Kafaya bakma ve işleme
Baş bakış ve işleme , bir nesneyi kullanıcı yönüyle hedeflemeyi içeren özel bir bakış ve işleme giriş modelidir. El hareketi havadan dokunma veya "Seç" sesli komutu gibi ikincil bir girişle hedef üzerinde işlem yapabilirsiniz.
Cihaz desteği
| Giriş modeli | HoloLens (1. nesil) | HoloLens 2 | Çevreleyici kulaklıklar |
| Kafaya bakma ve işleme | ✔️ Önerilen | ✔️ Önerilen (üçüncü seçenek - Diğer seçeneklere bakın) | ➕ Alternatif seçenek |
Baş ve göz izleme tasarım kavramları tanıtımı
Baş ve Göz İzleme tasarım kavramlarını uygulamada görmek istiyorsanız aşağıdaki Hologramları Tasarlama - Baş İzleme ve Göz İzleme video tanıtımımıza göz atın. İşiniz bittiğinde, belirli konulara daha ayrıntılı bir bakış için devam edin.
Bu video "Hologram Tasarlama" HoloLens 2 uygulamasından alınmıştır. Buradan tüm deneyimi indirin ve keyfini çıkarın.
Hedef boyutlandırma ve geri bildirim
Baş bakış vektörlerinin ince hedefleme için tekrar tekrar kullanılabilir olduğu gösterilmiştir, ancak genellikle brüt hedefleme için en iyi sonucu ve daha büyük hedefleri elde eder. 1 derece ile 1,5 derece arasında minimum hedef boyutları çoğu senaryoda başarılı kullanıcı eylemlerine izin verir, ancak 3 derecelik hedefler genellikle daha yüksek hız sağlar. Kullanıcının hedeflediği boyut, 3B öğeler için bile etkili bir 2B alandır; hangi projeksiyon onlara dönükse hedeflenebilir alan olmalıdır. Bir öğenin "etkin" (kullanıcının hedeflediğini) belirten bazı yararlı ipuçları sağlamak yararlı olur. Bu, görünür "vurgulama" efektleri, ses vurguları veya tıklamalar gibi uygulamaları veya bir imlecin bir öğeyle net hizalamasını içerebilir.
2 metre mesafede en uygun hedef boyutu
Bakış hedefli nesneyi vurgulama örneği
Hedef yerleştirme
Kullanıcılar genellikle görünüm alanlarında çok yüksek veya düşük bulunan kullanıcı arabirimi öğelerini bulamaz. Dikkatlerinin çoğu, yaklaşık olarak göz düzeyinde olan ana odaklarının etrafındaki alanlara odaklanır. Çoğu hedefi göz seviyesi çevresinde makul bir banda yerleştirmek yardımcı olabilir. Kullanıcıların istedikleri zaman görece küçük bir görsel alana odaklanma eğilimi göz önünde bulundurulduğunda (görmenin dikkat konisi yaklaşık 10 derecedir), kullanıcı arabirimi öğelerini kavramsal olarak ilişkili oldukları dereceye göre gruplandırmak, kullanıcı bakışlarını bir alanda hareket ettikçe öğeden öğeye dikkat zincirleme davranışları kullanabilir. Kullanıcı arabirimi tasarlarken HoloLens ile çevreleyici başlıklar arasındaki görünüm alanında olası büyük varyasyonları göz önünde bulundurun.
Galaxy Explorer'da daha kolay bakış hedeflemesi için gruplandırılmış kullanıcı arabirimi öğeleri örneği
Hedefleme davranışlarını geliştirme
Bir öğeyi hedeflemek için kullanıcı amacı belirlenebiliyorsa veya yakın bir şekilde yaklaşabiliyorsa, neredeyse yanlış etkileşim denemelerini doğru hedeflenmiş gibi kabul etmek yararlı olabilir. Karma gerçeklik deneyimlerine dahil edilebilecek birkaç başarılı yöntem aşağıdadır:
Baş-bakış stabilizasyonu ("yerçekimi kuyuları")
Bu, çoğu zaman veya her zaman açılmalıdır. Bu teknik, kullanıcıların hem arama hem de konuşma davranışları nedeniyle hareket edebilmeleri için doğal baş ve boyun dalgalanmalarını ortadan kaldırır.
En yakın bağlantı algoritmaları
Bu algoritmalar, seyrek etkileşimli içeriğe sahip alanlarda en iyi şekilde çalışır. Bir kullanıcının neyle etkileşim kurmaya çalıştığına karar verme olasılığınız yüksekse, bir amaç düzeyi varsayarak hedefleme yeteneklerini tamamlayabilirsiniz.
Yedekleme ve gönderme eylemleri
Bu mekanizma, hız gerektiren görevlerde kullanışlıdır. Bir kullanıcı hızla bir dizi hedefleme ve etkinleştirme manevrası içinde ilerlerken, bir amaç varsaymak yararlıdır. Ayrıca, kaçırılan adımların kullanıcının dokunmadan biraz önce veya biraz sonra odakta olduğu hedefler üzerinde işlem yapmalarına izin vermek de yararlıdır (erken testlerde 50 ms önce/sonra etkili oldu).
Yumuşatma
Bu mekanizma, doğal baş hareketi özellikleri nedeniyle hafif dalgalanmaları ve sallanmaları azaltarak yol hareketleri için kullanışlıdır. Yol hareketlerinde düzeltme yaparken, zaman içinde değil, hareketlerin boyutuna ve mesafesine göre pürüzsüz hale getirin.
Manyetizma
Bu mekanizma, en yakın bağlantı algoritmalarının daha genel bir sürümü olarak düşünülebilir: bir imleci hedefe doğru çekme veya kullanıcıların kullanıcı amacına daha iyi yaklaşmak için etkileşimli düzen hakkında bazı bilgileri kullanarak büyük olasılıkla hedeflere yaklaşması nedeniyle yalnızca isabet kutularını görünür olarak artırma. Bu, küçük hedefler için güçlü olabilir.
Odak yapışkanlığı
Yakınlardaki etkileşimli öğelerin hangilerine verildiğini belirlerken, odaklanma yapışkanlığı şu anda odaklanmış olan öğeye bir sapma sağlar. Bu, doğal gürültü ile iki öğe arasında bir orta noktada kayan hatalı odak değiştirme davranışlarını azaltmaya yardımcı olur.