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Verstehen, wie Einzelpersonen navigieren hat wichtige Implikationen für mehrere Bereiche, einschließlich Kognitionswissenschaft1,2,3, Neurowissenschaften4,5und Informatik6 , 7. Navigation ist in realen und virtuellen Umgebungen untersucht worden. Ein Vorteil von realen Experimenten ist die Navigation nicht die Vermittlung von einer Auswerteeinheit erfordert und realistischer räumliche Verhalten erzeugen kann. Im Gegensatz dazu erlauben virtuelle Realität (VR) Experimente für eine genauere Messung des Verhaltens (z.B.., Flugbahnen zu Fuß) und physiologischen (z.B.., Herzfrequenz) Daten sowie experimentelle Kontrolle (dh., interne Gültigkeit). Dieser Ansatz kann wiederum in einfachere Interpretation der Daten und somit robuster Theorien der Navigation führen. Darüber hinaus kann VR Neurowissenschaften profitieren, weil Forscher können die neuronale Korrelate der Navigation zu untersuchen, während die Teilnehmer in der virtuellen Umgebung beschäftigt sind, aber nicht körperlich bewegen. Für Informatiker erfordert die Navigation in der VR Eigenentwicklungen in Rechenleistung, Speicher und Computergrafik um ein intensives Erlebnis zu gewährleisten. Erkenntnisse aus VR Experimente können auch in Architektur und Kartographie angewendet werden, durch die Gestaltung des Gebäudes informieren Layouts8 und Map Funktionen9 reale Navigation zu erleichtern. Vor kurzem führten die Fortschritte in der VR-Technologie kombiniert mit einem dramatischen Rückgang der Kosten zu einer Erhöhung der Anzahl der Laboratorien beschäftigen VR für ihre experimentellen Designs. Aufgrund dieser wachsenden Popularität müssen Forscher überlegen, wie die Umsetzung von VR-Applikationen optimieren und standardisieren die Experiment-Workflow. Dieser Ansatz wird Shift Hilferessourcen von der Implementierung zur Entwicklung der Theorie und erweitern die vorhandenen Fähigkeiten der VR.
VR-Setups können zwischen mehr und weniger realistisch in Bezug auf die anzeigen und Bedienelemente liegen. Realistischere VR-Installationen sind in der Regel erfordern zusätzlicher Infrastruktur wie große Verfolgung Räume und hochauflösenden10zeigt. Diese Systeme oft beschäftigen umgeleitete zu Fuß Algorithmen um unmerklichen Drehungen und Übersetzungen in das visuelle Feedback, die Benutzern zur Verfügung gestellt zu injizieren und effektiv vergrößern die virtuelle Umgebung, die durch die Teilnehmer11 bewegen können , 12. Diese Algorithmen können generalisiert in, dass sie nicht das Wissen über ökologische Struktur13 benötigen oder prädiktive, dass sie bestimmte Pfade für Benutzer14annehmen. Obwohl die meisten Untersuchungen auf umgeleiteten walking Head mounted Displays (HMD) genutzt, einige Forscher eine Version dieser Technik mit walking-in-Place als Teil eines großen Projektionssystems beschäftigen (z. B.., Höhlen)15. Während HMDs auf den Kopf des Teilnehmers durchgeführt werden können, neigen Höhle zeigt eine größere horizontale Blickfeld16,17, zu schaffen. Allerdings braucht man weniger Infrastruktur für VR-Systeme mit desktop-Displays18,19. Neurowissenschaftliche Forschung beschäftigt auch VR-Systeme in Kombination mit der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI) während des Scannens20, in Kombination mit fMRI nach dem Scannen21,22, und in Kombination mit Elektroenzephalographie (EEG) während der Aufnahme von23,24. Software-Frameworks sind notwendig, um die Koordination verschiedener anzeigen und Bedienelemente, die für die Navigation Forschung verwendet werden.
