Uživatelské testování aplikačních systémů rozšířené reality

Uživatelské testování aplikačních systémů rozšířené reality Bc. Karel Zídek, Petr Kabelka, Provozně ekonomická fakulta, Mendelova univerzita v Brně, [email protected], [email protected] Abstract The article describes usability tests of two application systems based on augmented reality and their application to real-world problems. The goal of these projects was to collect enough data within a group of scientists and also within a group of common users and identify similar patterns of usage or uncommon behavior as a feedback for future applications development. Data was collected in areas of user behavior, first-time experience and constructive feedback.

Key Words augmented reality, usability testing, Kinect, KiWall, Pef Navigator, Android

Projekty rozšířené reality na Mendelu Již od roku 2006 disponuje Mendlova Univerzita laboratoří virtuální reality, která umožňuje zkoumat a řešit problémy v této moderní a rychle se vyvíjející oblasti informačních technologií. Nedlouho poté byla tato laboratoř zpřístupněna i studentům, jimž bylo umožněno seznámit se s virtuální realitou v rámci grafických a geografických předmětů a vyzkoušet si tak a zvláště zažít přímý kontakt s virtuální realitou v podání profesionálního hardware. Laboratoř se tak stala otevřenou pro studentské i akademické projekty, výzkum i závěrečné práce, pro všechny, kteří projevili o oblast virtuální reality zájem. V rámci demonstrátorské činnosti jsme se podíleli na řešení několika projektů z nichž dva vyžadovaly uživatelské testování.

Projekt KiWall V rámci projektů úzce spjatých s laboratoří virtuální reality je zařazen i projekt KiWall (Kinect Wall). Cílem projektu je nalézt optimální řešení pro bezdotykovou, gesty ovládanou, interakci s prezentačním zařízením a umožnit tak prezentujícímu, jak v soukromé tak business sféře, více imersivní a expresivní prezentaci méně rušenou interakcí s hardwarem samotným. KiWall je systém tvořený ze dvou modulů − prvním z nich je zařízení pro snímání uživatelských gest reprezentované Microsoft Kinectem. Druhým modulem je software, který

se stará, spolu s libovolným zobrazovacím zařízením, o zobrazení vlastní prezentace k jejímuž vykreslení je použito technologie WPF (Windows Presentation Foundation). Praktické využití KiWallu umožňuje prezentujícímu pohybovat se bez jakýchkoliv dalších ovladačů či klávesnic po prostoru a komentovat samotný zobrazovaný obsah. V případě změny listu prezentace mu pouze stačí provést předdefinované gesto (např. mávnutí rukou) ve směru kterým chce prezentující nechat prezentaci plynout a pohybovat se při tom v prostoru snímaném Kinectem. Gesto je Kinectem rozpoznáno, vyhodnoceno softwarovou vrstvou a následně v rámci prezentace interpretováno.

Uživatelské testování prezentační aplikace KiWall Základním modulem KiWallu je hardwarová část, která je tvořena zařízením Kinect od firmy Microsoft. Kinect poskytuje aplikační vrstvě informace o hloubce snímané scény. To je umožněno díky chytré kombinaci emitoru laserových paprsků spolu s infračerveným snímačem a běžné RGB kamer. Infračervený snímač snímá pole odražených paprsků a na základě jejich analýzy získává 3D obraz snímané scény. Z pořízených údajů lze následně detekovat jednotlivé objekty či osoby na základě hloubkových dat a rozlišovat jejich parametry či změny. V rámci aplikace KiWall je možné skrze tyto data rozlišovat gesta, která snímaná osoba před snímačem předvádí a v případě identifikace naprogramovaného gesta na toto gesto reagovat příslušnou akcí. Aplikace KiWall se dostala do stádia, kdy byla vývojovým týmem implementována její základní funkcionalita, což se ukázalo jako vhodná příležitost k prezentaci výsledků a také k prvním testům použitelnosti. Tyto testy měly za cíl získat zpětnou vazbu od uživatelů s různým spektrem znalostí a zkušeností s podobnou technologii a na základě těchto dat optimalizovat funkčnost aplikace a její použitelnost. Metodika testování Pro testování byla použita základní hardwarová sestava přístroje s aktuálním dostupným a funkčním sestavením aplikace. Celek byl umístěný a testovaný v rámci LVR. Pro zaznamenání uživatelských reakcí byly použity dvě kamery. Celá sestava a jedna z kamer je vidět na obrázku 1. První kamera snímala samotného uživatele a jeho gesta. Druhá kamera synchronně s první nahrávala děj na projekci. Tím bylo možné zajistit nejenom detailní záznam chování a gesta uživatele, ale porovnávat jeho chování s reakcí a odezvou samotné aplikace.

