Uma Abordagem para Análise e Monitoramento de Simulator Sickness em Ambientes de Realidade Virtual

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Silva, Vitor Balbio da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Matemática e Estatística; BR; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Ciências Computacionais
• Palavras-chave em Português: Virtual Reality; Simulator Sickness; HMD; Analysis Tool; Realidade Virtual; Ferramentas de Análise; Simulação (Computadores); CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/7659

Apesar dos recentes avanços dos HMDs (Head Mounted Displays) de Realidade Virtual e o lançamento de diversos desses dispositivos no mercado internacional, muitos desafios ainda persistem para introduzir essa tecnologia ao público em geral de forma segura, principalmente, devido a efeitos fisiológicos adversos que a utilização desses dispositivos podem causar como: desconforto, vertigem, fadiga visual e mais comumente náuseas, sintomas de um efeito conhecido como Simulator Sickness. Diante desse cenário, o objetivo desta dissertação é apresentar um sistema de analise e monitoramento da Simulator Sickness que auxilie no desenvolvimento de aplicações em realidade virtual mais seguras e ergonômicas, características imprescindíveis para a inserção da tecnologia para o publico em geral. A SSA (Simulator Sickness Analyser) opera em tempo real apre-sentando o nível de cinetose estimada, causada pela aplicação e utilizando um modelo matemático-computacional da Simulator Sickness baseado na teoria RST. A ferramenta oferece funcionalidades que permitem uma melhor compreensão, em tempo de produção, da experiencia imersiva do usurário final. Para validar o modelo e o sistema foi realizado um experimento com seis participantes que testaram 5 ambientes virtuais alem de responderem a um questionário para identificar efeitos de Simulator Sickness. Os resultados obtidos confirmaram as previsões dos modelos teóricos adotados pelo modelo computacio-nal bem como indicam a capacidade da ferramenta para identificar ambientes que possuem alto potencial de gerar sintomas associados a Simulator Sickness.