Towards Deeper Understanding of Natural User Interactions in Virtual Reality Based Assembly Tasks

📄 arXiv: 2508.17124v1 📥 PDF

作者: Ryan Ghamandi, Yahya Hmaiti, Mykola Maslych, Ravi Kiran Kattoju, Joseph J. LaViola

分类: cs.HC, eess.SY

发布日期: 2025-08-23

备注: To be submitted in a future conference, this is the author version pre-print

💡 一句话要点

通过分析自然用户交互策略提升虚拟现实组装任务的效率

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 虚拟现实 自然用户交互 多模态数据 机器人组装 用户行为分析 人机交互 语音识别 手部追踪

📋 核心要点

  1. 现有的虚拟现实交互方式在组装任务中缺乏对用户自然行为的深入理解，导致交互效率低下。
  2. 本研究通过分析用户在虚拟现实中的自然交互策略，提出了一种基于多模态数据的分析框架，以优化用户与系统的互动。
  3. 实验结果表明，用户在不同情境下的交互策略存在显著差异，指导性任务中用户表现出更高的描述性语言使用率。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了在虚拟现实环境中使用机器人臂进行组装任务时的自然用户交互。通过Wizard-of-Oz研究，参与者完成了协作的乐高和指导性的PCB组装任务，机器人在实验者控制下响应。我们收集了用户的语音、手部追踪和注视数据。统计分析显示，指导性和协作场景引发了不同的行为和策略，尤其是在任务进展过程中。用户在空间模糊的上下文中倾向于使用“把那个放在那里”的语言，而在空间清晰的情况下则使用更具描述性的指令。我们的贡献在于通过对收集数据的分析识别自然交互策略，并提供支持数据集，以指导自然多模态用户界面的理解和设计。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决虚拟现实环境中用户与机器人交互时的自然性不足，现有方法未能充分捕捉用户的自然行为和语言表达。

核心思路：通过收集用户在组装任务中的语音、手部动作和注视数据，分析不同交互场景下的用户行为，以识别自然交互策略。

技术框架：研究采用Wizard-of-Oz实验设计，参与者在虚拟现实中与机器人协作完成任务，数据收集模块包括语音识别、手部追踪和注视分析，最后通过统计分析提取用户行为模式。

关键创新：本研究的创新在于通过多模态数据分析识别用户的自然交互策略，填补了现有研究在虚拟现实交互自然性方面的空白。

关键设计：在实验中，采用了高精度的手部追踪技术和语音识别系统，确保数据的准确性和实时性，同时设计了不同的任务场景以观察用户行为的变化。

📊 实验亮点

实验结果表明，在指导性任务中，用户使用描述性语言的频率显著高于协作任务，且在空间模糊情境下，用户更倾向于使用简化指令。通过对比分析，识别出不同任务场景下的用户行为差异，为未来的交互设计提供了重要依据。

🎯 应用场景

该研究的成果可广泛应用于虚拟现实中的教育、培训和娱乐等领域，帮助设计更自然的用户界面，提升用户体验。未来，这些研究成果可能推动人机交互技术的发展，使得虚拟现实系统能够更好地理解和响应用户的自然行为。

📄 摘要（原文）

We explore natural user interactions using a virtual reality simulation of a robot arm for assembly tasks. Using a Wizard-of-Oz study, participants completed collaborative LEGO and instructive PCB assembly tasks, with the robot responding under experimenter control. We collected voice, hand tracking, and gaze data from users. Statistical analyses revealed that instructive and collaborative scenarios elicit distinct behaviors and adopted strategies, particularly as tasks progress. Users tended to use put-that-there language in spatially ambiguous contexts and more descriptive instructions in spatially clear ones. Our contributions include the identification of natural interaction strategies through analyses of collected data, as well as the supporting dataset, to guide the understanding and design of natural multimodal user interfaces for instructive interaction with systems in virtual reality.