2020年6月9日
本方案描述了一种步行模拟器的使用方法,该模拟器可作为一种安全且生态效度高的方法,用于研究行人在移动交通环境中的行为。
这种高度沉浸式的虚拟现实方案使我们能够研究人们在过马路时如何调节自身情绪。通过在跑步机上进行虚拟行走,可以完整捕捉感知与行为之间的相互关系。这一信息不仅可为行为生态学领域提供洞见,还能让研究人员深入探索行人安全与自动驾驶车辆开发方面的研究兴趣。
使用示意图来可视化交配情况会很有帮助,这样研究人员便可以正确校准参数,以满足其研究目的。我实验室的研究生 Hui Li 将演示该操作流程。首先,在行走模拟器上使用配置目录设置参数。
在车辆部分,设置第一辆车的参数。将类型设为1表示轿车,2表示公交车,0表示无车辆。接着,将速度设为所需的公里每小时数值,距离设为所需的米数值。
通过设置相同的参数完成第二个车辆部分。道路部分包含车道选择参数,将参数“lane”设为1以使用靠近行人起始位置的车道,或设为2以使用较远的车道。在包含采样频率相关参数的保存部分,将“number per second”参数设置为所需的赫兹值,然后保存配置文件并退出。
准备三个练习试验配置文件,并创建一个单独的工作表,其中包含以随机顺序排列的实验所用配置列表。招募具有正常视力或矫正至正常视力的参与者,并在每次实验前要求他们签署书面知情同意书。向参与者播放包含任务口头说明的音频录音。
并鼓励他们提出问题。准备就绪后,引导受试者进入跑步机,将稳定腰带固定在受试者腰部。指导他们在实验过程中始终握住扶手。
要求参与者在扶着扶手的同时练习在开启传送带的跑步机上行走。当参与者能够舒适地在跑步机上行走后,双击可执行模拟程序以启动行走模拟程序。指导参与者佩戴头戴式设备,并在需要时提供协助。
检查头部转动时的舒适度和稳定性。校准头戴设备,使黑白卡通人行横道与参与者的视野正确对齐。告知参与者第一次练习试验将在无车辆情况下进行,并开始试验。
在屏幕底部的文本框中输入第一次练习试验的配置编号,然后点击开始按钮。指导受试者目视前方,听到“准备”时做好准备,听到“开始”时开始行走,随后给出“准备”和“开始”的口头提示。完成第一次练习试验后,进行第二次练习试验,该试验引入车辆但不进行行走。
对于第三次练习试验,请告知参与者将有两辆车辆从左侧驶来,他或她应尝试在两辆车之间穿过道路。在文本框中输入第三次练习试验的编号,然后点击开始按钮。要进行虚拟行走实验,请在文本框中输入数据表中的第一个配置编号,然后点击开始按钮。
以与最终练习试验相同的方式进行模拟,并将结果记录在实验表上对应的配置编号旁。使用行走模拟器来确定参与者起始位置与曲线到交点距离的远近是否会影响其接近速度。年轻人的速度在接近过程中逐渐增加;然而,当初始距离较短时,他们在试验开始阶段会先减速,随后持续加速。
对于儿童而言,车辆尺寸影响了由初始距离引起的步行速度曲线和过街位置。步行后分析显示,儿童在接近过程中整体速度加快;然而,当他们在轿车之间过街时,在较近的初始距离下,接近过程初期会减速。当儿童在公交车之间过街时,在较近的初始距离下,他们在接近初期的速度既未增加也未减少。
研究发现,当初始距离由近及远增加时,儿童的拦截时间显著延长;然而,在穿越公交车之间时,儿童在近距离和中等距离初始位置下的拦截时间差异并不显著。为了使该方法能够准确提供有关过街行为的信息,必须对虚拟现实头戴式显示器的视野场景进行适当校准。该技术使研究人员能够建立行人行为的数学模型,并用于研究诸如方位角和可供性等概念。
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本方案描述了一种高度沉浸式的虚拟现实行走模拟器,该模拟器作为一种安全且生态效度高的方法,可用于研究行人在移动交通环境中的行为。它使研究人员能够探究人们在过街情境中如何调节自身情绪。
沉浸式虚拟现实行走模拟器能够实现对复杂、贴近真实世界的环境中人类行为动态的可控且定量的研究。对于生物制药研发而言,此类平台提供了一种可重复的方法,用于研究与神经行为学靶点验证相关的感知运动整合、决策制定及适应性反应。这些能力有助于提升转化模型的预测可信度,并为中枢神经系统及行为疗法的早期研发管线决策提供依据。
这种虚拟现实方法通过提供标准化的定量行为评估平台,融入了从发现到临床前研究的连续过程。