Waiting
Traitement de la connexion…

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

Bruke en virtuell virkelighet walking simulator for å undersøke fotgjenger atferd

Published: June 9, 2020 doi: 10.3791/61116
Automatic Translation
1, 2, 3, 4, 2, 1
1Department of Sport and Exercise Sciences, Kunsan National University, 2Department of Physics and Astronomy, Seoul National University, 3School of Mechanical and Automotive Engineering, Kunsan National University, 4Department of Healthcare Information Technology, Inje University

ERRATUM NOTICE

Summary

Denne protokollen beskriver bruk av en vandresimulator som fungerer som en trygg og økologisk gyldig metode for å studere fotgjengeratferd i nærvær av bevegelig trafikk.

Abstract

For å krysse en vei med hell, må enkeltpersoner koordinere sine bevegelser med bevegelige kjøretøy. Dette papiret beskriver bruk av en vandresimulator der folk går på en tredemølle for å fange opp hull mellom to bevegelige kjøretøy i et oppslukende virtuelt miljø. Virtuell virkelighet gir mulighet for en trygg og økologisk variert undersøkelse av gap krysset atferd. Manipulering av den første startdistansen kan fremme forståelsen av en deltakers hastighetsregulering mens den nærmer seg et gap. Hastighetsprofilen kan vurderes for ulike gapkryssende variabler, for eksempel innledende avstand, kjøretøystørrelse og gapstørrelse. Hver vandresimulering resulterer i en posisjon / tidsserie som kan informere hvordan hastigheten justeres forskjellig avhengig av gapegenskapene. Denne metodikken kan brukes av forskere som undersøker fotgjengeratferd og atferdsdynamikk mens de ansetter menneskelige deltakere i en trygg og realistisk setting.

Introduction

Gap krysset, en interceptive atferd, krever å flytte seg selv i forhold til et gap mellom to bevegeligekjøretøy 1,2,3,4. Gap krysset innebærer å oppfatte møtende kjøretøy og kontrollere bevegelse i forhold til bevegelig trafikk. Dette krever at handlinger er nøyaktig kombinert med oppfattet informasjon. Mange tidligere studier har undersøkt perseptuelle dømmekraft og gap-krysset atferd ved hjelp av kunstige veier, veikanten simulatorer, og skjermen projeksjon virtuellemiljøer 5,6. Imidlertid har tidligere veikryssende litteratur en ufullstendig forståelse av denne oppførselen, og den økologiske gyldigheten av disse studiene har blittavhørt 7,8,9.

Denne protokollen presenterer et forskningsparadigme for å studere gapkryssende atferd i virtuell virkelighet, og dermed maksimere økologisk gyldighet. En vandresimulator brukes til å undersøke oppfatningen og handlingene til gapkryssende oppførsel. Simulatoren gir et trygt turmiljø for deltakerne, og selve vandringen i det simulerte miljøet gjør det mulig for forskere å fullt ut fange det gjensidige forholdet mellom persepsjon og handling. Personer som faktisk krysser en vei er kjent for å bedømme tidsgapet mer nøyaktig enn de som bare verbalt bestemmer seg for å krysse10. Det virtuelle miljøet er økologisk gyldig og gjør det enkelt for forskere å endre oppgaverelaterte variabler ved å endre programmets parametere.

I denne studien manipuleres en deltakers første startsted for å vurdere hastighetskontrollen mens den nærmer seg gapet. Denne protokollen tillater etterforskning av fotgjenger bevegelseskontroll mens fange opp et gap. Analyse av en deltakers hastighetsendring over tid gir en funksjonell tolkning av hastighetsjusteringer mens han eller hun nærmer seg et gap.

I tillegg spesifiserer de romlige og timelige egenskapene til oppfangede objekter hvordan en person kan bevege seg. I et gap krysset miljø, endring av gapet størrelse (inter-kjøretøy avstander) og kjøretøy størrelse bør påvirke hvordan en fotgjenger bevegelse også endres. Manipulering av gapegenskapene vil derfor føre til hastighetsjusteringer i deltakerens nærmer atferd. Dermed gir manipulering av gapegenskaper (det vil si gapstørrelse og kjøretøystørrelse) verdifull informasjon for å forstå kryssende atferdsendringer i henhold til ulike gapegenskaper. Denne studien undersøker hvordan barn og unge voksne regulerer hastigheten når de krysser hull i ulike kryssingsmiljøer. Hastighetsreguleringsprofilen kan vurderes for ulike gapkryssende miljøer med ulike startsteder, avstander mellom kjøretøy og kjøretøystørrelser.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Denne eksperimentelle protokollen involverer menneskelige. Prosedyren ble godkjent av Kunsan National University Research Board.

