Oyun hedef noktası ıskaladı mı? Goss yardım edecek!
"League of Legends" Birçok çocuk ayakkabısının oynandığına inanıyorum, Sihirdar Kanyonu'nda gösteriş yapmak için el hızı ve doğru hedef seçimi çok önemli. League of Legends, çok sayıda mobil hedef seçme görevi içerir: düşmanın kahramanın konumuna dayalı hassas saldırılar, yönsüz becerilerin öngörülü serbest bırakılması ve takım savaşlarında düşmanın C konumuna saldırı önceliği. Oyuncular ancak çok kısa bir süre içerisinde hareketli hedef seçimini defalarca başarıyla tamamlayıp, belirli bir süre içinde daha yüksek hasarlar verebilir, rakiplerini yenmeye devam edebilir ve nihai zaferi kazanabilirler.
Şekil 1. League of Legends, günümüzün en popüler e-spor oyunlarından biri haline geldi (resim Huang Jin tarafından sağlanmıştır)
League of Legends'a ek olarak, birçok durumda hareketli hedefleri yakalamak da gereklidir.
Aslında, insan-bilgisayar etkileşiminde mobil hedef seçiminin uygulanması, video oyunlarından çok daha fazlasıdır. Video gözetim sisteminde, videoda hızlı hareket eden araçlar, sahada koşan oyuncular gibi çok sayıda hareketli hedef de olacaktır;
Tıp ve eğitim alanlarında, sanal cerrahide çıkarılması gereken tümörler ve astronomi öğretiminde uzaydaki gezegenleri simüle etmek gibi çok sayıda dinamik etkileşimli nesne de vardır;
Endüstri ve bilimsel araştırma alanlarında, kalite kontrol çalışanlarının dokunmatik ekranlı ekipmanla izlenen montaj hattındaki kusurlu ürünleri hızlı bir şekilde seçmeleri gerekir ve deniz biyolojisi bilimcileri, uçup giden yeni türleri yakalamak için dokunmatik ekranlı kontrol robot kollarını kullanır.
Gelecekte bir kullanıcı arayüzü olduğu sürece mobil hedef seçiminin vazgeçilmez olduğu söylenebilir, hatta statik hedef seçim görevlerinden (butonlara tıklama, menü seçimleri vb.) Göre daha yaygın olabileceği ve daha kapsamlı uygulamalara sahip olacağı söylenebilir.
Şekil 2. Hedef seçimi taşımak için olası uygulama senaryoları (resim Huang Jin tarafından sağlanmıştır)
Bu hareketli hedefleri doğru şekilde yakalamak ister misiniz? Kolay değil
İnsanların hareketli hedefleri seçmesi doğal olarak zordur. Ortalama bir kullanıcı, bir e-spor oyuncusunun şaşırtıcı el hızına ve tıklama doğruluğuna sahip olmayacak ve nispeten düşük talepli birçok senaryoda (büyük hedefler ve düşük hızlar) bile seçim hataları yapmak kolaydır.
İnsan-bilgisayar etkileşimi araştırması perspektifinden bakıldığında, bu fenomen etkileşimde belirsizlik olarak adlandırılır. Aslında, herhangi bir etkileşimli görevde, yazarken yanlış harf yazmak gibi belirsizlikler vardır ve cep telefonunda ekranı belirli bir yöne kaydırmak, diğer yönlerdeki kaydırma işlemlerini yanlış şekilde tetikleyebilir.
Mobil hedef seçimi görevinde, bu tür bir belirsizlik de mevcuttur ve bazı durumlarda diğer birçok görevden çok daha büyüktür. Kullanıcının ekranda çok küçük ve hızlı hareket eden bir hedefi seçmek için fareyi kullanması gerekirse, tamamlaması zor bir görev olacağını hayal edin.
Bu belirsizliği ortadan kaldırmak için araştırmacılar, seçime yardımcı olmak için ekranı duraklatmak gibi bazı yöntemler geliştirdiler, ancak bu, bazı gerçek zamanlı sistemlerde elde edilemeyen dinamik içerikle etkileşimin sürekliliğini etkiliyor; diğer teknolojiler Hedef hızı azaltın veya hedefi büyütün, ancak bu orijinal kullanıcı arayüzünün görünümünü değiştirecek, kullanıcıya bilişsel yük getirecek veya sistemin görünümünü etkileyecektir.
