CN109710072A - 一种个性化重定向行走方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种个性化重定向行走方法，包括以下步骤：步骤S1、获取体验者的增益感知阈值范围；步骤S2、在所述增益感知阈值范围内获取实施增益系数；步骤S3、根据所述实施增益系数对所述体验者施加重定向操作。本发明还公开了一种个性化重定向行走系统，包括增益范围获取模块、实施增益寻找模块以及实施增益施加模块。本发明提供的个性化重定向方法和系统为每一个体验者设置个性化的增益感知阈值范围，在增益感知范围内进行对应体验者的重定向操作，保证重定向操作的沉浸感，减小体验者生理不适的可能性。

Description

一种个性化重定向行走方法及系统

技术领域

本发明涉及重定向行走技术领域，具体涉及一种个性化重定向行走方法及系统。

背景技术

虚拟现实中的重定向行走技术旨在有限的空间内实现无限的虚拟漫游，因为其他的漫游方式例如跑步机，传送，手柄控制都不能提供类似重定向这种使用双脚的自然行走的方式，影响用户在VR中的沉浸感，因此该技术被认为是前景最好的虚拟现实漫游技术。

重定向在应用于康复游戏中时，无论是对于操纵肢体能力减弱的患者，例如中风等，或者因为精神问题出现社会性沟通障碍的患者，例如自闭等，虚拟环境对于患者的沉浸感都是至关重要的，这会对患者参加康复游戏的主动性具有很强烈的正面影响，由此，重定向技术也同样是康复游戏的首选漫游技术。

不过传统的重定向技术具有一个很明显的问题，该问题体现在，人体对于自身是否运动及周围物体是否运动主要依靠三个方面：前庭、视觉和听觉，其中前庭主管人的平衡能力，重定向技术如果采用过大或过小的增益系数，会使得前庭，视觉和听觉出现严重相悖的情况，这种现象仅仅是破坏体验者虚拟现实的沉浸感也就算了，严重情况下，还会让患者感到眩晕恶心，类似晕船，这显然是需要避免的。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术不足，提供一种个性化重定位行走方法及系统，解决现有技术中增益系数选取不当破幻体验者的沉浸感、造成体验者生理不适的技术问题。

为达到上述技术目的，本发明的技术方案提供一种个性化重定向行走方法，包括以下步骤：

步骤S1、获取体验者的增益感知阈值范围；

步骤S2、在所述增益感知阈值范围内获取实施增益系数；

步骤S3、根据所述实施增益系数对所述体验者施加重定向操作。

优选地，所述步骤S1具体为：

步骤S11、设定游戏场景为有限空间，选取多个实验增益系数；

步骤S12、获取体验者在每一所述实验增益系数下进行多次重定向行走时，体验者体感增益系数小于1或大于1的概率；

步骤S13、根据多个所述实验增益系数及其对应的概率，拟合所述实验增益系数与概率之间的关系曲线；

步骤S14、根据所述关系曲线，获取设定概率上限阈值以及设定概率下限阈值对应的增益系数上限阈值以及增益系数下限阈值，根据所述增益系数上限阈值以及增益系数下限阈值得到所述增益感知阈值范围。

优选地，所述实验增益系数包括多个大于1的第一实验增益系数以及多个小于1的第二实验增益系数，所述第一实验增益系数与所述第二实验增益系数数量相等且一一对应，所述第一实验增益系数与对应的第二实验增益系数在数轴上关于1对称。

优选地，所述步骤S2具体为：

步骤S21、在游戏场景中设定决定点，获取体验者当前位置的重定向参数，根据所述重定向参数以及决定点进行路径预估，得到多条预估路径；

步骤S22、在所述增益感知范围内选取多个预估增益系数，对每一所述预估路径分别施加多个所述预估增益系数，得到多个预估行走位置，计算每一所述预估行走位置的代价值；

步骤S23、判断进行路径预估的次数是否达到设定阈值，如果是则转步骤S24，否则以代价值最小的预估行走位置为当前位置并转步骤S21，进行下一次路径预估；

步骤S24、代价值最小的预估行走位置对应的预估增益系数作为所述实施增益系数。相邻所述决定点之间的路径为直线路径。

优选地，所述步骤S23中计算所述预估行走位置的代价值，具体为：

根据不同评判标准计算不同的代价系数，计算多个所述代价系数的加权平均值得到所述代价值。

优选地，所述代价系数包括：根据所述预估增益系数得到的增益代价系数、根据所述预估行走位置与中心点之间距离得到的距离代价系数以及根据所述预估路径的行进方向与边界的角度得到的平行代价系数。