1. Utarbeidelse av utstyr

MERK: Utstyret inneholder følgende: en personlig datamaskin (PC, 3,3 GHz med 8 GM) med mus, tastatur og skjerm; Walking Simulator programvare installert på den stasjonære PCen; en tilpasset tredemølle (bredde: 0,67 m, lengde: 1,26 m, høyde: 1,10 m) utstyrt med rekkverk, et belte og en magnetisk koder med en USB-kabel; og en Oculus Rift virtuell virkelighet-enhet (DK1, USA, 1280 x 800 piksler). Utstyret inkluderer også en tilpasset manuell tredemølle. Tredemøllen svinger via deltakernes gangbevegelser og bruker ikke en intern motor.

  1. Forbered tilstrekkelig plass til tredemøllen og et skrivebord i nærheten for PCen. Et fotografi av det eksperimentelle oppsettet er vist i figur 1A.
  2. Koble til utstyret som vist i figur 2.
    1. Koble tredemøllens magnetiske koder til PC-en via en USB-port.
    2. Koble tredemøllen til en strømkilde.
    3. Koble hodesettet til PC-en via DVI/HDMI- og USB-porter.

2. Utarbeidelse av walking simulator konfigurasjoner

  1. Få tilgang til walking simulator katalogen på PCen og åpne "Config" katalogen.
    MERK: Hver konfigurasjon lagres som en tekstfil i mappen "Config" med filnavn på "config001", "config002", etc. Her, 001, 002, etc. er konfigurasjonsnumrene. Trinn 2.2–2.8 beskriver hvordan du oppretter konfigurasjonsfilene slik at de kan leses av simulatorprogramvaren. En skjematisk av en to-kjøretøy krysset situasjon som viser passelig innledende avstander er vist i figur 3. Et eksempel på konfigurasjonsfil med riktig formatering vises i Figur 4. Inndelingsoverskrifter for konfigurasjonsfilen bruker hakeparenteser (f.eks. "[WALKER]").
  2. Fullfør avsnittet [WALKER] som inneholder parameteren angående deltakernes startpunkt.
    1. Angi parameteren "Avstand", som angir startavstanden til deltakeren fra startpunktet i meter (m).
  3. Fullfør avsnittet [CAR] som inneholder parametere angående det første kjøretøyet.
    1. Sett parameteren "Type" (som angir typen kjøretøy) til "1" for sedan, "2" for buss eller "0" for å fjerne kjøretøyet.
    2. Still inn parameteren "Hastighet" (som indikerer kjøretøyets hastighet) til ønsket verdi i km/t.
    3. Still inn parameteren "Avstand" (som indikerer den første avstanden til kjøretøyet fra krysningspunktet) til ønsket verdi i meter.
  4. Fullfør avsnittet [SECONDCAR] som inneholder parametrene knyttet til det andre kjøretøyet. Parametere er identiske med [CAR].
    MERK: I to-kjøretøy-studier er gapet definert som det tomme rommet mellom de to kjøretøyene. Gapstørrelsen, definert som hvor lenge gapet er langs deltakerens gangsti, er en funksjon av parameterne "Avstand", "Hastighet" og "Type" for [CAR] og [SECONDCAR].
  5. Fullfør avsnittet [NEXTCAR] som inneholder parametere knyttet til flere kjøretøy. Parameterne er identiske med [CAR].
    MERK: Dette alternativet kan brukes til å undersøke fotgjengeratferd i kontinuerlig trafikkflyt. Dette alternativet er ikke omtalt i den representative resultatdelen.
  6. Fullfør delen [ROAD], som inneholder parameteren for valg av kjørefelt. Sett parameteren "lane" til "1" for å bruke kjørefeltet nærmere fotgjengerens startposisjon, eller "2" for kjørefeltet lenger unna. [HINDER] angir parametrene som konfigurerer et kjøretøy som kjører i det andre kjørefeltet i samme hastighet som det første kjøretøyet.
    MERK: Når du bruker nærmere kjørefelt som hovedfelt, kan dette alternativet brukes til å plassere flere kjøretøy på det lengre kjørefeltet som går i samme retning. Derfor kan den brukes til å studere impedansen av synet av et kjøretøy av et parallelt kjøretøy. Denne delen har parametere "Type" og "Avstand" med de samme definisjonene som er beskrevet ovenfor. Dette alternativet er ikke omtalt i den representative resultatdelen. Alle resultatene som vises innebærer to biler som kjører i kjørefeltet nærmere fotgjengeren.
  7. Fullfør delen [SAVE], som inneholder parameteren knyttet til samplingsfrekvens. Sett parameteren "numberpersecond" til ønsket verdi i Hz.
  8. Lagre konfigurasjonsfilen og avslutt.
  9. Gjenta avsnitt 2.2–2.8 for alle ønskede konfigurasjoner og klargjør datablader med listen over konfigurasjoner (i en randomisert rekkefølge) som skal brukes i eksperimentet.
  10. Forbered tre konfigurasjonsfiler som skal brukes i praksisforsøkene.
    MERK: Den første øvelseskonfigurasjonen skal ikke ha kjøretøy (det vil si alle "Type"-parametere satt til "0"). Andre og tredje praksis konfigurasjonsfiler bør ha kjøretøy. Den tredje konfigurasjonen bør ha mildere kryssingsforhold. Den samme konfigurasjonen kan brukes for andre og tredje praksis studier, avhengig av eksperimentell design.

