2021 年 2 月 12 日
2020 年度

I 類 コンピュータサイエンスプログラム 卒業研究最終発表会

ハンドトラッキングデバイスの範囲と精度の定量的評価と比較
I 類 コンピュータサイエンスプログラム

学籍番号：1710689

はじめに1

成見研究室

涌井桐哉

主に指の屈伸運動に関して精度比較を行った．実験の結果，指の屈伸時の角度の精度はグローブの方が Leap Motion

近年「VR 元年」という言葉が流行し多くの VR(Virtualより高かった．さらに，Leap Motion から手が離れるにつReality，仮想現実) のデバイスが発売され，また多くの人 れてハンドトラッキングの精度が落ちることが分かった．
がそれを手に取るなど，VR 業界は盛り上がりを見せてい 指の屈伸運動に関する精度についての研究であり，どの範る．通常，VR デバイスは HMD(ヘッドマウントディスプ

囲までトラッキング可能か実験されていなかったため本研レイ) とコントローラで構成されており，この二つによっ 究とは異なる．て VR 空間上に存在するアバターを操作し，VR 空間に干3.2渉することが可能となっており，HMD の動きとアバターの頭，コントローラの操作とアバターの手がそれぞれ連

ハンドトラッキング範囲の拡張

Chiu ら [2] は Leap Motion のハンドトラッキング可能な動している．頭を動かすと見える景色が変わる HMD は範囲を動的に拡張するシステムを提案した．Leap Motion

まるで VR 空間が現実かのような没入感を与えるが，コをアクションカメラ用の 3 軸ジンバルに取り付け，手の向ントローラによってアバターの手の動きが変わることにきに合わせてジンバルが動くことによりハンドトラッキ違和感を覚える人も少なくない．

ング範囲をピッチ（上下）方向に 142 ％，ヨー（左右）方その違和感を解消する一つの技術が「ハンドトラッキン向に 44 ％増加させた．本研究とは「デバイスを比較してグ」である．ハンドトラッキングとは HMD に付いていいない」「精度が数値化されていない」という点で異なる．

るカメラが装着者の手を認識し，その位置を VR 空間上のアバターの手に反映させる技術である．これによって違和感を解消するだけでなく，HMD 同様プレイヤーにさらなる没入感を与えることが可能となる．さらに，VRChat等のアプリケーションでは VR 空間上のアバターを使用して他の VR プレイヤーと会うことが可能なため，ハンドトラッキング機能によるジェスチャーは人とのコミュニ

図 1: ハンドサイン

ケーションツールに成り得る．
しかし，この機能はまだ一部の VR デバイスにしか実装されておらず，またそれぞれの VR デバイスのハンドトラッキング範囲と精度はバラバラであって客観的な評価がされていないため，装着者ごとの主観的評価に依存してしまっている．
図 2: Vive Tracker での手の可動範囲

目的

2以上の背景を踏まえ，本研究ではゲームエンジンである Unity を用いて，VR デバイスの代表例である Oculus

Quest と Oculus Quest2，そして Vive Pro に装着したLeap Motion のハンドトラッキングの範囲と精度の比較と可視化を目指す．これによりハンドトラッキングの機能の客観的，定量的評価が可能となる．

3

既存研究

3.1

遠隔・仮想器用操作におけるハンドトラッキングシステムの評価

図 3: デバイスごとの手の可動範囲

表 1: デバイスごとの手の可動範囲とトラッキング範囲

Mizera ら [1] は VRFree グローブ，Manus VR グロー
ブ，Leap Motion の 3 つのハンドトラッキングシステムの1しており，一方で Leap Motion は長方形に近似していることが分かった．さらに表 1 から Oculus Quest と Oculus

Quest2 は手の最大可動範囲の 9 割以上を，Leap Motionはその 4 割をカバーすることが分かった．
各デバイスのハンドサインごとの手の可動範囲を図 4 に示す．Oculus Quest と Oculus Quest ではグーとパーの