优选地，还包括在体验者与现实场景碰撞前进行重置，所述重置具体包括：

步骤S41、虚拟环境旋转360度；

步骤S42、选取多个预估现实旋转角度，根据所述预估现实旋转角度获取预估重置位置；

步骤S43、计算所述预估重置位置的重置代价值，重置代价值最小的预估重置位置对应的预估现实旋转角度作为最佳现实旋转角度；

步骤S44、根据所述最佳现实旋转角度指导体验者进行现实旋转。

本发明还提供一种个性化重定向行走系统，包括增益范围获取模块、实施增益寻找模块以及实施增益施加模块；

所述增益范围获取模块用于获取体验者的增益感知阈值范围；

所述实施增益寻找模块用于在所述增益感知阈值范围内获取实施增益系数；

所述实施增益施加模块用于根据所述实施增益系数对所述体验者施加重定向操作。

本发明还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以上所述的个性化重定向行走方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果包括：本发明获取体验者的增益感知阈值范围，在增益感知阈值范围内选取实施增益系数进行重定向行走，避免实施增益系数的选取过大或过小影响体验者的沉浸感，或引起体验者的生理不适。同时，本发明在重定向行走之前获取体验者的增益感知阈值范围，为每一个体验者设定适用于自身的个性化的增益感知阈值范围，使得实施增益系数的选取更加贴合体验者自身的身体状况，适应不同个体之间的差异。

附图说明

图1是本发明提供的个性化重定向行走方法的流程图；

图2是本发明提供的个性化重定向行走方法的关系曲线示例图；

图3是本发明提供的个性化重定向行走方法的决定点以及预估路径的示例图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1：

如图1所示，本发明的实施例1提供了一种个性化重定向行走方法，包括以下步骤：

步骤S1、获取体验者的增益感知阈值范围；

步骤S2、在所述增益感知阈值范围内获取实施增益系数；

步骤S3、根据所述实施增益系数对所述体验者施加重定向操作。

本发明中实施增益系数的取值范围，即所述增益感知阈值范围，是根据不同体验者进行个性化定制的，由于每个人的感知阈值不同，我们在施加重定向操作时，需要极力避免体验者因为重定向而感到的生理性不适，这就需要确定体验者的增益感知阈值范围。然而，目前对于人类增益感知阈值并没有一个形成共识的结论，而且个体之间的增益感知阈值范围具有明显的差异性。所以在本发明中，首先获取体验者的增益感知阈值范围，然后在该体验者自身的增益感知阈值范围内对该体验者进行重定向操作，保证重定向操作产生效果的同时，减小患者产生生理性不适的可能性。

本发明在增益感知阈值范围内选取实施增益系数进行重定向行走，避免实施增益系数的选取过大或过小影响体验者的沉浸感，或引起体验者的生理不适。同时，本发明在重定向行走之前获取体验者的增益感知阈值范围，为每一个体验者设定适用于自身的个性化的增益感知阈值范围，使得实施增益系数的选取更加贴合体验者自身的身体状况，适应不同个体之间的差异。

优选的，所述步骤S1具体为：

步骤S11、设定游戏场景为有限空间，选取多个实验增益系数；

步骤S12、获取体验者在每一所述实验增益系数下进行多次重定向行走时，体验者体感增益系数小于1或大于1的概率；

步骤S13、根据多个所述实验增益系数及其对应的概率，拟合所述实验增益系数与概率之间的关系曲线；

步骤S14、根据所述关系曲线，获取设定概率上限阈值以及设定概率下限阈值对应的增益系数上限阈值以及增益系数下限阈值，根据所述增益系数上限阈值以及增益系数下限阈值得到所述增益感知阈值范围。