3. Deltakelse screening og forberedelse

  1. Rekruttere deltakere med normal eller korrigert til normal visjon.
    MERK: Alle deltakere bør være fri for forhold som forhindrer normal gange. De bør være fri for svimmelhet mens du går, og de bør ikke ha noen historie med alvorlige trafikkulykker.
  2. Be deltakeren signere et skriftlig, informert samtykkeskjema før hvert eksperiment.
  3. Forbered et lydopptak med verbale instruksjoner om oppgaven og spill av opptaket til deltakeren.
    MERK: De verbale instruksjonene bør fortelle den grunnleggende prosedyren beskrevet nedenfor og gi eventuelle spesifikke spørsmål som kreves av eksperimentell design.
  4. Oppfordre deltakeren til å stille spørsmål om eksperimentet.
  5. Før deltakeren står på tredemøllen når den er klar.
  6. Sele stabiliserende belte til deltakerens midje. Be deltakeren om å holde rekkverket til enhver tid under eksperimentet.

4. Kjøre praksisforsøkene

  1. Be deltakeren øve på å gå på tredemøllen, med beltet på, mens du holder rekkverket.
  2. Begynn walking simulator programmet ved å dobbeltklikke på kjørbare simulator program når deltakeren er i stand til å gå på tredemølle komfortabelt.
    MERK: Den svarte og hvite tegnefilmkrysset som vises i figur 1B, vises mellom kryssende forsøk. På dette tidspunktet skal den vises på PC-skjermen.
  3. Be deltakeren bruke hodesettet. Gi hjelp etter behov. Se etter både komfort og stabilitet med hensyn til hodesvinger.
  4. Kalibrer hodesettet slik at den svarte og hvite tegnefilmkrysset er riktig justert med deltakerens syn.
    MERK: Avsnitt 4.5–4.7 beskriver tre øvelsesstudier, som gradvis gjør det mulig for deltakeren å bli vant til simulatormiljøet. Hvis deltakeren mislykkes på grunn av misforståelser av instruksjonene, bør opptil to ekstra forsøk utføres til deltakeren forstår instruksjonene. Ekstra studier utføres ikke i tilfeller av manglende kryssing av andre grunner enn å misforstå reglene (f.eks. hvis en kollisjon oppstår).
  5. Begynn den første praksisrettssaken.
    MERK: Den første øvelsesprøven bør være uten kjøretøy for at deltakeren skal bli vant til å gå i virtuell virkelighet-innstillingen.
    1. Informer deltakeren om at den første praksisprøven vil skje uten kjøretøy.
    2. Be deltakeren se rett frem.
    3. Skriv inn konfigurasjonsnummeret for den første øvelsesprøven i tekstboksen nederst på skjermen.
    4. Klikk på "Start" -knappen nederst på skjermen.
      MERK: Programmet skal vise den realistiske innstillingen som er avbildet i figur 1C på skjermen.
    5. Informer deltakeren om å gjøre deg klar når du hører "Klar" og å begynne å gå når du hører "Go". Gi de verbale signaler "Ready" og "Go".
  6. Andre praksis studie
    MERK: Den andre øvelsesprøven bør introdusere kjøretøyene uten å gå. Retningen på visningen av virtuell virkelighet skifter når deltakerens hode snus.
    1. Instruere deltakeren i denne rettssaken, på verbal cue "Go", å se til venstre og samtidig ta et lite skritt fremover, men ikke å gå videre. Deltakeren bør i stedet se kjøretøyene passere forbi.
    2. Skriv inn konfigurasjonsnummeret for den andre prøveversjonen i tekstboksen, og klikk på "Start" ved å gi de verbale signalene.
      MERK: Kjøretøyene begynner å bevege seg når deltakeren begynner å bevege seg.
  7. Tredje praksis studie
    MERK: Den tredje praksisstudien bør være lik eksperimentelle konfigurasjoner, men med mildere kryssingsforhold.
    1. Informer deltakeren om at 1) den tredje praksis rettssaken vil innebære to biler som kommer fra venstre side, og 2) han / hun bør forsøke å krysse veien mellom de to kjøretøyene.
    2. Skriv inn det tredje prøvenummeret for praksis i tekstboksen ved å oppgi det verbale signalet.
    3. Klikk på "Start" -knappen og start prøveversjonen ved å gi de verbale signalene.

