출처:

https://www.optofidelity.com/insights/blogs/apple-vision-pro-bencmark-test-2.-angular-motion-to-photon-latency-in-vr


가상 콘텐츠의 모션-광자 간 지연 시간은 몰입감을 고려할 때 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 우리가 움직이면 뇌는 그에 상응하는 시각적 지각의 변화를 기대합니다. 이러한 변화가 일치하지 않으면 감각 불일치라는 현상을 경험하게 됩니다. 감각 불일치는 여러 가지 다른 방식과 여러 가지 감각에서 발생할 수 있으며 불편함과 메스꺼움을 유발할 수 있습니다.


이 테스트 사례에서는 각도 모션과 표시된 이미지 모션이 서로 얼마나 잘 일치하는지에 집중했습니다.


옵토피델리티 버디로 각도 모션과 광자 간 지연 시간을 측정하는 방법

이 지연 시간 테스트의 주요 요소는 시간과 방향 각도입니다. 현실 세계에서 헤드 마운트 디스플레이(HMD)가 어느 각도를 향하고 있는지, 렌더링된 프레임에서 같은 순간에 가상 콘텐츠가 어느 각도를 향하고 있는지 알고자 합니다. 처음에 테스트는 각 프레임에서 이러한 요소를 측정하여 포스트 프로세싱의 지연 시간 분석에 필요한 데이터를 제공합니다.



모션-광자 테스트는 비침입 방식으로 진행되므로 머신 비전 모듈을 사용하여 헤드셋 화면의 변화만 모니터링합니다. 측정 카메라는 디스플레이 백라이트 재생률을 감지하는 독점적인 방법을 사용하여 이미지 피드의 작은 간격 변화에 동적으로 적응합니다. 이를 통해 헤드셋 디스플레이와 일정한 동기화를 유지하여 각 헤드셋 프레임을 캡처할 수 있는 완벽한 타이밍을 보장합니다.



광자에 대한 각도 모션에서 비교되는 신호는 1차원적입니다. 이러한 신호는 로봇 축 인코더 위치와 각도에 따른 콘텐츠 픽셀 이동입니다. 각 회전축인 요, 피치, 롤은 동시에 움직이는 다른 두 회전축의 픽셀 시프트 블리드를 방지하기 위해 개별적으로 측정됩니다. 가상 카메라와 측정 카메라 사이의 동축 오프셋을 제거하는 카메라 중심점 보정을 통해 축 블리드를 더욱 제한할 수 있습니다.


시스루 측정과 달리 헤드셋에 외부 신호가 공급되지 않고, 타겟이 표시되지 않으며, 깜박이는 불빛도 없습니다. 측정은 3D 가상 공간에서 렌더링된 절대 마커의 기본 또는 OpenXR 애플리케이션을 사용합니다. 절대 마커 별자리는 무한대로 렌더링되어 가능한 모든 XYZ 드리프트를 제거하여 헤드셋 성능의 순수한 각도 응답을 제공합니다. 3개의 마커 조합은 각각 고유하며, 감지 및 캡처된 각 프레임에서 가상 세계의 절대 방향을 나타냅니다.



각 회전 축을 앞뒤로 움직이고 각 축의 1차원 정현파 신호를 시간에 따라 슬라이드하여 인코더 위치와 콘텐츠 사이에 얼마나 많은 델타가 있는지 확인하여 각 축의 광자 대비 각 운동을 나타냅니다.



벤치마크 결과


각 모션 대 광자 지연 시간 중앙값(밀리초 단위)은 아래에서 확인할 수 있습니다.



모든 테스트 대상은 모션-광자 지연 시간(MTP) 측면에서 비교적 우수한 성능을 보였습니다. HTC의 4ms 응답 시간은 예상보다 약간 높지만 육안으로는 눈에 띄지 않을 정도입니다. 메타는 퀘스트 2 출시 이후 MTP 지연 시간 테스트에서 꾸준히 우수한 성적을 거둬왔습니다. 타임워프 알고리즘을 미세 조정한 메타의 풍부한 경험을 고려할 때 퀘스트 프로와 퀘스트 3가 이 테스트에서 우수한 성적을 거둔 것은 놀라운 일이 아닙니다. Apple Vision Pro도 약간의 공격적인 예측 및/또는 타임워프 기능으로 매우 우수한 성능을 보였습니다. 하지만 이 정도의 차이는 육안으로는 감지할 수 없습니다.


이전의 지연 시간은 연속적이고 일정한 중앙값 지연 시간을 연구하지만, 표준 편차에는 빠르고 단기적인 로컬 지연 시간 변화도 포함됩니다. 아래 그림을 참조하세요.



그래프에서 단일 HMD 축의 차이가 다른 장치와의 차이보다 더 클 수 있음을 알 수 있습니다.


메타의 퀘스트 프로와 퀘스트 3가 매우 유사한 결과로 그룹에서 가장 우수한 성능을 보인다는 결론을 내릴 수 있습니다. 하지만 애플 비전 프로도 결코 뒤지지 않으며 예측 및 타임워프 알고리즘을 미세 조정하면 메타의 수준에 도달할 수 있을 것입니다.