Positie bepalen in VR

Samen met Robert Meertens en Tony Fial (beiden Sfinx Games) heb ik begin 2017 gewerkt aan een project van Stark Learning voor reanimatietraining in Virtual Reality. Waarom zou je reanimatietraining in VR doen? Omdat je in een virtuele omgeving eenvoudig allerlei scenario’s kunt simuleren (bijvoorbeeld, boze omstanders, paniek in de omgeving, etcetera) die het reanimeren lastiger voor de behandelaar maken.

Het oefenen van de reanimatie zelf gebeurt natuurlijk met een speciale reanimatiepop. Maar als je tegelijkertijd een VR-headset op hebt en daarmee een virtuele omgeving ziet moet je er wel voor zorgen dat de positie en oriëntatie van die pop in de virtuele wereld overeenkomen met die in de echte wereld.

 

Wat is mijn bijdrage?

Om de positie en oriëntatie van een object in de echte wereld te meten kun je bepaalde sensoren gebruiken. Voor Virtual Reality zijn er sowieso van deze sensoren nodig die de positie van hoofd en handen van de speler vertalen naar een positie in de virtuele wereld.

Wat ik heb gedaan is gebruik gemaakt van een nieuwe, goedkope, chip van Texas Instruments, de TS3633-CM1 (links op het plaatje), die in combinatie met een microprocessor de Teensy 3.2 de positie van een object heel nauwkeurig kan bepalen met behulp van de “lighthouses” die het HTC Vive systeem gebruikt om de sensoren aan te sturen.

 

Met 3 van die chips (aangesloten aan 1 microprocessor) kun je vervolgens niet alleen de positie maar ook de oriëntatie van bijvoorbeeld een hoofd bepalen. En met twee van deze sets van 3 sensoren konden we de positie en oriëntatie bepalen van zowel hoofd als torso van een reanimatie-dummy.

Op Internet was de code beschikbaar om te berekenen hoe de microprocessor met deze chips de positie kon bepalen. Ik moest er voor zorgen dat de sensoren goed in elkaar zaten en dat de posities die de microprocessor berekende doorgegeven werden naar het Unity programma dat het Virtual Reality scenario afspeelde. Bovendien moest ook de oriëntatie nog bepaald worden ook als je minder dan drie posities weet.

Waar ben ik het meest trots op?

Ik ben er trots op dat deze toepassing nu ook echt praktisch nut heeft en gebruikt wordt voor trainingen in reanimatie. Ik denk dat de techniek om een positie te bepalen met deze chips ook interessante toepassingen kan hebben voor bijvoorbeeld theater!

Type project:

Software

Hardware

In opdracht van:

Stark Learning