5. Virtuelt gangeksperiment

  1. Bekreft at deltakeren forstår den eksperimentelle oppgaven og er i stand til å utføre den.
  2. Når deltakeren er klar, skriver du inn det første konfigurasjonsnummeret fra databladet i tekstboksen og klikker på "Start".
  3. Utfør simuleringen som gjort i den siste praksisprøven.
    MERK: På slutten av hver kryssingsprøve viser programmet "S", "F" eller "C", avhengig av om resultatet er en vellykket kryssing (det vil si at deltakeren krysser til den andre siden av gaten uten kollisjoner), ingen kryssing (deltakeren krysser ikke til den andre siden), eller en kollisjon (deltaker har kontakt med et kjøretøy), henholdsvis.
  4. Registrer resultatet ved siden av konfigurasjonsnummeret på dataarket.
  5. Gjenta for alle konfigurasjoner på databladet og fullfør eksperimentet.

6. Dataeksport og analyse

  1. Hent datafilene for analyse. Walking simulator programvare lagrer hver kjøre som et regneark fil i "Data" mappen.
  2. Analyser data med de foretrukne verktøyene. Utdata registrerer posisjonene og hastighetene til rullatoren og kjøretøyene som en tidsserie. Bruk disse dataene til å analysere deltakerbevegelser og avhengigheten av trafikkforhold.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Vandresimulatoren kan brukes til å undersøke en fotgjengers kryssende oppførsel mens du manipulerer den første avstanden fra fortauskant til avskjæringspunkt og gapegenskapene (det vil si gap og kjøretøystørrelser). Den virtuelle miljømetoden gjør det mulig å manipulere gapegenskaper for å forstå hvordan dynamisk skiftende kryssende miljøer påvirker barnas og unge voksnes veikryssende atferd.

En kvantifisert hastighetsprofil og kryssende posisjon innenfor gapet som brukes til å sammenligne krysset atferd av ulike fotgjengergrupper. Vi evalutated tid for avskjæring (TOI) som den momentant effekten av hastighetsjustering på deltakernes posisjon innenfor gapet. Disse representative resultatene bruker data fra 16 unge voksne (gjennomsnittsalder = 22,75 år, SD = 2,56) og 16 barn (gjennomsnittsalder = 12,18 år, SD = 0,83). Vanligvis gjennomgår 12 år gamle barn utviklingsendringer i evnen til å koordinere bevegelser med bevegeligeobjekter 3,4,11,12,13,14, så varierende den opprinnelige avstanden ga en mulighet til å sammenligne funksjonell justering av nærmer hastighet hos barn vs. unge voksne. Deltakerne ble rekruttert via et universitet sosiale medier innlegg. Av de rekrutterte deltakerne opplevde to unge voksne reisesyke, hvor forsøkene umiddelbart ble stoppet, og de ble ekskludert fra studien.

Suksessraten var 98,95% blant barn og 99,48% blant unge voksne. Bare vellykkede studier ble inkludert i analysen. For å få tilgang til hastighetsdataene, en 3 x 2 x 2 x 4 (innledende avstand [nær, middels, langt]; gapstørrelse [3 s, 4 s]; kjøretøystørrelse [bil, buss]; tid [3,5 s, 2,5 s, 1,5 s, 0,5 s]) gjentatte tiltak ANOVA ble utført ved hjelp av innledende avstand, gapstørrelse, kjøretøystørrelse og tid som innenfor faktorvariabler. Tidsberegningsdata ble analysert ved å utføre en 3 x 2 x 2 (innledende avstand [nær, middels, langt]; gapstørrelse [3 s, 4 s]; kjøretøystørrelse [bil, buss]) gjentatte tiltak ANOVA med innledende avstand, gapstørrelse og kjøretøystørrelse som innenfor faktorvariabler. For å estimere effektstørrelsen ble den delvise eta kvadrert (η2p) brukt. For alle analyser etter hoc på to parvis ble det brukt minst firkantede midler.

Effekter av innledende avstand
Testet først var hypotesen om at manipulering av den opprinnelige avstanden fra fortauskanten til avskjæringspunktet ville påvirke deltakernes tilnærmingshastighet. Den systematiske endringen i innledende avstand påvirket både unge voksne og barns hastighetsjusteringer: F(2, 30) = 29,62, p < 0,0001, η2p = 0,66; og F(2, 30) = henholdsvis 207,32, p < 0,0001, η2p = 0,93.

For unge voksne var den første distanse- og tidsinteraksjonen signifikant: F(6, 90) = 11,88, p < 0,0001, η2p = 0,44. En enkel effekt test viste en betydelig effekt av tid for: nær innledende avstand, F (3, 45) = 140,34, p < 0,0001, η2p = 0,90; mellomliggende startavstand, F(3, 45) = 29,93, p < 0,0001, η2p = 0,67; og langt innledende avstand, F(3, 45) = 184,46, p < 0,0001, η2p = 0,93. Det ble funnet fra post-hoc-analysen at unge voksne økte i fart gjennom hele tilnærmingen (p < 0,0001). Men når den første avstanden var kort, deltakerne bremset ned (p < 0,0001) i begynnelsen av forsøk og sped opp kontinuerlig. Dette representerer funksjonsjusteringen. Gjennomsnittlig hastighet under tilnærming er plottet på tvers av aldersgrupper (figur 5).

