Eye-Tracking ohne Batterien

Die am Dartmouth College entwickelte batterielose Eye-Tracking-Brille könnte für ein noch realistischeres Augmented-Reality-Erlebnis sorgen. Die neue Technik soll die Steuerung in Spielen verbessern und eine genauere Darstellung ermöglichen.

Hoher Stromverbrauch und Kosten lassen das Eye-Tracking für aktuelle Augmented-Reality-Systeme als unpraktikabel erscheinen. Mit Nahinfrarot und Fotodioden hat das DartNets Lab am Dartmouth College ein energieeffizientes, portables System geschaffen, das schnelle Augenbewegungen erfasst und eine freihändige Steuerung in AR-Umgebungen erlaubt.  

Die Brille wird an der MobiCom 2018 vorgestellt, die noch bis 2. November in Neu Delhi, Indien, stattfindet. Xia Zhou, Professor für Informatik und Leiter des Projekts, sieht die Technologie als entscheidenden Fortschritt für Spieler, Entwickler und weitere Anwender intelligenter Brillen. Es handle sich um den ersten Eye-Tracker, der in eine normale Brille passe und ohne Batterien auskomme.  

Um die Augen als effektive Eingabeinstrumente in der Mensch-Maschine-Interaktion, etwas in Videospielen, nutzen zu können, muss man schnelle Augenbewegungen sehr genau, das heißt auf Submillimeter-Niveau, erfassen. Idealerweise sollten die Tracking-Geräte portabel sein und wenig Strom verbrauchen, um häufiges Laden zu vermeiden. Doch eine solche Lösung gibt es noch nicht.

Die vorhandenen Eye-Tracker versagen darin, eine hohe Trackingleistung mit gleichzeitig niedrigem Stromverbrauch zu gewährleisten. Die meisten Tracker nutzen Kameras, um die Augen zu erfassen. Das erfordert jedoch eine aufwändige Bildbearbeitung, was wiederum zu hohen Kosten führt und klobige externe Batteriepakete notwendig macht.

Die Entwickler der neuen Lösung mussten Bahn, Geschwindigkeit und Beschleunigung der Augenbewegung ohne Kamera erfassen. Nahinfrarotlicht kam zum Einsatz, um das Auge aus verschiedenen Richtungen auszuleuchten, während Fotodioden die Muster des reflektierten Lichts erfassten. Diese Reflexionen dienten dazu, Position und Durchmesser der Pupille in Echtzeit mit einem Algorithmus auf der Basis des überwachten maschinellen Lernens abzuleiten.

Der Prototyp wurde mit handelsüblichen Hardwarekomponenten gebaut und in eine normale Brille integriert. Er erfasst vier Phasen der Augenbewegungen, die Fixierung, das langsame Verfolgen, die Sakkaden und das Zwinkern. Test haben eine hohe Zuverlässigkeit mit geringer Fehlerquote gezeigt.

Indem das System die Art der Augenbewegung erkenne, könne es das Erfassen und die Berechnung entsprechend anpassen. So gehen einige Bewegungen mit vorhersagbaren Bewegungsbahnen einher, so dass das System die folgende Pupillenstellung erschließen und den Energieverbrauch somit minimieren könne, sagt Li.

Mit einem Stromverbrauch, der um mehr als das Hundertfache unter jenem herkömmlicher Lösungen liegt, kann der Eye-Tracker seine Energie allein aus dem Tageslicht beziehen, was bedeutet, dass sich Batterien erübrigen. Solarzellen sind dafür vertikal an den Außenseiten der Brillenbügel angebracht. Zudem lässt sich der Tracker einfacher in eine normale Brille integrieren.

Die Lösung lässt sich für Augmented-Reality-Spiele und -Anzeigesysteme verwenden. Sie könnte auch die Steuerung per Hand überflüssig machen und ein effizienteres Rendering am Display ermöglichen.

Die Forschungsarbeiten fanden ausschließlich in Innenräumen statt, weil starkes Infrarotlicht im Freien die Lichtsensoren der aktuellen Prototypen übersättigt hätte. Zukünftige Entwicklungen zielen darauf, die Ausbeute des Lichtsensors für den Gebrauch im Freien anzupassen und die Erfassung bestimmter schneller Augenbewegungen noch zu verbessern. Kontinuierliches Augen-Tracking lässt sich zudem in der Diagnose verwenden, etwa bei kognitiven Beeinträchtigungen, und um zu prüfen, ob eine Behandlung wirklich anschlägt. Zukünftige Modelle sollen noch kleiner sein und sich in verschiedenen Formen besser in reguläre Brillen einpassen lassen.

Weitere Informationen: https://home.cs.dartmouth.edu/~xia/

Bild: Eye-Tracker in eine normale Brille integriert. Das System basiert auf Nahinfrarot und Fotodioden und wird von zwei dünnen Solarzellen mit Strom versorgt. Credit: Photo Courtesy of Dartnets Lab.

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