本实施例确定增益感知阈值的范围时，借鉴使用了一种称为2AFC的实验心理学测试的方法。以旋转增益举例，当旋转增益系数分别为1.5,1.4,1.3,1.2,1.1,1.0,0.9,0.8,0.7,0.6,0.5时，分别让体验者进行一定角度的旋转实验，每个实验增益系数进行多次实验，每次实验在5-30秒之间，打乱所有实验的顺序。每次完成实验后，让体验者选择其在虚拟环境中旋转角度大于实际环境中的旋转角度，即体感增益系数大于1，还是实际环境中的旋转角度大于虚拟环境中的旋转角度，即体感增益系数小于1。所有实验完成后，统计体验者选择实际环境中的旋转角度大于虚拟环境中的旋转角度的概率，即体感增益系数小于1的概率。例如当实验增益系数为0.8时，体验者在10次实验中有7次选择了实际环境中的旋转角度大于虚拟环境中的旋转角度，那对应该实验增益系数的概率就是7/10＝0.7。根据多个实验增益系数及其对应的概率拟合出增益系数与概率之间的关系曲线，进而根据关系曲线得出函数关系。最后根据函数关系，获取与设定概率阈值范围对应的所述增益感知阈值范围。本实施例中拟合出的关系曲线如图2所示，本实施例中函数关系为：

上式中，p是概率，x是增益系数，a和b为根据拟合曲线计算的常数。

在建立了概率与增益系数之间的函数关系后，获取设定概率上限阈值以及设定概率下限阈值对应的增益系数上限阈值以及增益系数下限阈值。例如，我们取p＝0.25以及p＝0.75时对应的x值分别作为体验者增益感知阈值范围的上下限，即可得到体验者的增益感知阈值范围，这种个性化的增益感知范围很大程度上保证了重定向操作的实施不会令患者感到生理性不适。

优选的，所述实验增益系数包括多个大于1的第一实验增益系数以及多个小于1的第二实验增益系数，所述第一实验增益系数与所述第二实验增益系数数量相等且一一对应，所述第一实验增益系数与对应的第二实验增益系数在数轴上关于1对称。

实验增益系数的取值在1的两端需要是对称的。

在选取实验增益系数时，还有两个问题需要考虑：

1.如果体验者的年龄偏大，在选定实验增益系数时，范围就不能设置得过于宽，否则体验者可能连实验都完成不了；

2.有些体验者的实验结果可能无法拟合出上述关系曲线，这说明体验者本身对于重定向方位的扰动十分不敏感，或者是因为体验者实验过程中出现了眩晕的状况，以使得他们对于方向、位置、平衡的判断准确率大打折扣，由于无法确定体验者是哪种情况导致最终无法拟合关系曲线，出于安全角度考虑，建议对应的体验者不要使用重定向行走的虚拟漫游方式，或者在重定向行走时选择更窄的增益感知阈值范围。

优选的，所述步骤S2具体为：

步骤S21、在游戏场景中设定决定点，获取体验者当前位置的重定向参数，根据所述重定向参数以及决定点进行路径预估，得到多条预估路径；

步骤S22、在所述增益感知范围内选取多个预估增益系数，对每一所述预估路径分别施加多个所述预估增益系数，得到多个预估行走位置，计算每一所述预估行走位置的代价值；

步骤S23、判断进行路径预估的次数是否达到设定阈值，如果是则转步骤S24，否则以代价值最小的预估行走位置为当前位置并转步骤S21，进行下一次路径预估；

步骤S24、代价值最小的预估行走位置对应的预估增益系数作为所述实施增益系数。

在选取了合适的个性化的增益感知阈值范围之后，就需要根据增益感知阈值范围进行重定向操作了。首先厘清重定向技术的三种基础操作，平移增益，旋转增益以及曲率增益，由于平移增益对于重定向的效果和其他两种方法很难放在同一尺度来衡量，所以重定向算法只考虑后两种操作，即旋转增益与曲率增益。

具体的重定向技术其实就是在于在何时何地调用两种基础手段，即旋转增益和曲率增益，以达到让体验者在有限现实空间中完成无限虚拟空间漫游。传统的重定向方法有S2O方法和S2C方法，这两种方法的重定向效果很一般。本发明使用FORCE重定向算法，该算法较S2O方法和S2C方法除了在性能上有了很大改进，其产生生理性不适的可能性也更小，因此可以进一步降低体验者的生理不适。

