Abstract New low-cost Virtual Reality (VR) technology is enabling large numbers of engineers and designers to be outfitted with VR tools. This, in turn, is making feasible new tools such as immersive, collaborative, design environments that reflect the collaborative environment of drafting tables while still providing all the power of modern, computer-based, design tools. However, before such an environment can be fully realized, basic issues surrounding collaboration in VR such as cybersickness and disorientation must be more fully addressed. This work presents the results of an experimental study conducted to characterize the trade-offs between different styles of transitioning collaborators to a shared view in an immersive virtual environment. The experimental task consisted of asking participants to identify in which quadrant of the car specific components were located. Quadrant identification was performed after a participant’s virtual location was transitioned to a shared view location focused on the component to identify. The study was conducted with 45 participants who provided 1890 transition response datapoints. Analysis of these results suggests that, in many cases, collaborators are willing to experience some mild cybersickness in order to reduce their disorientation and improve both confidence and accuracy of component location identification. The results also support the recommendation that the best practice is to provide support for multiple transition styles and allow collaborators to select their preference.

中文翻译：

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沉浸式虚拟现实中协作视图共享的过渡风格的影响

摘要 新的低成本虚拟现实 (VR) 技术使大量工程师和设计师能够配备 VR 工具。反过来，这使得可行的新工具成为可行的新工具，例如反映绘图表协作环境的沉浸式协作设计环境，同时仍提供基于计算机的现代设计工具的所有功能。然而，在完全实现这样的环境之前，必须更充分地解决围绕虚拟现实协作的基本问题，例如网络病和迷失方向。这项工作展示了一项实验研究的结果，该研究旨在表征在沉浸式虚拟环境中将协作者转换为共享视图的不同风格之间的权衡。实验任务包括要求参与者确定汽车特定组件位于哪个象限。象限识别是在参与者的虚拟位置转换到集中在要识别的组件上的共享视图位置之后执行的。该研究由 45 名参与者进行，他们提供了 1890 个转换响应数据点。对这些结果的分析表明，在许多情况下，合作者愿意经历一些轻微的网络病，以减少他们的迷失方向并提高组件位置识别的信心和准确性。结果还支持以下建议：最佳实践是为多种过渡风格提供支持并允许合作者选择他们的偏好。象限识别是在参与者的虚拟位置转换到集中在要识别的组件上的共享视图位置之后执行的。该研究由 45 名参与者进行，他们提供了 1890 个转换响应数据点。对这些结果的分析表明，在许多情况下，合作者愿意经历一些轻微的网络病，以减少他们的迷失方向并提高组件位置识别的信心和准确性。结果还支持以下建议：最佳实践是为多种过渡风格提供支持并允许合作者选择他们的偏好。象限识别是在参与者的虚拟位置转换到集中在要识别的组件上的共享视图位置之后执行的。该研究由 45 名参与者进行，他们提供了 1890 个转换响应数据点。对这些结果的分析表明，在许多情况下，合作者愿意经历一些轻微的网络病，以减少他们的迷失方向并提高组件位置识别的信心和准确性。结果还支持以下建议：最佳实践是为多种过渡风格提供支持并允许合作者选择他们的偏好。该研究由 45 名参与者进行，他们提供了 1890 个转换响应数据点。对这些结果的分析表明，在许多情况下，合作者愿意经历一些轻微的网络病，以减少他们的迷失方向并提高组件位置识别的信心和准确性。结果还支持以下建议：最佳实践是为多种过渡风格提供支持并允许合作者选择他们的偏好。该研究由 45 名参与者进行，他们提供了 1890 个转换响应数据点。对这些结果的分析表明，在许多情况下，合作者愿意经历一些轻微的网络病，以减少他们的迷失方向并提高组件位置识别的信心和准确性。结果还支持以下建议：最佳实践是为多种过渡风格提供支持并允许合作者选择他们的偏好。