Üç Gauss bırakma noktası dağılım modeli: "Belirsizliği" çözün
Çin Bilimler Akademisi Yazılım Enstitüsü İnsan-Bilgisayar Etkileşim Laboratuvarı araştırmacıları, temel insan-bilgisayar etkileşimi modellemesi perspektifinden, kullanıcı etkileşiminin temel özelliklerini analiz ettiğine ve etkileşimli görev özellikleri ile belirsizlik arasındaki haritalama ilişkisini kurduğuna inanıyor. Belirsizlik iyi anlaşılmıştır.
2018 yılında, belirli araştırma nesnesi olarak hedef seçimi bırakma noktası dağılımıyla, insan-bilgisayar etkileşimi alanındaki araştırmacılar, hareketli hedeflerin seçimindeki belirsizliği incelemeye başladı. Araştırmacılar, "üç Gauss" hipotezini öne sürdüler, hedef seçim düşme noktasının belirsizliği, hedef boyut, hedef hız ve mutlak doğruluktan oluşan üç Gauss bileşeninden oluşuyor ve bundan üç gauss düşme noktası dağılım modeli türetiyor.
Şekil 3. Üç gauss düşme noktası dağılım modelinin şematik diyagramı (resim Huang Jin tarafından sağlanmıştır)
Bu model, hareketli hedefleri edinme görevindeki noktaların dağılımını inceler. "Hız-doğruluk" ödünleşimini dinamik etkileşimli içeriğe genişletir ve Şekil 4'te gösterildiği gibi dinamik kullanıcı arayüzlerindeki belirsizlik modellemesindeki boşluğu doldurur. Modelin ifadesinden, hareketli hedef seçiminin düşme noktası dağılımının standart sapmasının, hedef hareket hızı ile pozitif olarak ilişkili olduğu, yani hedef boyutu sabit olduğunda, hedef hız ne kadar yüksekse, seçim yapmak o kadar zor olduğu görülebilir.
Şekil 4. Üç gauss düşürme noktası dağılım modeli ile diğer mevcut teorik modeller arasındaki ilişki (resim Huang Jin tarafından sağlanmıştır)
Tek boyutludan iki boyutluya: Üç gauss bırakma noktası dağıtım modelinin genişletilmesi
Üç gauss düşürme noktası dağıtım modelinin temel fikri aslında çok basittir: Kullanıcı hareketli bir hedef seçtiğinde, bırakma noktası dağılımının seçiminin üç faktörden etkilendiğini varsayar: hedef boyutu, hedef hız ve mutlak doğruluk. Bu üç faktör, karşılıklı olarak bağımsız üç Gauss rastgele değişkeni üretir ve son bırakma noktası dağılımı, bu üç Gauss rastgele değişkeninin toplamıdır. Bırakma noktası dağılımı, Şekil 5'te gösterildiği gibi Gauss dağılımına uyar.
Şekil 5. Üç gauss düşme noktası dağılım modelinin ilkesi ve ifadesi (resim Huang Jin tarafından sağlanmıştır)
Üç gauss düşürme noktası dağılım modeli tek boyutlu durumda doğrulandıktan sonra, Çin Bilimler Akademisi Yazılım Enstitüsü'nün İnsan-Bilgisayar Etkileşim Laboratuvarı'ndaki araştırmacılar, onu hemen iki boyutlu uzaya ve diğer daha karmaşık senaryolara genişletmeye çalıştılar. 2019'da ekip, iki boyutlu hareketli hedef seçiminin dağılımının doğru tahminini ve daha geniş bir dinamik kullanıcı arayüzü hedefleri yelpazesi için seçilen sahne etkileşimini sağlayan iki boyutlu bir Üçlü-Gauss modeli (2D Üçlü-Gauss Modeli) önerdi. Tasarım kılavuzu.
Çeşitli etkileşimli cihazlarda hareketli hedef edinme belirsizliğinin genel özelliklerini ve modelleme sorunlarını tartıştılar ve cihazlar ve çoklu senaryolar arasında iki boyutlu hedef edinmenin belirsizliğini fark eden iki boyutlu üç gauss bırakma noktası dağıtım modeli önerdiler. Şekil 6'da gösterildiği gibi modelleme.