Forschung, die VR und physiologische Daten beinhaltet Herausforderungen zusätzliche wie Datenerfassung und Synchronisation. Physiologische Daten können jedoch für die Untersuchungen der implizite Prozesse, die die Beziehung zwischen Navigation Potenzial und räumliche Verhalten vermitteln können. In der Tat ist die Beziehung zwischen Stress und Navigation untersucht worden, mit Desktop-VR und eine Kombination aus verschiedenen physiologischen Sensoren (i.e., Herzfrequenz, Blutdruck, Hautleitwert, Speichel Cortisol und Alpha-Amylase)25 , 26 , 27 , 28. Z. B. van Gerven und Kollegen29 untersuchte die Auswirkungen von Stress auf Navigation Strategie und Performance mit einer virtual-Reality-Version einer Morris Wasser Labyrinth Aufgabe und verschiedene physiologische Maßnahmen (zB., Haut Leitwert, Herzfrequenz, Blutdruck). Ihre Ergebnisse zeigen, dass Stress Navigation Strategie in Bezug auf die Wahrzeichen Verwendung vorhergesagt (i.e., egozentrischen versus Allocentric) aber bezog sich nicht auf Navigationsleistung. Im Allgemeinen sind Erkenntnisse aus früheren Studien über die Wirkung von Stress auf Navigationsleistung und das räumliche Gedächtnis ziemlich inkonsistent. Dieses Muster kann auf die Trennung von den Stressor zurückzuführen sein (zB., die kalte druckluftstationen Verfahren26, Star Spiegelungs-Tracing-Task25) von der eigentlichen Navigation Aufgabe, die Verwendung von einfachen Labyrinth-artigen virtuelle Umgebungen ( z.B.., virtuelle Morris Wasser Labyrinth26, virtuelle Radialarm Labyrinth28), und Unterschiede im methodischen Details (zB., Art der Stressor, Art der physiologischen Daten). Unterschiede im Format der physiologischen Daten können auch für die Durchführung und Auswertung solcher Studien problematisch sein.
Die Experimente in virtuelle Experimente (EVE) Rahmen erleichtert die Gestaltung, Durchführung und Auswertung der VR Experimente, insbesondere solche mit zusätzlichen Peripheriegeräten (z. B.., Eye Tracker, physiologische Geräte)30. Das EVE-Framework ist frei als Open-Source-Projekt auf GitHub (https://cog-ethz.github.io/EVE/) zur Verfügung. Dieses Framework basiert auf der beliebten Unity 3D game-Engine (https://unity3d.com/) und die MySQL-Datenbank-Management-System (https://www.mysql.com/). Forscher können EVE Rahmen verwenden, um die verschiedenen Phasen eines VR-Experiments, Pre- und Post-Studie Fragebögen, Basisberechnungen für physiologische Daten, einschließlich Ausbildung mit der Bedienoberfläche, die Hauptnavigation Aufgabe vorzubereiten und Tests für räumliche Gedächtnis der navigierten Umwelt (zB., Urteile des relativen Richtung). Experimentatoren können auch steuern, die Synchronisation von Daten aus verschiedenen Quellen und auf verschiedenen Ebenen der Aggregation (zB. über Studien, Blöcke oder Sitzungen). Datenquellen möglicherweise physischen (i.e., verbunden mit der Benutzer; siehe Tabelle der Materialien) oder virtuell (dh., abhängig von Wechselwirkungen zwischen der Teilnehmer Avatar und der virtuellen Umgebung). Zum Beispiel kann ein Experiment verlangen Aufzeichnung von Herzfrequenz und Position/Ausrichtung des Teilnehmers wenn des Teilnehmers Avatar bewegt sich durch einen bestimmten Bereich der virtuellen Umgebung. Alle diese Daten automatisch in einer MySQL-Datenbank gespeichert und ausgewertet mit Replay-Funktionen und das R-Paket Evertools (https://github.com/cog-ethz/evertools/). Evertools bietet ausführenden Funktionen, grundlegende Deskriptive Statistik und diagnostische tools für die Verteilung der Daten.
EVE-Rahmen kann mit einer Vielzahl von physischen Infrastrukturen und VR-Systeme bereitgestellt werden. In diesem Protokoll beschreiben wir eine bestimmte Implementierung bei der NeuroLab an der ETH Zürich (Abbildung 1). Der NeuroLab ist ein 12 m x 6 m Raum mit einer isolierten Kammer für EEG Experimente, eine Kabine mit VR-System (2,6 m x 2,0 m) und einem drapierten Bereich zum Anbringen von physiologischen Sensoren. Das VR-System beinhaltet ein 55" Ultra-high-Definition-TV-Display, einen High-End-Gaming-Computer, eine Joystick-Steuerung-Schnittstelle und verschiedene physiologische Sensoren (siehe Tabelle der Materialien). In den folgenden Abschnitten wir beschreiben das Protokoll zur Durchführung eines Experiments der Navigation in der NeuroLab mit Eva Rahmen und physiologische Sensoren, repräsentative Ergebnisse aus einer Studie über Stress und Navigation, und besprechen Sie die Möglichkeiten und Herausforderungen im Zusammenhang mit diesem System.