Rendus sensorimoteurs en Environnements Virtuels pour l'analyse de données scientifiques complexes

Sensori-motor rendering in Virtual Reality for the analysis of scientific datasets

• Auteur / Autrice : Bob-Antoine Jerry Ménélas
• Direction : Patrick Bourdot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2010
• Etablissement(s) : Paris 11
• Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Mécanique des fluides

Toucher

Réalité virtuelle

Résumé

Cette thèse s'intéresse à l'utilisation des technologies de la Réalité Virtuelle dans le but d'amener un utilisateur expert au cœur du processus d’exploration de données scientifiques. Pour ce type d'usage, nous avons identifié quatre tâches fondamentales (Sélectionner, Localiser, Relier et Arranger) pour lesquelles l'haptique semble présenter un réel avantage par rapport aux autres canaux sensoriels. Partant de cette problématique, nous avons étudié l'utilisation de retours multimodaux non visuels pour la recherche et la sélection de cibles dans une scène3d. Les situations impliquant une ou plusieurs cibles furent analysées par l’intermédiaire de différents paradigmes d'interaction. Nous avons montré que, pour une telle tâche, il était préférable d'exploiter la spatialisation sonore pour localiser la cible désirée et l’haptique pour affiner la sélection. De plus, pour répondre aux problèmes liés au rendu haptique d'ensembles de données pouvant présenter de fortes variations, nous avons proposé et évalué, par l'intermédiaire d'expériences psychophysiques et de mesures de performance, de nouvelles méthodes de rendu haptique d'isosurfaces permettant de se passer d'une représentation polygonale intermédiaire. Enfin, pour donner un contexte expérimental à ce travail, nous avons proposé deux méthodes d'analyse multi-sensorielle, dédiées à l'exploration d’un d'écoulement in-stationnaire, exploitant les approches génériques développées précédemment. Les premières évaluations ont montré que les méthodes proposées tendaient à favoriser une meilleure compréhension du phénomène analysé et qu'elles pouvaient diminuer la charge cognitive habituellement requise par une telle tâche.

This PhD addresses the use of Virtual Reality technologies in order to put an expert user at the center of the exploration process of scientific datasets. For such an exploitation, we identified four fundamental tasks (Select, Locate, Connect and Arrange) for which haptics seems to have advantages over other sensory channels. With this direction in mind, we first studied the use of multimodal non-visual feedbacks for locating and selection of targets in 3D virtual environments. Situations involving one or several targets were explored through different interaction paradigms. For such a task, we proved that it was appropriated to use the auditory feedback to situate the desired target in the 3D space while haptics would enable a precise selection. Then, because of advantages related to haptic exploration of structures such as iso-surfaces, we tackled issues related to haptic rendering of datasets presenting high frequency data. To this we proposed and validated, through psychophysical perception experiments and performance measurements, new methods regarding the haptic rendering of iso-surfaces without any intermediate polygonal representation. Finally, to provide an experimental context to this work, we proposed two multisensory methods, dedicated to the exploration of an in-stationary flow, which exploit the generic approaches previously detailed. The initial evaluations have shown that the proposed methods tend to promote a better understanding of the analyzed phenomenon. Moreover they could reduce the cognitive load usually required by such a task.