Source: Karel Zídek 1: Sestava pro testování KiWallu s kamerou pro záznam gest uživatelů Metodika testování vzešla z běžných standardů v této oblasti. Uživatel byl bez předchozího vysvětlováni postaven před zařízení a bylo mu sděleno pouze minimum informací. Tedy, že se jedná o prezentační nástroj a jeho ovládání je řešené skrze gesta či pohyby rukou. Uživatel byl v této fázi vyzván, aby se pokusil odhadnout intuitivně ovládání aplikace a prezentaci rozhýbat. Cílem této situace mělo být získání informací o gestech, které uživatelé podvědomě používají. V případě shody gest napříč spektrem uživatelů je možné usuzovat na jejich intuitivnost pro určité operace a z toho vytvořit model optimálního ovládání prezentace. Uživateli, kterému se delší dobu nedařilo, bylo nakonec napovězeno, aby i v jeho případě mohlo dojít k úspěšnému vyzkoušení aplikace a tedy uživatel měl praktickou zkušenost s aplikací pro následné hodnocení. Po vyzkoušení činnosti s KiWallem byl uživatel vyzván k předvedení gest, které mu přijdou nejvíce optimální pro jemu prezentovanou operaci. Cílem bylo opět získat data, ze kterých by bylo možné vyvodit optimální vzorec pohybu, který většina uživatelů předpokládá pro určitou operaci. Jakmile uživatel dokončil část předvádění gest byl vyzván k zodpovězení jednoduchého dotazníku tvořeného deseti otázkami, jehož cílem bylo získat hodnocení uživatelské zkušenosti s aplikací. Otázky standardního charakteru zkoumaly, jak samotné subjektivní hodnocení aplikace, tak zpětnou vazbu uživatele, jeho nápady a návrhy ke zlepšení a také zkušenosti z podobnou technologií.

Projekt Pef Navigator Pef Navigator je aplikací pro operační systém android, kterou vytvořil Pavel Čermák v rámci projektu řešícího využití rozšířené reality pro marketingové účely pod vedením Ing. Davida Procházky Ph.D. Aplikace slouží k asistenci při orientaci v budově Q Mendlovy University. Aplikace je příkladem prolínání aplikací rozšířené reality a geolokačních služeb a jejich společné závislosti na shodných datech vztahujících se k poloze (2). Samotný projekt je složený ze svou částí. První z nich je fyzické umístění markerů (čárových kódů) na lokace se kterými jsou tyto značky svázány v mapovém podkladu. Tyto markery umožňují aplikaci přesně lokalizovat polohu uživatele a zobrazit tak v rámci aplikace odpovídající obsah. Druhou částí je aplikace zobrazující mapu budovy Q, jak demonstruje obrázek 2. Uživatel v aplikaci vidí svoji polohu a je mu umožněno dohledat umístění dalších učeben pomocí vyhledávání a taktéž zobrazit jejich polohu. Tyto informace mohou uživateli razantně přispět k orientaci v budově. Implementace rozšířené reality v rámci aplikace pro android je řešena pomocí frameworku Metaio a je určena jak pro telefony, tak zvláště pro zařízení spadající do kategorie tabletů, která disponují nadstandardní velikostí displeje.

Source: PEF MENDELU 2: Aplikace Pef Navigator namířená na marker

Uživatelské testování aplikace Pef Navigator Aplikace reaguje na nalezený marker zobrazením prostorového modelu budovy, patra a místa v budově, kde se uživatel nachází. Aplikace dále disponuje vyhledáváním a umožňuje zobrazit, jak současnou lokaci uživatele, tak umístění hledané učebny. Tyto údaje by měly pomoci uživateli se zorientovat a snáze nalézt cestu do cílové lokace.

