Evaluation des méthodes de prédiction pour compenser la latence dans les applications haptiques en réseau

par Pierre Sébastien

Thèse de doctorat en Signal, image, parole et télécommunications

Sous la direction de Pierre-Yves Coulon et de Bernard Hennion.

Soutenue en 2008

à Grenoble, INPG .


  • Résumé

    Le sens du toucher, grâce aux interfaces haptiques, permet d'enrichir les scènes de réalité virtuelle, via un réseau lorsqu'elles sont partagées entre plusieurs utilisateurs. Ce réseau introduit une latence intrinsèque qui dégrade le rendu haptique en provoquant des décalages temporels entre l'action de la main et le retour de force qui s'ensuit. Cette thèse propose un système général de transmission de l'haptique entre deux scènes de réalité virtuelle : la poignée de main répartie. Dans ce système, l'envoi des messages du réseau se fait à une cadence fonction de l'innovation gestuelle, grâce à un prédicteur statistique sur le mouvement de la main. Les principales méthodes de prédiction sont étudiées : prédicteur de Taylor-Young, estimateur des moindres carrés et filtres adaptatifs. Les performances des prédicteurs et de leurs réglages sont mesurées sur un corpus de gestes réalisés par douze personnes avec l'Omni de Sensable et retardés d'une latence simulée constante. La mesure de performance est donnée par l'évaluation d'un critère défini dans cette thèse : le gain de prédiction. Enfin, cette poignée de main répartie est appliquée à une télécommande automatique de voiture sur circuit pour en étudier ses effets.


  • Résumé

    Scenes of virtual reality can be enriched by sense of touch thanks to haptic interfaces. But when they are shared, the network latency damages haptic return. In fact it leads to time-lags between the action of hand and the resulting force feedback. This thesis suggests a haptic transmission system between two scenes of virtual reality : the "poigneé de main répartie". In the system messages are sent with a rate that depends on gesture innovation thanks to statistical methods of prediction for hand motion. The main methods of prediction : Taylor-Young, least square estimators and adaptative filters are studied. Their performance and their settings are evaluated on a corpus of gestures, which is produced by twelve people with the Omni of Sensable and delayed by a constant latency. They are given by a new indicator defined in the thesis : the prediction gain. At last the "poignée de main répartie" is applied for an automatic remote control of cars to study its effects.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (264 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 42 réf.

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  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TS08/INPG/0177/D
  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
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  • Cote : TS08/INPG/0177
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