Merge branch 'master' of ssh://git.breab.org:2223/kai/MasterArbeit

Ausarbeitung/08Ausblick.tex

 \chapter{Fazit und Ausblick}
 \label{chapter:08Ausblick}
+In der heutigen hochtechnisierten Zeit wird immer häufiger das Fahchwisseneines Experten benötigt.
+Experten sind aber häugi nicht vor Ort und müsseten erst anreisen.
 In dieser Arbeit wurde eine Möglichkeit vorgestellt, um das Zusammenarbeiten eines lokalen Benutzers mit einem nicht anwesenden Experten an einem Objekt zu realisieren.
-Verwendet wurde dabei die Vive, die Kinect und die HoloLens.
-Hierzu wurde zunächst eine Methode vorgestellt, mit einer Kinect und dem Lighthaus Tracking der Vive einen Punktwolkenscan des Objektes anzufertigen.
+Verwendet wurde dabei eine Vive, die Kinect und die HoloLens.
+Zunächst müssern hierfür alle Benötigten Inforamtionen aufgenommen und an den Expernte übermittelt werden.
+Es wurde zunächst eine Methode vorgestellt, mit einer Kinect und dem Lighthouse Tracking der Vive einen Punktwolkenscan des Objektes anzufertigen.
 Der Experte und der lokale Nutzer können dann gemeinsam mit einer Zeigegeste an demselben Objekt arbeiten.
 Der Experte sieht die 3D Punktwolke und den Beam, wobei der lokale Nutzer den Beam in einer AR Umgebung am echten Objekt eingeblendet bekommt.
 
-Dieses Verfahren und die noch relativ neue Hardware bringt einige Problem mit, jedoch zeigt die Nutzerstudie, dass ein Zusammenspiel in VR und AR attraktiver, im Durchschnitt schneller und weniger fehleranfällig ist.
+Dieses Verfahren und die noch relativ neue Hardware bringt einige Probleme mit, wie zum Beispiel Ungenauigkeiten im Tracking und die Synchronisation der verschiedenen Systeme zueinander.
+Für den jeweiligen Anwendungszweck sind die Vive und die HoloLens gut geigten und die Fehler im Tracking fallen kaum auf, jedoch werden diese in Verbindung mit andern Systemen sichtbar.
+Die Nutzerstudie Zeigt trotz der Probleme mit der Hardware einige Verbesserungen gegenüber dem Videostream Referenzszenario.
+Das VR/AR System von den Nutzern als Attraktiver bewertet und und zeigen geringe Frustration und eine bessere selbst eingeschätzte Leistung beim lokalen Benutzer.
+Außerdem waren die Benutzer im VR Szenario durchschnittlich schneller und es wurden weniger Fehler gemacht.
 
 
-Das vorgestellte Aufnehmen der Punktwolke mit Kinect und Lighthouse Tracking bietet eine gute und schnelle Grundlage für einen 3D Scan, ist aber zum direkten Verwenden noch zu ungenau.
-Durch Verbesserung der Kalibrierung des Controllers zu Kinect und das Tracking des Controllers könnte dieses Verfahren eine ideale Grundlage für schnelle Aufnahmen bieten. %@@@ was meinst du mit Aufnahmen?
+Das vorgestellte Aufnehmen der Punktwolke mit Kinect und Lighthouse Tracking bietet eine gute und schnelle Grundlage für einen 3D Scan, ist aber zum unbearbeiten Verwenden noch zu ungenau.
+Durch Verbesserung der Kalibrierung des Controllers zu Kinect und das Tracking des Controllers könnte dieses Verfahren eine ideale Grundlage für schnelle 3D Scans bieten.
 Bei der Kalibrierung zueinander könnte man einen andern Sensor verwenden, bei dem die Position im Gehäuse besser dokumentiert ist. 
-Außerdem könnte ein Vive Tracker anstellte des Controllers besserer Ergebnisse bringen, da der Ursprung des Tackers geschickter liegt.
-In praktischen Anwendungen sollten die Punktwolkenaufnahmen nachbearbeitet werden. %@@@ automatisch oder von Hand? Im zweiten Fall funktioniert dein Use Case nicht.
+Außerdem könnte ein Vive Tracker anstellte des Controllers besserer Ergebnisse bringen, da der Ursprung des Tackers genau spezifiziert ist und für den Anwendungsfall des Objekt Trackings gedacht ist.
+In praktischen Anwendungen sollten die Punktwolkenaufnahmen automatisch nachbearbeitet werden. 
 Die einzelnen Teile der Punktwolke haben vergleichsweise kleine Verschiebungen und besitzen häufig gemeinsame Flächen. 
 An diesen könnte im Nachhinein die exakte Punktwolke berechnet werden.
 
 Ein weiterer Kritikpunk aus der Evaluation sind die zu ungenauen Punktwolken und das normale Nutzer es nicht gewöhnt sind mit Punktwolken zu arbeiten.
 Generiert man ein Mesh aus der Wolke, dann könnte dieses eine verbesserte Darstellung ergeben.
 
-Ein weiterer Nachteil an den in dieser Arbeit verwendeten Punktwolken ist, dass diese statisch sind.
+Die Bisherige Implementierung erlaubt nur das Aufnehmen und Anzeigen von statischen Punktwolken.
 Verändert der lokale Nutzer den betrachteten Bereich, dann erhält der Experte darüber keine Infos.
 Ist die Aufnahmetechnik performant genug, könnte man dem lokalen Nutzer regelmäßig neue Aufnahmen machen lassen.
 Alternativ  positioniert man mehrere Kinects aus verschiedenen Richtungen im Raum, sodass die Area of Interest von allen benötigten Richtungen gescannt wird.
@@ -29,16 +36,16 @@ Mit einer live Punktwolke kann das Objekt in der Evaluation auch verändert werd
 Problematisch könnte die Verdeckung durch den lokalen Nutzer sein.
 
