Can You Move These Over There? An LLM-based VR Mover for Supporting Object Manipulation
作者: Xiangzhi Eric Wang, Zackary P. T. Sin, Ye Jia, Daniel Archer, Wynonna H. Y. Fong, Qing Li, Chen Li
分类: cs.HC, cs.AI, cs.CL, cs.ET
发布日期: 2025-02-04
备注: 64 pages (30 in main text), 22 figures (19 in main text)
💡 一句话要点
提出基于LLM的VR Mover，通过语音指令实现VR环境中的物体操控。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 虚拟现实 物体操控 自然语言交互 大型语言模型 用户体验
📋 核心要点
- 现有VR物体操控方法存在交互复杂、操作繁琐等问题，难以实现自然流畅的物体空间操作。
- VR Mover利用LLM理解用户语音指令，结合指向操作，实现自然语言驱动的VR物体操控。
- 用户研究表明，VR Mover提升了用户体验和操作效率，降低了疲劳感，并为未来交互设计提供了参考。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为VR Mover的解决方案，它利用大型语言模型（LLM）理解和解释用户的语音指令，从而支持虚拟现实（VR）环境中的物体操控。用户只需指向目标物体并发出语音指令，LLM即可完成相应的操作，无需结构化输入。用户研究表明，VR Mover提高了用户可用性、整体体验和多物体操控的性能，同时降低了工作量和手臂疲劳。用户更喜欢这种自然的交互方式来进行大范围移动，并可能补充使用小工具或虚拟手进行更精细的调整。这些发现为未来基于LLM的物体操控界面设计提供了启示，突出了在VR环境中实现更直观、高效用户交互的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有VR环境中的物体操控方法，例如使用gizmos或虚拟手，通常需要用户进行复杂的菜单选择和精确的手部动作，交互方式不够自然直观，难以满足用户对高效、便捷操作的需求。尤其是在多物体操控场景下，操作负担会显著增加，导致用户疲劳。
核心思路：论文的核心思路是将自然语言处理能力引入VR物体操控，利用大型语言模型（LLM）理解用户的语音指令，并将其转化为对虚拟物体的操作。通过结合用户的指向动作，可以更精确地确定操作目标和操作方式，从而实现更自然、更高效的交互。这种方法旨在减少用户的手动操作，降低认知负荷，提升整体用户体验。
技术框架：VR Mover的整体框架包含以下几个主要模块：1) 语音识别模块：负责将用户的语音指令转换为文本。2) LLM理解模块：利用LLM对文本指令进行语义理解，提取操作意图和参数。3) 指向目标识别模块：根据用户的指向动作，确定需要操作的虚拟物体。4) 操作执行模块：根据LLM的理解结果和指向目标，执行相应的物体操控操作，例如移动、旋转、缩放等。5) VR环境渲染模块：负责渲染VR环境，并实时更新物体状态。
关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型（LLM）应用于VR物体操控，实现了自然语言驱动的交互方式。与传统的基于菜单或手势的交互方式相比，这种方法更加直观、灵活，用户可以通过简单的语音指令完成复杂的物体操控任务。此外，VR Mover还结合了用户的指向动作，进一步提高了操作的精确性和效率。
关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但是，可以推断，LLM的选择和微调是至关重要的。可能需要针对VR物体操控任务，对LLM进行特定领域的微调，以提高其对相关指令的理解能力。此外，指向目标识别模块的精度也会直接影响操作的准确性。具体实现可能涉及到射线投射、碰撞检测等技术。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
用户研究表明，VR Mover显著提高了用户在多物体操控任务中的性能，并降低了工作量和手臂疲劳。用户更倾向于使用VR Mover进行大范围的物体移动，并结合gizmos或虚拟手进行精细调整。这些结果表明，基于LLM的自然语言交互方式在VR物体操控中具有显著优势。
🎯 应用场景
VR Mover可应用于多种VR场景，如VR设计、VR游戏、VR培训等。在VR设计中，设计师可以通过语音指令快速调整物体的位置和姿态，提高设计效率。在VR游戏中，玩家可以通过语音与虚拟环境进行交互，增强沉浸感。在VR培训中，学员可以通过语音指令控制虚拟设备，进行操作练习。该研究有望推动VR交互方式的革新，使VR技术更易于使用。
📄 摘要（原文）
In our daily lives, we can naturally convey instructions for the spatial manipulation of objects using words and gestures. Transposing this form of interaction into virtual reality (VR) object manipulation can be beneficial. We propose VR Mover, an LLM-empowered solution that can understand and interpret the user's vocal instruction to support object manipulation. By simply pointing and speaking, the LLM can manipulate objects without structured input. Our user study demonstrates that VR Mover enhances user usability, overall experience and performance on multi-object manipulation, while also reducing workload and arm fatigue. Users prefer the proposed natural interface for broad movements and may complementarily switch to gizmos or virtual hands for finer adjustments. These findings are believed to contribute to design implications for future LLM-based object manipulation interfaces, highlighting the potential for more intuitive and efficient user interactions in VR environments.