分类模型在用户间的泛化能力不足，导致性能不一致，难以满足复杂抓取任务的需求。
  2. 本研究提出利用时间序列数据和回归方法，特别是LSTM网络，来更准确地预测用户的抓取意图。
  3. 实验结果表明，回归模型在抓取前两秒内的时间误差控制在0.25秒，距离误差在5-20厘米之间，表现显著优于分类模型。

📝 摘要（中文）

在虚拟现实（VR）中预测用户意图对于创造沉浸式体验至关重要，尤其是在涉及复杂抓取动作的任务中，准确的触觉反馈显得尤为重要。本研究利用手部运动的时间序列数据，评估了810次试验中不同物体类型、大小和操作的分类和回归方法。研究发现，分类模型在用户间的泛化能力较差，表现不一致。而基于回归的方法，特别是使用长短期记忆（LSTM）网络的模型，表现更为稳健，在抓取前两秒内的时间误差控制在0.25秒内，距离误差在5-20厘米之间。尽管如此，精确预测手部姿态仍然具有挑战性。通过对用户变异性和模型可解释性的全面分析，探讨了某些模型失败的原因，以及回归模型如何更好地适应VR中用户行为的动态复杂性。我们的结果强调了机器学习模型在增强VR交互中的潜力，尤其是通过自适应触觉反馈，为未来在VR中实时预测用户行为的进展奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决虚拟现实中用户抓取意图预测的准确性问题。现有的分类方法在不同用户之间的泛化能力不足，导致性能不稳定，无法有效支持复杂的抓取动作。

核心思路：论文提出通过分析手部运动的时间序列数据，采用回归方法，尤其是LSTM网络，以更好地捕捉用户的动态行为特征，从而提高预测的准确性。

技术框架：整体架构包括数据采集、特征提取、模型训练和预测四个主要模块。首先收集用户的手部运动数据，然后提取相关特征，接着训练LSTM模型，最后进行实时预测。

关键创新：本研究的关键创新在于采用回归模型而非传统的分类模型，利用LSTM网络处理时间序列数据，从而更好地适应用户行为的复杂性和动态性。

关键设计：在模型设计中，采用了适合时间序列数据的LSTM结构，设置了合适的损失函数以优化预测精度，并通过调整超参数来提高模型的泛化能力。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用LSTM网络的回归模型在抓取前两秒内的时间误差控制在0.25秒，距离误差在5-20厘米之间，显著优于传统分类模型，展示了更强的泛化能力和稳定性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括虚拟现实游戏、训练模拟器和人机交互系统等领域。通过提高用户抓取意图的预测准确性，可以显著增强用户体验，提供更为自然和直观的交互方式，未来可能推动VR技术的广泛应用与发展。

📄 摘要（原文）

Predicting user intentions in virtual reality (VR) is crucial for creating immersive experiences, particularly in tasks involving complex grasping motions where accurate haptic feedback is essential. In this work, we leverage time-series data from hand movements to evaluate both classification and regression approaches across 810 trials with varied object types, sizes, and manipulations. Our findings reveal that classification models struggle to generalize across users, leading to inconsistent performance. In contrast, regression-based approaches, particularly those using Long Short Term Memory (LSTM) networks, demonstrate more robust performance, with timing errors within 0.25 seconds and distance errors around 5-20 cm in the critical two-second window before a grasp. Despite these improvements, predicting precise hand postures remains challenging. Through a comprehensive analysis of user variability and model interpretability, we explore why certain models fail and how regression models better accommodate the dynamic and complex nature of user behavior in VR. Our results underscore the potential of machine learning models to enhance VR interactions, particularly through adaptive haptic feedback, and lay the groundwork for future advancements in real-time prediction of user actions in VR.