 
-Die Kalibrierung von Vive zu HoloLens un die Ungenauigkeiten im Tracking bringen weiter %@@@ Satz nich vollständig
-Hier gibt es an einigen Stellen Verbesserungspotenzial.
+Die Kalibrierung von Vive zu HoloLens und die Ungenauigkeiten im Tracking bringen weitere Möglichkeiten das System zu verbessern.
 Die einfache Lösung wäre, die HoloLens selber mit einem Tracker zu versehen und man erhält einen dauerhaft sich selber aktualisieren gemeinsamen Punkt.
 Damit eliminiert man die Ungenauigkeit aus dem HoloLens Tracking.
 Das Problem, dass das Lighthouse Tracking nicht längengetreu ist, wird dabei nicht gelöst.
 Eine weitere Möglichkeit wäre es, Vive Tracker mit Markern zu versehen.
 Diese können dann mit der HoloLens erkannt werden und in dem Koordinatensystem der HoloLens platziert werden.
-Damit umgeht man den menschlichen Kalibrierfehler und wenn man mehrere Tracker mit Markern verwendet, erhält man die Längen in der HoloLens und der Vive.
+Damit umgeht man den menschlichen Ungenauigkeiten bei der Kalibrierung und wenn man mehrere Tracker mit Markern verwendet, erhält man die Längen in der HoloLens und der Vive.
 Mit dieser Information kann man die exakte Längenverzerrung ausrechnen und beseitigen.
 
+\todo{hoptea: Ungenauigkeiten im Tracking kann man zwar durch ein größeres Objekt ausgleichen, aber was bringt das einem? Viel sinniger wäre es doch, das Verfahren weiter zu optimieren. Alles groß und klobig zu machen, ist nicht immer möglich/sinnvoll}
 Das verwendete Evaluatiosnzenario war relativ einfach, sehr abhängig vom Tracking, der Kalibrierung und den jeweiligen Probanden.
 Bei weiteren Untersuchungen könnten komplexere Szenarien evaluiert werden, um die Vorteile der VR Umgebung klarer herauszuarbeiten.
 Um Ungenauigkeiten im Tracking auszugleichen, könnte man größere Objekte verwenden als Duplos.
@@ -60,5 +67,3 @@ Allein die Visualisierung der aktuellen Kopfposition (Headsets) des Partners kö
 Eine weitere Interaktionsmöglichkeit wäre das Platzieren von 3D Objekten \bzw{} Hologrammen in der Welt. 
 Der Experte hätte damit z.B. die Möglichkeit, Referenzobjekte direkt darzustellen.
 Bei animierten Hologrammen könnten so direkt Montageschritte visualisiert werden.
-\todo{cite Virtual Proxy}
-

Ausarbeitung/Anhang.tex

@@ -5,32 +5,25 @@ In diesem Anhang finden Sie das verwendete Tileset der 3D Tiles
 \lstinputlisting[language=json,firstnumber=1]{../3_PointCloud/tileset1.json}
 \pagebreak
 
-\section{Evaluations Fragebogen}
-\todo{mäh, und lInk}
-\begin{figure}
-  \begin{center}
-    \label{img:Anfangsfragebogen}
-    \includepdf[page=1,scale=0.75]{../Evaluation/Anfangsfragebogen.pdf}
-    \caption{Der Anfangsfragebogen}
-  \end{center}
-\end{figure}
-
-\begin{figure}
-  \begin{center}
-    \label{img:JedesMal}
-    \includepdf[pages={1-4},scale=0.75]{../Evaluation/PDFsam_merge.pdf}
-    \caption{Der Fragebogen nach jedem Versuchsdurchlauf}
-  \end{center}
-\end{figure}
-
-\begin{figure}
-  \begin{center}
-    \label{img:Abschluss}
-    \includepdf[page=1,scale=0.75]{../Evaluation/Abschluss.pdf}
-    \caption{Der Abschlussfragebogen}
-  \end{center}
-\end{figure}
-
+\section{Evaluations Fragebögen}
+
+\newcommand{\siezpdf}{0.8}
+
+\subsection{Anfangsfragebogen}
+\begin{center}
+\includegraphics[page=1,scale=\siezpdf]{../Evaluation/Anfangsfragebogen.pdf}      
+\end{center}
+\subsection{Fragebogen nach jedem Szenario}
+\begin{center}
+\includegraphics[page=1,scale=\siezpdf]{../Evaluation/PDFsam_merge.pdf}      
+\includegraphics[page=2,scale=\siezpdf,angle=90,origin=c]{../Evaluation/PDFsam_merge.pdf}     
+\includegraphics[page=3,scale=\siezpdf]{../Evaluation/PDFsam_merge.pdf}     
+\includegraphics[page=4,scale=\siezpdf]{../Evaluation/PDFsam_merge.pdf}
+\end{center}
+\subsection{Abschlussfragebogen}
+\begin{center}
+\includegraphics[page=1,scale=\siezpdf]{../Evaluation/Abschluss.pdf}    
+\end{center}
 
 
 \section{Tabellen}

Ausarbeitung/thesis.bib

@@ -166,3 +166,10 @@ eprint = {
   howpublished = {\url{http://www.tomshardware.com/news/microsoft-hololens-components-hpu-28nm,32546.html}},
   note = {Accessed: 2017-11-26}
 }
+
+
+@misc{UEQ,
+  title = {User Experience Questionnaire (UEQ)},
+  howpublished = {\url{http://www.ueq-online.org/}},
+  note = {Accessed: 2017-11-26}
+}