For barn var innledende avstand og tidsinteraksjon også signifikant: F(6, 90) = 53,51, p < 0,0001, η2p = 0,78. Denne interaksjonseffekten ble fanget opp av treveis interaksjonen. Kjøretøyets størrelse, innledende avstand og tidsinteraksjon var signifikant: F(6, 90) = 2,12, p < 0,05, η2p = 0,12. Resultatene tyder på at endringer i barns hastighet forårsaket av den opprinnelige avstanden ble påvirket av kjøretøyets størrelse.

Effekter av kjøretøystørrelse hos barn
Testet neste var hypotesen om at manipulering av kjøretøystørrelse ville påvirke hastighetsprofilene og kryssende tid for barn og unge voksne. Det ble funnet at hos barn påvirket kjøretøyets størrelse hastighetsprofilene og krysset posisjon indusert av den opprinnelige avstanden.

Hos barn var kjøretøystørrelse, innledende avstand og tidsinteraksjon signifikant: F(6, 90) = 2,12, p < 0,05, η2p = 0,12. Videre analyse viste at mellom bilene var den første avstanden x tid interaksjon signifikant, F (6, 90) = 33,55, p < 0,0001, η2p = 0,69. En enkel effekt test viste en betydelig effekt av tid for nær innledende avstand, F (3, 45) = 132,54, p < 0,0001, η2p = 0,90; mellomliggende startavstand, F(3, 45) = 173,83, p < 0,0001, η2p = 0,92; og langt innledende avstand, F(3, 45) = 272,78, p < 0,0001, η2p = 0,95. Post-hoc analyse viste at barn sped opp gjennom hele tilnærmingen (p < .0001); Men da de krysset mellom bilene, bremset de ned i begynnelsen av tilnærmingen for nær innledende avstand (p < 0,0002),

Men når barn krysset mellom bussene, var den første avstanden og tidsinteraksjonen også signifikant: F (6, 90) = 18,70, p < 0,0001, η2p = 0,55. En enkel effekt test viste en betydelig effekt av tid for nær startavstand: F (3, 45) = 124,41, p < 0,0001, η2p = 0,89; mellomliggende startavstand, F(3, 45) = 132,79, p < 0,0001, η2p = 0,90; og langt innledende avstand, F(3, 45) = 331,16, p < 0,0001, η2p = 0,96. Post-hoc analyse viste at når barn krysset mellom bussene, deres hastigheter verken økt eller redusert i begynnelsen av tilnærmingen for nær innledende avstand. Gjennomsnittlig hastighet under tilnærming er plottet på tvers av aldersgrupper i figur 6.

Kjøretøystørrelse påvirket tydeligvis barns kryssende atferd som indusert av innledende avstand. Barnas krysningstider avviket systematisk fra gapsenteret avhengig av den opprinnelige avstanden der de krysset mellom de små kjøretøyene. Barn avviker imidlertid ikke basert på den første avstanden da de krysset mellom de store kjøretøyene.

Kjøretøyets størrelse påvirket også barnas kryssende posisjon innenfor gapet indusert av innledende avstand. Kjøretøyets størrelse og innledende avstandsinteraksjon var signifikant: F(2, 30) = 18,13, p < 0,0001, η2p = 0,55. En enkel effekt test viste en betydelig effekt av innledende avstand mellom biler, F (2, 30) = 62,30, p < 0,0001, η2p = 0,81, og mellom busser, F (2, 30) = 6,15, p < 0,005, η2p = 0,30. Det ble funnet at barnas tider med avskjæring økte betydelig (p < 0,0001) da den opprinnelige avstanden økte fra nær til langt innledende avstander. Men når du krysser mellom busser, var barnas tider for avskjæring ikke signifikant forskjellig mellom nær og mellomliggende innledende avstander. Gjennomsnittlig kryssingsposisjon under tilnærming er plottet på tvers av aldersgrupper (figur 7).

Interaksjonseffekter av kjøretøystørrelse og hullstørrelse hos barn
Til slutt ble interaksjonseffektene av kjøretøystørrelse og hullstørrelse hos barn undersøkt. Kjøretøyets størrelse og hullstørrelse var signifikant: F(1, 15) = 4,26, p < 0,05, η2p = 0,22. En enkel effekt test viste en betydelig effekt av gapstørrelse mellom bilene: F (1, 15) = 7,42, p < 0,02, η2p = 0,33; og mellom bussene, F(1, 15) = 35,93, p < 0,001, η2p = 0,71. Post-hoc analyse viste at når krysset mellom bilene, barn krysset gapet betydelig lenger foran gapet sentrum i 4 s gapet enn 3 s gapet (p < 0,01). Ved kryssing mellom bussene krysset barna også gapet betydelig tidligere i 4 s gapet enn 3 s gapet (p < 0,0001). Barn krysset gapet lenger foran gapet sentrum i 4 s gap enn 3 s gapet, uavhengig av kjøretøystørrelse (Tabell 1).