図 4: ハンドサインごとの手の可動範囲間で差が開き，Leap Motion は全体的に平になることが分かった．

4.4

トラッキングの精度

トラッキング精度は次の式で評価した．
トラッキング精度 =図 5: デバイスごとのトラッキング精度認識されたハンドサインの数
ハンドサインの総数 (8)(2)

デバイスごとのトラッキング精度を図 5 に示す．Oculus

Quest に比べ，Oculus Quest2 の方が上下の部分で黄色の

4

実験概要

4.1

実験環境

精度の範囲が増加しているが，左右の部分で減少していることが分かった．また，Leap Motion では Oculus Questと Oculus Quest2 に比べ，外縁がギザギザとしており不安定になることが分かった．

使用したソフトウェアとそのバージョンを以下に列挙
する．
• Unity(Ver.2019.4.2f1):に使用した．

Oculus Quest，Quest2 の実験• Unity(Ver.2019.3.15f1):
した．

Leap Motion の実験に使用

5

まとめと今後の課題

5.1

まとめ

本研究では，3 種類の VR デバイスを用いてハンドト• Oculus Integration(Ver.20.1): Unity で Oculus Quest，ラッキング範囲と精度の比較と評価を行った．その結果，Quest2 の実験のプロジェクトを作成するために使用した．

Oculus Quest と Oculus Quest2 は手の最大可動範囲の 9• Leap Motion Unity Modules(Ver.4.6.0): Unity で Leap
Motion の実験のプロジェクトを作成するために使用した． 割以上，Leap Motion はその 4 割をカバー出来ることが4.2分かった．また，Oculus Quest と Oculus Quest2 の間で測定方法は精度が増加している範囲と減少している範囲があることが分かった．

最初に Vive Tracker を使用して手の最大可動範囲を調べた．Vive Tracker を両手と頭に装着し，手を広げて弧5.2を描くように動かし範囲を求めた．

今後の課題

課題として，塗りつぶしを自動化し，さらに試行回数

次に Oculus Quest と Oculus Quest2，Leap Motion の3 台を使用してそれぞれのデバイスでの手の可動範囲を調 を増やすことによって範囲と精度の測定をより正確にすべた．こちらは図 1 に示すハンドサインを取りつつ，手 る必要がある．また，三次元的に範囲と精度を比較するこを上下左右に動かしながらハンドサインごとの手の可動とによってより詳細に VR デバイスの差異が測れると考範囲を求め，それらを重ねて各デバイスの手の可動範囲えられる．とした．また，より重なっている範囲とそうでない範囲で参考文献精度の評価を行った．

4.3[1] C. Mizera, T. Delrieu, V. Weistroﬀer, C. Andriot,

トラッキングの範囲

A. Decatoire, and J.-P. Gazeau,

トラッキング範囲は次の式で評価した．
トラッキング範囲 =Evaluation of

Hand-Tracking Systems in Teleoperation and Vir-

各デバイスの手の可動範囲
ViveTracker で測定した手の可動範囲(1)tual Dexterous Manipulation,

IEEE SENSORSJOURNAL, VOL. 20, NO. 3, Feb. 1，2020

Vive Tracker での実験結果を図 2 に示す．緑と紫，青は[2] P. Chiu, K. Takashima, K. Fujita, and Y. Kitamura,

それぞれ左手と右手，頭の軌跡を示しており，手の最大可Pursuit Sensing: Extending Hand Tracking Space

動範囲は楕円形に近い形となっている．

in Mobile VR Applications,Vive Tracker を含めた 4 台のデバイスの手の可動範囲を

SUI ’19: Symposiumon Spatial User Interaction, Oct. 19, 2019

図 3 に示す．図 3 から Oculus Quest と Oculus Quest2 のトラッキング範囲も Vive Tracker と同様に楕円形に近似

2