Realidades virtuales mixtas convergen en un nuevo simulador de conducción

Portobello, un nuevo simulador de conducción desarrollado por investigadores de Cornell Tech, combina la realidad virtual y mixta, permitiendo a los conductores y pasajeros ver objetos virtuales superpuestos al mundo real.

Esta tecnología abre nuevas posibilidades para que los investigadores realicen los mismos estudios de usuarios tanto en el laboratorio como en la carretera, un nuevo concepto que el equipo llama «portabilidad de plataforma».

El equipo de investigación está dirigido por Wendy Joprofesor asociado del Instituto Technion-Cornell Jacobs de Cornell Tech, presentó su artículo: “Portobello: simulación de conducción desde el laboratorio hasta la carreterase presentó en la Conferencia ACM sobre Factores Humanos en Sistemas Informáticos (CHI) en mayo. El artículo recibió una mención de honor en la conferencia.

Los coautores incluyen a los estudiantes de doctorado Fanjun Bo, Stacy Li, David Goedek y Mark Cooley; y Gyanendra Sharma, consultor industrial de Woven by Toyota.

Portobello es un sistema de simulación de conducción en carretera que permite a conductores y pasajeros utilizar cascos de realidad mixta (XR). La motivación del equipo para desarrollar Portobello surgió de su trabajo en XR-OOM, un sistema de simulación de conducción XR. La herramienta puede integrar aspectos del mundo físico y digital, pero tiene limitaciones.

“Si bien podíamos organizar objetos virtuales dentro y alrededor del automóvil, como pantallas virtuales en el automóvil y tableros de instrumentos virtuales, teníamos problemas para organizar eventos virtuales vinculados a objetos del mundo real, como un paso de peatones virtual en un cruce real o la presencia de una parada de automóvil virtual”, dijo Poe en las señales de alto reales.

Esto ha presentado un obstáculo importante para la realización de estudios significativos, especialmente para experimentos de conducción autónoma que requieren una organización precisa de objetos y eventos en ubicaciones fijas dentro del entorno.

Portobello está diseñado para superar estas limitaciones y fundamentar la simulación de la conducción en carretera en el mundo físico. Durante la fase de diseño, los investigadores utilizan el sistema Portobello para crear un mapa preciso del entorno de estudio. Dentro de este mapa, pueden colocar estratégicamente objetos virtuales basados ​​en elementos del mundo real (colocar peatones virtuales cerca de las señales de alto, por ejemplo). El automóvil opera en el mismo entorno, combinando a la perfección simulación y realidad.

A través de la integración exitosa con Portobello, el equipo no solo abordó las limitaciones de XR-OOM sino que también introdujo la portabilidad de la plataforma. Esta innovación permite a los investigadores realizar estudios idénticos tanto en entornos de laboratorio controlados como en escenarios de conducción del mundo real, mejorando la precisión y aplicabilidad de sus resultados.

«Los participantes tratan los simuladores del laboratorio como aproximaciones visuales de escenarios del mundo real, casi una experiencia performativa», dijo Poe. “Sin embargo, los participantes consideran los simuladores de carretera como aproximaciones funcionales. [They] Sintió más presión en los simuladores de carretera y sintió que sus decisiones tenían más peso.

Portobello podría facilitar el “hermanamiento de estudios”, es decir, realizar el mismo estudio en diferentes entornos, dijo Poe. Esto no sólo hace que los resultados sean más realistas, sino que también ayuda a revelar cómo otros factores influyen en los resultados, afirmó.

«Creemos que al ir más allá de realizar estudios rudimentarios y permitir que algunas de las variaciones del mundo real fluyan, los hallazgos de la investigación serán más aplicables a entornos del mundo real», dijo Gu.

Hiroshi Yasuda, investigador de interacción hombre-máquina del Instituto de Investigación Toyota (TRI), también contribuyó a la investigación, que contó con el apoyo de TRI y Woven by Toyota.

Sarah Marquardt es escritora independiente en Cornell Tech.