Metodika testování Pro testování aplikace byl použit tablet Asus Transformer, který disponuje kamerou a dostatečně velkým displejem, což při uživatelském testování usnadňuje seznámení uživatele s testovanou aplikací a umožňuje pohodlnější orientaci v neznámém prostředí aplikace. Metodika testování odpovídala metodice testování aplikace KiWall. Uživatel byl nejdříve seznámen se základním účelem samotné aplikace a poté mu byl ponechán čas na provedení jednoduchého úkolu (nalezení trasy z bodu A do bodu B). Tím bylo možné posuzovat uživatelskou přívětivost samotné aplikace a způsob jakým uživatel na aplikaci reaguje. Následně bylo uživateli vysvětleno správné použití aplikace a uživatel si mohl vyzkoušet jakým způsobem mu může aplikace usnadnit navigaci v rámci budovy. Uživatel byl nakonec požádán o zodpovězení deseti otázek, které měly za cíl zjistit jeho uživatelskou spokojenost a poskytnout autorovi zpětnou vazbu pro další vývoj aplikace.

Zhodnocení testování KiWallu a Pef Navigátoru Testování aplikací vyžadovalo seznámení se s oběma aplikacemi a jejich ovládáním na pokročilé úrovni. Poté bylo nutné získat dostatečný počet uživatelů ochotných aplikaci otestovat tak, aby skupina zahrnovala jak uživatele z oblasti IT, kde lze předpokládat jistou zkušenost s podobnými technologiemi, tak uživatele z ostatních oblastí, kde lze lépe hodnotit spontánnost reakcí na nový typ zařízení bez ovlivnění znalostmi problematiky. Sesbíraná data byla předána týmu, který se staral o jejich vyhodnocení a následné předání výsledků autorům projektů. V případě KiWallu ukázalo uživatelské testování, že základní gesto pro ovládání bylo zvoleno správně, ale že variabilita jednotlivých uživatelů při jeho vykonávání působí při interpretaci gesta problémy. Taktéž ve zpětné vazbě a odezvě aplikace testování odhalilo nedostatky, jejichž odstranění by mělo vést ke zlepšení uživatelské spokojenosti (1).

Další projekty řešené v rámci LVR Mezi další projekty řešené v rámci LVR patří např. software pro detekci značek. Jednou z částí tohoto software je modul detekce značek z RGB dat. Modul zpracovává sérii obrázků snímaných mapovacím vozem. Obrázky jsou pořizovány v pravidelných intervalech tak, aby snímky zachycovaly cestu vozu a doplňovaly tak data z LiDARu (Light Detection And Ranging). Tento způsob snímání se projevuje velkým rozptylem kvality snímků.

Snímání probíhá automaticky hardwarem, jehož funkčnost byla nejspíše koncipovaná jako doplňková, takže expozice výsledných fotografií je velmi ovlivněna počasím a denní dobou. Tyto faktory značně zhoršují úspěšnost detekce jakýchkoliv dat z obrazu a kladou vysoké nároky na funkčnost modulu. Většina dnes používaných postupů pro detekci z RGB dat je popisována a demonstrována nad množinou ideálních dat. Vyvíjený software se tedy musí svojí funkčností přizpůsobit kvalitě vstupních dat a podávat přijatelné výsledky.

Závěr Rozšířená realita je, zvláště skrze boom mobilních zařízení, rychle rostoucí oblastí informačních technologií, která v dnešní době podstatně nabývá na důležitosti. Ať se jedná o zábavní, informační, prezentační, navigační či medicínské využití je nutné podrobit vyvíjené aplikace uživatelskému testování a podle výsledků aplikace upravit tak, aby jejich ovládání, které se někdy značně odlišuje od léty zažitých postupů, co nejlépe zapadalo do běžných uživatelských návyků a propagované činnosti uživateli usnadňovalo a ne znepříjemňovalo.

Literatura 1. PROCHÁZKA, D., LANDA, J., KOUBEK, T., ONDROUŠEK, V., 2013: Mainstreaming gesture based interfaces. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis. sv. LXI, č. 7. ISSN 1211-8516. 2. KOUBEK, T., PROCHÁZKA, D., ŠŤASTNÝ, J., 2013: Augmented reality services. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis. sv. LXI, č. 7. ISSN 1211-8516.