FORCE重定向算法中分为几个主要模块，分别是路径预测模块，数据采集模块，最佳增益寻找模块以及重定向增益施加模块。数据采集模块获取体验者当前的重定向参数，路径预测模块根据体验者当前的重定向参数预测体验者的预估路径，对不同预估路径施加不同预估增益系数得到多个不同的预估位置，计算各个预估位置的代价值，筛选出实施增益系数。

具体的，本发明首先设定虚拟环境是固定有限空间，之所以需要设定虚拟环境为固定有限空间，这和路径预测模块的实施效果紧密相连，可以理解为体验者的预估路径是固定且有限的。

数据采集模块采集重定向参数将作为最佳增益寻找模块的依据，一般选择的重定向参数包括虚拟环境的位置、方向，现实环境中位置、方向，或者行走速度、角速度等。可以根据具体需求选择不同的重定向参数，不过要注意的是，选择的重定向参数一般来说是可以被重定向算法更新，例如位置，方向，或者在预测时间段内约为一个常量，例如行走速度、角速度等。

路径预测模块事先设置虚拟场景的决定点，决定点为路径的分岔点或拐点。根据数据采集模块得到的当前的重定向参数以及决定点的位置，可以得到之后体验者有可能选择的多条预估路径。

最佳增益寻找模块分别取不同的预估增益系数，这里预估增益系数包括曲率预估增益系数和旋转预估增益系数。对于每条预估路径我们都对其施加不同的预估曲率增益系数以及预估旋转增益系数，得到体验者选择该预估路径及施加对应的预估增益系数后的预估位置，最后给该预估位置打分得到代价值，最终返回代价值最小的预估增益系数作为实施增益系数。

重定向增益施加模块：根据实施增益系数施加具体的重定向操作，该模块的实现采用现有技术即可。例如以Unity游戏引擎举例，我们可以在通过将子物体绑定在父物体上，通过旋转父物体的形式来改变Camera的朝向，此外，对于场景不复杂的应用，甚至可以直接通过旋转场景物体的方式来实施重定向的效果，在此不再过多赘述。

为了实施增益系数的选取更加合适，一次预估计算显然是不够的，因此我们可以以前一次的预估行走位置的重定向参数作为参数再按照同样的方法进行下一位置的预测，其本质上是一种迭代算法，迭代的终止条件为设置的迭代次数，即所述设定阈值，可以理解为希望往后预测几步。其实，这里不难发现，如果环境是开放的，这种预测的可能性是无限的，每个方向都可以行走，这也是在重定向算法前设定虚拟环境为固定有限空间的原因。而在固定有限的环境中，体验者的行进方向个数是确定的，我们可以根据场景中的决定点对体验者的行进方向进行预测。

不过需要注意的是随着预估增益系数的数量的增加，迭代次数的增加，计算量也会增加，但是显然，也会达到更精细的重定向控制效果。所以要根据具体需求，进行合适的预估增益系数数量的选择以及迭代次数的选择。在FORCE重定向算法中，我们假设预估增益系数的数量为B，预估路径的数量为P，迭代次数为N，则该算法的时间复杂度为O((BP)^N)。可以通过计算时间复杂度选取合适的预估增益系数的数量。

优选的，相邻所述决定点之间的路径为直线路径。

图3示出一种简单场景，图中圆点代表的就是决定点，体验者可以在决定点处选择不同的路径，带箭头的线条表示预估路径，图3中仅示出了一种决定点的选择形式用于解释说明，具体决定点可以根据需求具体设置。对于场景中的决定点的选择，一般是将路径的分叉点或拐点作为决定点，或者在较长的直线路径中间可以设定决定点，决定点本身也可以包含一些信息，例如指示旋转角度，或者分支数量，这可根据需求进行设置。总而言之，决定点的选取，优选保证相邻决定点之间的路径是直线路径，这是由于在最佳增益寻找模块中需要在计算预估位置，相邻决定点之间的直线路径无疑可以使计算过程大大简化。

优选的，所述步骤S23中计算所述预估行走位置的代价值，具体为：

根据不同评判标准计算不同的代价系数，计算多个所述代价系数的加权平均值得到所述代价值。

本发明中代价系数是高度自制化的，它可以根据具体要求的不同，选择不同的评判标准，然后通过将不同的代价系数加权相加得到一个总的代价值。

优选的，所述代价系数包括：根据所述预估增益系数得到的增益代价系数、根据所述预估行走位置与中心点之间距离得到的距离代价系数以及根据所述预估路径的行进方向与边界的角度得到的平行代价系数。