Şekil 6. Fare, kalem ve parmakla dokunmanın üç farklı giriş yöntemine iki boyutlu üç Gauss bırakma noktası dağılım modelinin uydurma sonuçları (resim Huang Jin tarafından sağlanmıştır)
Ekip ayrıca bir soru sordu: Bir kullanıcıdan belirli bir süre içinde hareketli bir hedef seçmesi istendiğinde, seçim hata oranı nasıl modellenmelidir? Şekil 7'de gösterildiği gibi bu durumu "zaman-uzay hareket eden hedef seçimi" olarak adlandırdılar. Bu çalışma, bu görev için tek boyutlu soyut bir paradigma verdi ve üç Gauss bırakma noktası dağılım modelini bir zamanlama görev modeli ile birleştirmeye çalıştı Birleştirmek , Seçim hata oranının doğru tahminini gerçekleştirme.
Ek olarak, araştırmacılar uzay ve zamanda hareketli nesneleri seçme görevinde "hız-doğruluk" ödünleşiminin performansını keşfettiler, yani hem zaman mesafesi hem de zaman genişliği kısa olduğunda, hareketli nesnelerin alan seçiminin doğruluğu azalır; tersine, hız daha yüksekse Büyük olduğunda, hareketli hedefin zaman seçim doğruluğu da etkilenir.
Şekil 7. Tek boyutlu uzay-zaman hareket eden hedef seçme görevinin şematik diyagramı (resim Huang Jin tarafından sağlanmıştır)
Ekip, gelecekte üç gauss bırakma noktası dağıtım modelini, üç boyutlu uzayda hedef seçim görevleri, yörünge görevleri ve çapraz seçim görevleri de dahil olmak üzere daha geniş bir etkileşimli görev yelpazesine modellemeyi planlıyor.
Üç Gauss bırakma noktası dağılım modelinin uygulanması: Hedef seçim yardımı, arayüz tasarımı optimizasyonu vb.
Böyle bir bırakma noktası dağıtım modeliyle, gerçek kullanıcı arayüzüne nasıl uygulanabilir?
-
Mobil hedef destekli seçim teknolojisi
Araştırmacılar, "örtük" bir hareketli hedef seçim teknolojisi olan BayesPointer'ı önerdiler. Üç gauss düşürme noktası dağılım modeli modelini bir olasılık işlevi biçiminde Bayes karar verme formülüne yerleştirir. Bir bırakma noktası gözlemlendiğinde, Bayes kuralı kullanıcının en olası hedefini (amaçlanan hedef) belirlemek için kullanılabilir. .
Şekil 8'de gösterildiği gibi, arayüzde farklı hareket hızlarına ve boyutlarına sahip iki tek boyutlu hareketli hedef belirir. Mavi hedefin amaçlanan hedef olduğunu varsayalım. Hareket sisteminin algılanmasındaki gecikme nedeniyle, kullanıcının nihai hedef seçimi arayüzde belirir. Mavi hedefin arkasında, gri hedefin içine düştü.
Bu örnekte, geleneksel hedef edinme teknolojisi yanlışlıkla gri hedefi kullanıcının amaçlanan hedefi olarak görür ve BayesPointer iki hedefin olasılık işlevini (düşme noktası dağılım olasılığı) karşılaştırır ve mavi hedefi daha büyük olasılıkla bulur. Son olarak, mavi hedef doğru bir şekilde bu seçimin amaçlanan hedefi olarak kabul edilir.
Şekil 8. BayesPointer'ın tek boyutlu hareketli hedef seçiminde kullanıcı niyeti çıkarımı (resim Huang Jin tarafından sağlanmıştır)
Üç gauss düşürme noktası dağıtım modeli ile gömülü BayesPointer hareketli hedef işaretleme teknolojisini kullanarak, oyuncuların oyunda hızlı hareket eden nesnelere tıklama hızı, sıradan seçim teknolojisine kıyasla% 50 artacak ve seçim doğruluğu% 80 artacak!
