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Using Motor Learning to Establish a Scientific Foundation for Mapping Techniques in Virtual Reality

Description du projet

Cadre scientifique des techniques de cartographie en réalité virtuelle

La réalité virtuelle (RV) peut plonger les utilisateurs dans des mondes inaccessibles et leur permettre d’expérimenter différents corps. Cependant, après plus de 20 ans de recherche, les techniques de cartographie permettant de traduire les mouvements physiques dans la RV restent largement inutilisables en raison d’un manque de fondement scientifique. Le projet MOVR, financé par le CER, vise à établir les fondements scientifiques des techniques de cartographie en RV, en mettant l’accent sur le rôle de l’apprentissage moteur dans l’utilisation de ces techniques, notamment pour la manipulation d’objets et la marche. L’équipe développera des théories basées sur des modèles d’apprentissage moteur et évaluera les qualités d’interaction de la RV, telles que l’incarnation et la présence. En définitive, le projet vise à améliorer les expériences de RV, en les rendant aussi réelles que le monde physique et en améliorant les applications pour des millions d’utilisateurs.

Objectif

The distinctive potential of Virtual reality (VR) is to give people experiences of being in worlds they otherwise could not be in, having a body that is unlike their real one, and doing things they could not do in real life. That potential can be realised with VR interaction techniques that map the movements of the physical body to a virtual one–mapping techniques. Despite over two decades of research on mapping techniques, there is no scientific foundation for developing them. As a consequence, they are still unusable in VR applications.

The goal of this project, MOVR, is to establish a scientific foundation for mapping techniques. Using a mapping technique to interact in VR (e.g. to manipulate objects, to walk) always requires motor learning. Therefore, the central hypothesis in my approach is that motor learning enables establishing it. The objectives of MOVR are to (1) build theory of mapping techniques by characterising them (e.g. which body part to map where, in which ratio) in terms of conceptual models of motor learning (e.g. adaptation, de novo learning); (2) build methods to evaluate mapping techniques by investigating the qualities of VR interaction (e.g. embodiment, presence) in terms of paradigms from motor learning (e.g. implicit and explicit, and parallel learning); and (3) build tools to design mapping techniques by testing ideas (e.g. using muscle tendon vibration for movement illusions) and predictive models from motor learning (e.g. the roles of sensory feedback).

MOVR can make the largest scientific leap in decades in research on mapping techniques. The resulting mapping techniques realise VR that people experience as powerfully as the real world but without its bounds. Such experiences increase the effectiveness VR applications with orders of magnitude, impacting millions of users. My research in applying neuroscience to HCI in combination of integrating motor learning experts in the MOVR team makes achieving this possible.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
La classification de ce projet a été validée par des humains.

Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2025-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

KOBENHAVNS UNIVERSITET
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 998 401,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 998 401,00

Bénéficiaires (1)

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