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La téléportation, une technique de locomotion largement utilisée en réalité virtuelle (RV), permet un mouvement instantané au sein des environnements RV. Le suivi des mains amélioré dans les casques RV modernes a popularisé les méthodes de téléportation à mains nues, qui éliminent le besoin de contrôleurs physiques. Cependant, ces techniques n'ont pas pleinement exploré le potentiel de l'entrée bi-manuelle, où chaque main joue un rôle distinct dans la téléportation : l'une contrôle le point de téléportation et l'autre confirme les sélections. De plus, l'influence de la posture des utilisateurs, qu'ils soient assis ou debout, sur ces techniques reste inexplorée. En outre, les évaluations de téléportation précédentes manquaient d'évaluations basées sur des modèles moteurs humains établis tels que la Loi de Fitts. Pour aborder ces lacunes, nous avons mené une étude utilisateur (N=20) pour évaluer la performance de pointage bi-manuelle dans des tâches de téléportation en RV, en tenant compte des postures assise et debout. Nous avons proposé une variation du modèle de la Loi de Fitts pour évaluer avec précision la performance de téléportation des utilisateurs. Nous avons conçu et évalué diverses techniques de téléportation bi-manuelles, les comparant à des techniques uni-manuelles et basées sur un maintien. Les résultats ont montré que les techniques bi-manuelles, en particulier lorsque la main dominante est utilisée pour le pointage et la main non dominante pour la sélection, permettent une téléportation plus rapide comparé à d'autres méthodes. De plus, les techniques bi-manuelles et basées sur un maintien se sont révélées significativement plus précises que la téléportation uni-manuelle. Par ailleurs, notre variation proposée de la Loi de Fitts a prédit de manière plus précise la performance de téléportation des utilisateurs comparé aux modèles existants. Enfin, nous avons développé un ensemble de lignes directrices pour les concepteurs afin d'améliorer les expériences de téléportation en RV et d'optimiser les interactions des utilisateurs.
Sindhupathiraja et al. (Sat,) ont étudié cette question.