Figure 1
Figur 1: Bilder som viser det vandrende simuleringseksperimentet. (A) Fotografi av en deltaker som går på tredemøllen og en eksperimenterer som ser på vandresimulatorprogrammet. (B) Bilde av tegneserien crosswalk vises før konfigurasjonen er lastet. (C) Bilde av det realistiske virtuelle miljøet der simuleringen finner sted. Vennligst klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 2
Figur 2: Eksperimentelt oppsettdiagram. Komponentene i det eksperimentelle oppsettet og deres forbindelser er illustrert. Vennligst klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 3
Figur 3: Diagram over kryssingssituasjonen. Avstandsparametere som kan konfigureres for hvert eksperiment, vises. Vennligst klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 4
Figur 4: Eksempel på konfigurasjonsfil. Eksempel på en riktig formatert konfigurasjonstekstfil for simuleringsprogrammet. Vennligst klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 5
Figur 5: Hastighetsavhengighet på startavstand. Gjennomsnittlig hastighet for hver innledende avstand hos barn og unge voksne (nær, middels og langt definert som 3,5 m, 4,5 m og 5,5 m fra avskjæringspunktet) som en tidsfunksjon før de når avskjæringspunktet. Den nærmer hastighet ble i gjennomsnitt i 1 s intervaller (-3,5 s, -2,5 s, -1,5 s, og -0,5 s), teller bakover fra avskjæringspunktet. Stjerner representerer statistisk signifikante mellom gjennomsnittlige forskjeller for innledende avstander på hvert tidspunkt. En stjerne representerer en mellomsmek forskjell, og to stjerner representerer to eller flere mellom gjennomsnittlige forskjeller. Feilfelt indikerer SD. Dette tallet har blitt trykket opp med tillatelse fra Chung et al.15. Vennligst klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 6
Figur 6: Barns hastighet avhengighet av innledende avstand basert på to forskjellige kjøretøystørrelser. Barnas gjennomsnittlige hastighetsprofiler før de når avskjæringspunktet for hver innledende avstand er plottet for biler (øverst) og busser (nederst). Tilnærmingshastigheten ble i gjennomsnitt i 1 s intervaller, og teller bakover fra avskjæringspunktet. Stjerner representerer statistisk signifikante mellom gjennomsnittlige forskjeller for innledende avstander på hvert tidspunkt. En stjerne representerer en mellomsmek forskjell, og to stjerner representerer to eller flere mellom gjennomsnittlige forskjeller. Feilfelt indikerer SD. Dette tallet ble gjengitt med tillatelse fra Chung et al.15. Vennligst klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 7
Figur 7: Effekt av kjøretøyets størrelse på barnas TOI. Barnegruppens gjennomsnittlige TOI for hver innledende avstand vises som en funksjon av kjøretøystørrelse (bil, buss). TOI refererer til den timelige avstanden i forhold til gapsenteret i krysset, slik at 0,2 s refererer til 1,6 m når kjøretøyets hastighet er 30 km/ t (8,3 m / s). Stjerner representerer statistisk signifikante mellom gjennomsnittlige forskjeller for kjøretøy på hver startavstander. En stjerne representerer en mellomsmek forskjell, og to stjerner representerer to eller flere mellom gjennomsnittlige forskjeller. Feilfelt indikerer SD. Dette tallet ble gjengitt med tillatelse fra Chung et al.15. Vennligst klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Kjøretøy Størrelse Avstand størrelse
3-s 4-s
Bil 0.06 (0.07) -0.14 (0.07)
Buss 0.12 (0.04) -0.12 (0.04)

Tabell 1: Interaksjonseffekter av kjøretøystørrelse og hullstørrelse hos barn. Barnas mener TOI som funksjon av kjøretøy størrelse og gap størrelse Merk. Verdier gis i midler (Standardavvik). . Vennligst klikk her for å laste ned denne tabellen.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Tidligere studier har brukt simulatorer med projiserteskjermer 16,17, men denne protokollen forbedrer økologisk gyldighet via en fullstendig oppslukende virtuell visning (det vil vil at 360 grader). I tillegg gjør det mulig for deltakerne å gå på tredemølle undersøkelsen av hvordan barn og unge voksne kalibrerer sine handlinger til et skiftende miljø. Denne eksperimentelle designens virtuelle scene endres samtidig med deltakerbevegelser, og kjøretøyene ankommer fotgjengerens krysningslinje på et bestemt tidspunkt. Dette hindrer deltakerne i å forsinke sine krysningstider på grunn av beslutninger eller forberedelser til å bevege seg. I denne studien er deltakerne allerede i gang når de forsøker å krysse veien6, slik at forskerne tydelig kan få tilgang til kontrollen av bevegelse under kryssing.

