《Displays》：Investigating a geometrical solution to the vergence-accommodation conflict for targeted movements in virtual reality
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本研究针对虚拟现实(VR)头戴显示器(HMD)中存在的辐辏-调节冲突(VAC)问题，开发了一种基于视觉几何模型的着色器算法。通过两项3D指向任务实验验证，该算法可将VAC引起的运动终点误差降低约30%，为VR精准交互提供了无需硬件升级的软件解决方案。
当人们戴上虚拟现实头显，沉浸在数字世界时，眼睛却承受着一种名为"辐辏-调节冲突"(Vergence-Accommodation Conflict, VAC)的视觉矛盾。在真实世界中，当我们注视不同距离的物体时，双眼会同步进行辐辏（眼球向内或向外转动）和调节（晶状体改变焦距）两种运动。然而在VR头显中，屏幕始终处于固定焦距，导致眼睛调节系统锁定在屏幕距离，而辐辏系统却需要不断调整以注视虚拟物体。这种视觉信号的不匹配不仅会引起视觉疲劳，更会导致深度感知失真，使使用者在进行精准操作时出现系统性误差。
为攻克这一技术瓶颈，多伦多大学运动机能学与体育教育学院的Xiaoye Michael Wang研究团队在《Displays》期刊上发表了一项创新研究。团队通过建立视觉几何模型，揭示了VAC影响运动的机制，并开发出相应的软件校正方案。研究采用3D运动追踪系统（Optotrak）记录参与者指向动作，通过Unity引擎构建虚拟实验环境，使用自定义着色器程序实现视觉空间变换，并采用TAT-HUM工具包进行运动轨迹分析。
实验1：验证几何模型
研究人员首先通过三维指向任务验证了VAC几何模型的预测效果。20名参与者在VR环境中分别进行在线引导（实时视觉反馈）和前馈（记忆引导）两种模式的指向任务。结果发现，VAC主要影响在线引导任务，表现为随着目标距离增加，运动终点出现系统性 undershooting（ undershooting）。模型拟合显示VAC会引入0.23°的恒定辐辏角偏移，这一发现与团队前期研究结果高度一致。
实验2：算法效能验证
基于几何模型，团队开发了实时着色器变换算法。该算法通过逆向补偿辐辏角偏移（βoffset），将目标物体的视觉角度调整为τ? = τ - βoffset，从而抵消VAC引起的深度压缩效应。在23名参与者参与的验证实验中，算法使44%的参与者运动准确度提升29%，整体平均误差降低约30%。值得注意的是，个体差异分析显示不同参与者对变换算法的响应存在显著差异，提示未来需要个性化校准方案。
研究结论表明，VAC主要通过干扰在线视觉引导过程中的视差匹配精度来影响运动表现，而对基于记忆的前馈运动影响较小。团队开发的几何变换算法为改善VR交互精度提供了经济有效的解决方案，特别适用于手术模拟、远程操作等需要高精度空间交互的应用场景。这项工作的重要意义在于跳出了传统硬件优化的思维局限，从人类视觉感知机理出发，为VR技术的人因优化提供了新范式。