本实施例列举了三种比较常用的代价系数：

1.预估增益系数本身的代价系数：我们总是希望在满足重定向要求时，将其造成地影响尽可能缩小，预估增益系数与1的差值越大，增益代价系数越大；

2.预估行走位置与中心点之间的距离：这是对预估行走位置打分的重要依据，预估行走位置距离真实场景的中心点越近，体验者在行进过程中越不可能与真实环境发生碰撞，因此预估行走位置离中心点越近，距离代价系数越小；

3.行进方向与边界的平行程度：这同样比较好理解，如果体验者朝着边界走，他更有可能发生碰撞，然而如果他的行进方向与边界保持平行，那么他在之后一段时间内到达边界的可能性更小，因此行进方向与边界的角度越接近0度，则平行代价系数越小。

而对于各种不同代价系数的加权系数，可以根据体验者的不同需求进行选择。

优选的，个性化重定向行走方法还包括在体验者与现实场景碰撞前进行重置，所述重置具体包括：

步骤S41、虚拟环境旋转360度；

步骤S42、选取多个预估现实旋转角度，根据所述预估现实旋转角度获取预估重置位置；

步骤S43、计算所述预估重置位置的重置代价值，重置代价值最小的预估重置位置对应的预估现实旋转角度作为最佳现实旋转角度；

步骤S44、根据所述最佳现实旋转角度计算最佳重置增益，根据所述最佳现实旋转角度以及最佳重置增益指导体验者进行现实旋转。

虽然重定向行走技术力争最大化患者在虚拟现实中保持自然行走的状态并保持沉浸感，但由于参数选择范围受增益感知阈值范围的限制，也可能出现调节不及时，体验者即将撞墙的情况，这时重置技术的设置显得十分必要，不然可能出现体验者与现实场景的碰撞，这是需要严格避免的。

传统的重置方法一般为使体验者旋转180度，对其施加的旋转增益为2，这样患者在虚拟环境中就好像旋转了360度，因此在虚拟场景中还是沿着原来地方向前进，但是他在现实场景中完全转了个方向。

传统重置方法主要是将重置算法作为评判重定向算法性能的依据，例如行走一定距离的路程，重置次数越少说明重定向算法性能更优，后来者为了与其比较，因此一直延续使用该重置算法。但是，其实重置算法本身就能用于改进重定向的效果，而且重定向在一些领域，例如康复游戏中应用时不需要与其他算法进行比较。

本发明采用的重置方法与传统的重置方法不同，不是机械地让患者旋转180度，而是将重置后体验者的可行进路线也纳入考虑以谋求重置操作后患者可行进地范围尽可能的大。首先，为了保持虚拟现实场景的一致性，虚拟环境中旋转360度是无法改变的，只有这样才不会让体验者在虚拟环境中对方位产生困惑。但在现实场景中的现实旋转角度是可以改变的，选取旋转角度的选取同样应用上述FORCE算法。选取多个预估现实旋转角度，例如可以从180度开始每隔20度取一个值一直取到300度，当然选取的离散值越多，计算压力越大。通过FORCE算法，根据每个预估现实旋转角度推演体验者最终到达的预估重置位置，进而得到预估重置位置的重置代价值，根据重置代价值最小的预估重置位置对应的预估现实旋转角度诱导体验者的现实运动，例如，如果最终得到的最佳现实旋转角度是240，那么相当于施加了一个增益系数为1.5的旋转增益。

优选的，类比预估行走位置，对于预估重置位置的获取同样可以进行多次迭代，以寻求更好的预估效果。

优选的，类比预估行走位置的代价值，对于重置代价值的计算同样可以根据不同的判断标准计算多个重置代价系数，然后计算多个重置代价系数的加权平均值得到所述重置代价值。

优选的，类比预估行走位置的代价系数，重置代价系数包括：根据所述预估现实旋转角度得到的旋转代价系数、根据所述预估重置位置与中心点之间距离得到的距离重置代价系数以及根据所述预估重置位置的行进方向与边界的角度得到的平行重置代价系数。