Kritiske trinn inkluderer riktig innstilling av parametrene for å gjenspeile eksperimentell design, stoppe eksperimentet når reisesyke oppstår, og utføre praksisforsøkene slik at deltakerne er komfortable med tredemøllemiljøet. Et bredt spekter av trafikk flyter utover de som diskuteres i resultatene er konfigurerbar med den nåværende programvaren. Programvaren kan også enkelt utvides til å omfatte et bredere spekter av kryssende situasjoner (det vil si ved å legge til flere baner eller flere kjøretøytyper).

Protokollen gjør det mulig å utse hvordan barn og unge voksne regulerer sin bevegelse i henhold til dynamisk skiftende miljøer. Spesielt systematisk varierende den opprinnelige startplasseringen tillater undersøkelse av hastighetsjusteringer hos barn og unge voksne. Protokollen tillater også fastsettelse av om endringer i gapegenskaper fører til spesifikke hastighetskontrollmønstre i avskjæringshandlinger. Resultatene viser at varierende innledende avstander og hullegenskaper er viktig for å identifisere systematiske tilpasninger av overfartsatferd som gjenspeiler oppfatnings-/handlingstypen kontroll i kryssende veier. Resultatene indikerer interaksjonseffekter av innledende avstand og kjøretøystørrelse hos barn; Spesielt ble deres hastighetsjusteringer mens de nærmet seg avskjæringen påvirket av gapegenskaper.

I motsetning til tidligere funn om de svake effektene av kjøretøystørrelse på voksnes kryssende atferd, fant denne studien at barn dårlig justerte sine tilnærmingshastigheter i henhold til den første avstanden når de står overfor et stort kjøretøy fra nært hold. Resultatene tyder på at evnen til å finjustere motorbevegelser ved hjelp av visuell informasjon i komplekse avskjæringsoppgaver er gjenstand for utviklingsendringer. Fremtidig forskning bør imidlertid differensiere kjøretøytyper og størrelser ved hjelp av ulike størrelser av samme kjøretøytype. Dette oppsettet vil tillate et mer nøyaktig svar som visuell informasjon brukes til å kontrollere kryssende handlinger i et dynamisk miljø.

Videre, manipulere gap størrelse og kjøretøy størrelse sammen ikke svare på hvilke egenskaper av det dynamiske gapet miljøet direkte påvirke bevegelse modulasjon. Funnene tyder på at barn undervurderer bilens ankomsttid og forsøker å krysse raskere foran store kjøretøy. Spesielt krysser barn gapene mellom busser tidligere enn forventet i 4-gapet. Dette kan skyldes en LV nærmere avstand i 4 gapet. En begrensning av denne designen er at gapstørrelsens effekter er forvirret av effekten av et kjøretøys ytre kanter. Fremtidige eksperimentelle design kan endre gapstørrelse uten å endre bilens ytre kanter.

Sammenlignet med tidligere forskning på virtuell virkelighet, tilbyr dette eksperimentets design et trygt miljø for å undersøke kryssende atferd. Apparatet forårsaker imidlertid reisesyke hos noen deltakere. Litteraturen om reisesyke avslører en sammenheng mellom reisesyke og postural kontroll, slik at personer som har dårlig balansekontroll bør utelukkes18,19,20. I tillegg holder deltakerne rekkverket under gange, og dette kan forstyrre en naturlig gangbevegelse, noe som kan være en begrensning av metoden. I sum bidrar denne studien til forståelsen av barns veikryssende atferd i forhold til et gaps timelige og romlige egenskaper.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Forfatterne har ingenting å avsløre.

Acknowledgments

Korea Institute finansierte dette arbeidet for Advancement of Technology og Ministry of Trade, Industry, and Energy (tilskudd nummer 10044775).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Customized treadmill Kunsan National University Treadmill built for this study
Desktop PC Multiple companies Standard Desktop PC
Oculus Rift Development Kit Oculus VR, LLC DK1 Virtual reality headset
Walking Simulator Software Kunsan National University Software deloped for this experiment