Orijinal arayüzde herhangi bir değişiklik yapmadan veya ek işlemler gerektirmeden bir rol oynayacaktır. Ve teorik olarak, bu nesneler ne kadar küçük olursa olsun veya ne kadar hızlı hareket ederlerse etsinler, bu hızı ve doğruluğu her zaman olduğu gibi korumaya devam edeceksiniz. Bu şekilde, sıradan oyuncular da bir e-spor oyuncusu ile aynı el hızına ve hassas kontrole sahip olabilir!
Arasöz:
Bazı insanlar oyunlarda hile problemi hakkında konuşmak isteyebilir.Yazarın görüşüne göre hile göreceli bir mesele ... Tüm oyuncular aynı yardımcı teknolojiyi kullandığı ve aynı standartta rekabet ettiği sürece hile olmaz. Örneğin, birçok kişi, Windows yerel işaretçilerinin yardımcı teknolojiye sahip olduğunu bilmiyor olabilir ("İşaretçi doğruluğunu geliştirin" işaretçi seçeneğinde açın veya kapatın), bu, işaretçinin CD oranını (Kontrol-ekran oranı) dinamik olarak ayarlayarak Fare hareket ederken daha hızlı ve tıklandığında daha doğrudur.
-
Arayüz tasarım kılavuzu
Üç gauss düşürme noktası dağıtım modeli, dinamik arayüzlerin tasarım rehberliğinde de kullanılabilir. Bilgisayar oyunlarını örnek alırsak, hedef seçimi çok sayıda oyunda var olan bir görev türüdür.Bazı oyunlarda hedef seçmenin zorluğu, oyun deneyimini ve zevkini büyük ölçüde etkileyen göstergelerden biridir ve aynı zamanda şekilde gösterildiği gibi oyun dengesinde önemli bir faktör olabilir. 9 gösterilmektedir.
Şekil 9. Oyuncu becerisi, oyunun zorluğu ve oyuncu deneyimi arasındaki ilişki (resim Huang Jin tarafından sağlanmıştır)
Üç Gauss bırakma noktası dağılım modeline ve Gauss dağılım kümülatif fonksiyonuna dayanarak, araştırmacılar, üç Gauss bırakma noktası dağılım modeline dayanan hedef seçim hata oranı tahmin modelini çıkarsamışlardır. Hedef edinme görevinde, hata oranı, tüm hedef seçim girişimlerindeki başarısızlıkların oranı olarak tanımlanır.
Şekil 10'da gösterildiği gibi, tek boyutlu bir hedef için, şekildeki siyah dikey çizgi onun sol ve sağ sınırlarıdır. Bırakma noktasının (mavi eğri) olasılık dağılımını biliyorsak, kırmızı alan bırakma noktasını hesaplamak kolaydır. Genel etkinin yüzdesi, hata oranıdır. Bu hata oranı tahmin tekniği, oyundaki zorluk eğrisini ayarlamak için kullanılabilir.
Şekil 10. Hata oranını tahmin etmek için üç Gauss bırakma noktası dağılım modeli kullanma (resim Huang Jin tarafından sağlanmıştır)
Üç gauss düşürme noktası dağıtım modeli, etkileşimli ekipmanın kullanılabilirliğinin değerlendirilmesine de uygulanabilir. Ek olarak, üç gausslu bırakma noktası dağıtım modeli, hareketli hedef seçim süresi tahmininin doğruluğunu geliştirmek için de kullanılabilir, çünkü bırakma noktası dağılımı, kullanıcının gördüklerinden daha doğru olabilen, kullanıcının gerçek operasyonu altında hedefin daha doğru bir şeklini tanımlar. Hedef boyut daha büyük.
Şu anda, insan-bilgisayar etkileşiminde mobil hedef seçiminin araştırılması ve uygulaması yeni yeni alınmaya başladı. Dikkat Hedef şekli, kullanıcı yaşı, el işlevi, duygu, görsel uyaran yoğunluğu, çok kanallı ipuçları vb. Belirsizlik üzerindeki etkisi gibi seçim belirsizliği üzerine araştırmanın hala dahil edilmemiş birçok yönü vardır. Uzun bir süre daha derinlemesine keşifler yapılacaktır.
kaynak: Yazılım Enstitüsü, Çin Bilimler Akademisi