实施例2：

本发明的实施例2提供了一种个性化重定向行走系统，包括增益范围获取模块、实施增益寻找模块以及实施增益施加模块；

所述增益范围获取模块用于获取体验者的增益感知阈值范围；

所述实施增益寻找模块用于在所述增益感知阈值范围内获取实施增益系数；

所述实施增益施加模块用于根据所述实施增益系数对所述体验者施加重定向操作。

本发明提供的个性化重定向行走系统，基于上述个性化重定向行走方法，因此，上述个性化重定向行走方法所具备的技术效果，个性化重定向行走系统同样具备，再次不再赘述。

实施例3：

本发明的实施例3提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以上任一实施例提供的个性化重定向行走方法。

本发明提供的计算机存储介质用于实现个性化重定向行走方法，因此，上述个性化重定向行走方法所具备的技术效果，计算机存储介质同样具备，在此不再赘述。

以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种个性化重定向行走方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、获取体验者的增益感知阈值范围；

步骤S2、在所述增益感知阈值范围内获取实施增益系数；

步骤S3、根据所述实施增益系数对所述体验者施加重定向操作。

2.根据权利要求1所述的个性化重定向行走方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：

步骤S11、设定游戏场景为有限空间，选取多个实验增益系数；

步骤S12、获取体验者在每一所述实验增益系数下进行多次重定向行走时，体验者体感增益系数小于1或大于1的概率；

步骤S13、根据多个所述实验增益系数及其对应的概率，拟合所述实验增益系数与概率之间的关系曲线；

步骤S14、根据所述关系曲线，获取设定概率上限阈值以及设定概率下限阈值对应的增益系数上限阈值以及增益系数下限阈值，根据所述增益系数上限阈值以及增益系数下限阈值得到所述增益感知阈值范围。

3.根据权利要求2所述的个性化重定向行走方法，其特征在于，所述实验增益系数包括多个大于1的第一实验增益系数以及多个小于1的第二实验增益系数，所述第一实验增益系数与所述第二实验增益系数数量相等且一一对应，所述第一实验增益系数与对应的第二实验增益系数在数轴上关于1对称。

4.根据权利要求1所述的个性化重定向行走方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：

步骤S21、在游戏场景中设定决定点，获取体验者当前位置的重定向参数，根据所述重定向参数以及决定点进行路径预估，得到多条预估路径；

步骤S22、在所述增益感知范围内选取多个预估增益系数，对每一所述预估路径分别施加多个所述预估增益系数，得到多个预估行走位置，计算每一所述预估行走位置的代价值；；

步骤S23、判断进行路径预估的次数是否达到设定阈值，如果是则转步骤S24，否则以代价值最小的预估行走位置为当前位置并转步骤S21，进行下一次路径预估；

步骤S24、代价值最小的预估行走位置对应的预估增益系数作为所述实施增益系数。

5.根据权利要求4所述的个性化重定向行走方法，其特征在于，相邻所述决定点之间的路径为直线路径。

6.根据权利要求4所述的个性化重定向行走方法，其特征在于，所述步骤S23中计算所述预估行走位置的代价值，具体为：

根据不同评判标准计算不同的代价系数，计算多个所述代价系数的加权平均值得到所述代价值。

7.根据权利要求6所述的个性化重定向行走方法，其特征在于，所述代价系数包括：根据所述预估增益系数得到的增益代价系数、根据所述预估行走位置与中心点之间距离得到的距离代价系数以及根据所述预估路径的行进方向与边界的角度得到的平行代价系数。

8.根据权利要求1所述的个性化重定向行走方法，其特征在于，还包括在体验者与现实场景碰撞前进行重置，所述重置具体包括：

步骤S41、虚拟环境旋转360度；

步骤S42、选取多个预估现实旋转角度，根据所述预估现实旋转角度获取预估重置位置；

步骤S43、计算所述预估重置位置的重置代价值，重置代价值最小的预估重置位置对应的预估现实旋转角度作为最佳现实旋转角度；

步骤S44、根据所述最佳现实旋转角度指导体验者进行现实旋转。

9.一种个性化重定向行走系统，其特征在于，包括增益范围获取模块、实施增益寻找模块以及实施增益施加模块；

所述增益范围获取模块用于获取体验者的增益感知阈值范围；

所述实施增益寻找模块用于在所述增益感知阈值范围内获取实施增益系数；

所述实施增益施加模块用于根据所述实施增益系数对所述体验者施加重定向操作。

10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9任一所述的个性化重定向行走方法。