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Bastin, J., Craig, C., Montagne, G. Prospective strategies underlie the control of interceptive actions. Human Movement Science. 25 (6), 718-732 (2006).
  2. Bastin, J., Fajen, B., Montagne, G. Controlling speed and direction during interception: An affordance-based approach. Experimental Brain Research. 201 (4), 763-780 (2010).
  3. Chardenon, A., Montagne, G., Laurent, M., Bootsma, R. J. A Robust Solution for Dealing With Environmental Changes in Intercepting Moving Balls. Journal of Motor Behavior. 37 (1), 52-64 (2005).
  4. Lenoir, M., Musch, E., Thiery, E., Savelsbergh, G. J. P. Rate of change of angular bearing as the relevant property in a horizontal intercepting task during locomotion. Journal of Motor Behavior. 34 (4), 385-401 (2002).
  5. Oxley, J. A., Ihsen, E., Fildes, B. N., Charlton, J. L., Day, R. H. Crossing roads safely: an experimental study of age differences in gap selection by pedestrians. Accident Analysis & Prevention. 37 (5), 962-971 (2005).
  6. Chihak, B. J., et al. Synchronizing self and object movement: How child and adult cyclists intercept moving gaps in a virtual environment. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 36, 1535-1552 (2010).
  7. te Velde, A. F., van der Kamp, J., Savelsbergh, G. J. Five-to twelve-year-olds' control of movement velocity in a dynamic collision avoidance task. British Journal of Developmental Psychology. 26 (1), 33-50 (2008).
  8. Simpson, G., Johnston, L., Richardson, M. An investigation of road crossing in a virtual environment. Accident Analysis & Prevention. 35 (5), 787-796 (2003).
  9. Lee, D. N., Young, D. S., McLaughlin, C. M. A roadside simulation of road crossing for children. Ergonomics. 27 (12), 1271-1281 (1984).
  10. Oudejans, R. R., Michaels, C. F., van Dort, B., Frissen, E. J. To cross or not to cross: The effect of locomotion on street-crossing behavior. Ecological Psychology. 8 (3), 259-267 (1996).
  11. Grechkin, T. Y., Chihak, B. J., Cremer, J. F., Kearney, J. K., Plumert, J. M. Perceiving and acting on complex affordances: How children and adults bicycle across two lanes of opposing traffic. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 39 (1), 23-36 (2013).
  12. O'Neal, E. E., et al. Changes in perception-action tuning over long time scales: How children and adults perceive and act on dynamic affordances when crossing roads. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 44 (1), 18-26 (2018).
  13. Savelsbergh, G. J. P., Rosengren, K. S., Van der Kamp, J., Verheul, M. H., et al. Catching action development. The development of movement coordination in children. Application in the field of sport, ergonomics and health sciences. Savelsbergh, G. J. P., et al. , Taylor & Francis Group. 191-212 (2003).
  14. Plumert, J. M., Kearney, J. K. Timing Is Almost Everything: How Children Perceive and Act on Dynamic Affordances. Advances in child development and behavior. 55, 173-204 (2018).
  15. Chung, H. C., Choi, G., Azam, M. Effects of Initial Starting Distance and Gap Characteristics on Children’s and Young Adults' Velocity Regulation When Intercepting Moving Gaps. Human Factors. , (2019).
  16. Lobjois, R., Cavallo, V. Age-related differences in street-crossing decisions: The effects of vehicle speed and time constraints on gap selection in an estimation task. Accident Analysis & Prevention. 39 (5), 934-943 (2007).
  17. Lobjois, R., Cavallo, V. The effects of aging on street-crossing behavior: from estimation to actual crossing. Accident Analysis & Prevention. 41 (2), 259-267 (2009).
  18. Yu, Y., Chung, H. C., Hemingway, L., Stoffregen, T. A. Standing body sway in women with and without morning sickness in pregnancy. Gait & Posture. 37 (1), 103-107 (2013).
  19. Stoffregen, T. A., Smart, L. J. Postural instability precedes motion sickness. Brain Research Bulletin. 47 (5), 437-448 (1998).
  20. Stoffregen, T. A., Villard, S., Chen, F. C., Yu, Y. Standing posture on land and at sea. Ecological Psychology. 23 (1), 19-36 (2011).

Tags

Atferd Problem 160 atferd fotgjenger trafikksikkerhet virtuell virkelighet persepsjon handling økologisk psykologi

Erratum

Formal Correction: Erratum: Using a Virtual Reality Walking Simulator to Investigate Pedestrian Behavior
Posted by JoVE Editors on 10/08/2020. Citeable Link.

An erratum was issued for: Using a Virtual Reality Walking Simulator to Investigate Pedestrian Behavior. An affiliation was updated.

The first affiliation was updated from:

Department of Sports Science, Kunsan National University

to:

Department of Sport and Exercise Sciences, Kunsan National University

Bruke en virtuell virkelighet walking simulator for å undersøke fotgjenger atferd
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Chung, H. C., Kim, S. H., Choi, G.,… More

Chung, H. C., Kim, S. H., Choi, G., Kim, J. W., Choi, M. Y., Li, H. Using a Virtual Reality Walking Simulator to Investigate Pedestrian Behavior. J. Vis. Exp. (160), e61116, doi:10.3791/61116 (2020).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter