헤드 마운티드 디스플레이용 시계열 모션-투-포톤 레이턴시 데이터 기반 예측 필터 설계
Prediction Filter Design for Latency Reduction of Head Mounted Displays using Time Sequential Motion-to-Photon Latency Data
- 주제(키워드) 헤드 마운티드 디스플레이 , 모션-투-포톤 지연시간 , 측정 시스템 , 칼만 필터 , 지연 보상 , 예측 시스템. , Head Mounted Display(HMD) , Motion-to-photon latency , Measurement system , Kalman filter , Latency reduction , Prediction system
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 강석주
- 발행년도 2018
- 학위수여년월 2018. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000062788
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
Head Mounted Displays(HMD)의 가장 큰 불편함으로 멀미현상을 들 수 있다. 이런 멀미현상의 여러 요인 중 하나로 특히 motion-to-photon latency를 들 수 있다. 본 논문에서는 이러한 지연시간을 측정하고 이를 줄이기 위해 먼저 정량화된 시계열 측정 방법을 고안하고, 예측 필터의 설계를 통해 이를 최소화하는 방안을 제안한다. 시계열데이터로 측정하기 위해 시간에 따라 변화하는 물리적 움직임과, 이에 따른 영상에서의 각도를 측정 장비를 통해 추정한다. 다음으로 이산 데이터로 취득된 각 각도가 동일한 시점의 인덱스를 탐색하여 최종적인 지연시간을 측정한다. 예측 필터 모델 설계의 경우, 칼만 필터(Kalman filter) 기반으로 자세에 대한 센서 데이터에 대한 일차원 예측과 이 값에 대한 보정을 수행하게 된다. 예측된 각도와 현재 각도 값의 차이로 다음 시점에서 영상을 재 생성하는 기법을 통해 지연에 대한 보상을 할 수 있다. 실험에서 측정 장비의 경우 렌더링 부하에 따라 각각 최소 46.55 ms, 최대 154.63 ms의 평균 latency를 측정 할 수 있었으며, 설계된 Kalman filter의 경우 예측오차가 최대 6.46%로, 선형 보외법을 통한 예측오차 대비 약 5.7% 가량 낮게 측정되었다.
more초록/요약
The biggest discomfort of Head Mounted Displays (HMD) is the cyber sickness. One of the factors of cyber sickness is motion-to-photon latency. This paper proposes a novel system to measure and visualize, compensate the time sequential motion-to-photon latency in real time. In the measurement part, conventional motion-to-photon latency measurement methods can measure the latency only at the beginning of the physical motion. On the other hand, the proposed method can measure the latency in real time at every input time. Specifically, it generates the rotation data with intensity levels of pixels on the measurement area, and it can obtain the motion-to-photon latency data in all temporal ranges. Concurrently, encoders measure the actual motion from a motion generator designed to control the actual posture of the HMD device. The proposed system conducts a comparison between two motions from encoders and the output image on a display. Finally, it calculates the motion-to-photon latency for all time points. The experiment shows that the latency increases from a minimum of 46.55 ms to a maximum of 154.63 ms according to the workload levels. In the latency compensation part, we modeled an entire HMD system to a dynamic system model. Kalman filter updates current orientation data and angular velocity, which are inputs of dynamic system model for prediction. Predicted orientation data is used for image reconstruction which shifts an image frame to the right orientation, not delayed from reference motion. With the prediction method, prediction error is 6.46%, which is less than 5.7% of the result of linear extrapolation.
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