Name: Une installation de réalité virtuelle Bureau en réseau pour les sciences de la décision et des expériences de Navigation avec plusieurs Participants (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-08-26T14:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 28 s
Description: Apprenez à configurer un laboratoire de réalité virtuelle en réseau pour étudier la prise de décision et la navigation spatiale avec plusieurs participants simultanément. Cette méthode permet de surveiller efficacement les comportements dans un environnement contrôlé.

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L’étude représentative a été financé par le FNS dans le cadre de la subvention « Orientation dans des environnements sociaux » (n° 100014_162428). Nous tenons à remercier M. Moussaid pour discussions perspicaces. Nous voulons aussi remercier C. Wilhelm, F. Thaler, H. Abdelrahman, S. Madjiheurem, A. Ingold et A. Grossrieder pour leur travail au cours du développement de logiciels.

Toutes les méthodes décrites ici ont été approuvés par la recherche éthique Comité de l’ETH Zürich, dans le cadre de la proposition EK 2015-N-37.
1. recruter des Participants pour la Session expérimentale prévue.
<ol><li>L’échantillon de participants au sein de contraintes particulières (p. ex.., âge, sexe, niveau de formation) en utilisant le système de recrutement de participants.</li>
	<li>Envoyer des invitations par email aux participants choisis au hasard à l’aide des coordonnées fournies par le système de recrutement.</li>
	<li>Attendre pour ces participants de s’inscrire via le système en ligne. Assurez-vous que le nombre de participants supérieur requis (e.g., 4 participants en surréservation pour une session qui nécessite 36 personnes) s’inscrire. Surréservé participants aident à veiller à ce qu’une session est viable en cas de non-présentation.</li>
	<li>Veiller à ce qu’un email de confirmation est automatiquement envoyé aux participants inscrits.</li>
</ol>2. préparer la Session expérimentale.
<ol><li>Préparer l’environnement de laboratoire.<ol>
<li>Imprimer la liste des participants du système de recrutement.</li>
		<li>Allumer le serveur et les lumières dans la salle de contrôle de la DeSciL et organiser les chambres essais selon le nombre requis de participants.</li>
		<li>Copie le fichier exécutable expérimenter le programme et ses fichiers de configuration correspondants sur le disque réseau. Ce programme exécutable déploie un cadre logiciel écriture personnalisée basé sur le moteur de jeu de l’unité pour soutenir la communication client-serveur entre différents ordinateurs via un réseau local. Pour des expériences de navigation, le cadre fournit un système de serveur oiseau-oeil observateur pour la surveillance des comportements du client pendant l’expérience.</li>
		<li>Ouvert environnement de script intégré PowerShell sur le bureau Windows. Dans la console PowerShell, spécifiez un tableau de noms d’ordinateur (par exemple., $pool = « descil-w01 », « descil-w02 »...) pour créer un objet de regroupement de client. Ensuite, tapez Start-piscine $pool pour démarrer les ordinateurs clients et Registre-piscine $pool pour vous connecter au serveur sur les ordinateurs clients.</li>
		<li>Préparez les ordinateurs sur le côté client avant de lancer le programme. Tapez Invoke-Pool {Mont-\\partageréseau $path} pour diriger les ordinateurs d’entrer le chemin du bon dossier.</li>
		<li>Exécuter les fonctions préparées sur le serveur (i.e., Start-GameServer) et sur les clients (i.e., Invoke-Pool {Start-GameClient}). Spécifiez l’adresse IP du serveur en tant que paramètre de la fonction.</li>
		<li>Attendez un message sur l’écran du serveur qui indique une connexion réussie.</li>
		<li>Distribuer les formulaires de consentement et stylos dans chaque cabine. Les formulaires de consentement contient les informations relatives à l’étude (p. ex.., le but de l’étude, de potentiels les risques et les avantages de l’expérience), les coordonnées de l’expérimentateur et une limitation de responsabilité.</li>
		<li>Battre les cartes des cartes indiquant la disposition des sièges des participants aux sièges.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Accueillir les participants.<ol>
<li>Demandez aux participants d’attendre à l’extérieur du laboratoire. 5 min avant la début officiel temps, vérifier les pièces d’identité des participants pour s’assurer qu’ils correspondent à la liste des participants inscrits. Dans le même temps, laisser les participants prendre une carte qui indique le numéro de leur siège. A les participants à pied de la cabine correspondante et attendez que l’expérience de commencer.</li>
		<li>Attendez quelques minutes pour les participants à lire et signer les formulaires de consentement. Recueillir ces formes avant d’effectuer l’expérience.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. faire l’expérience.
<ol><li>Diffuser les instructions de l’expérience avec le micro à tous les participants. Les informer des règles de base, y compris aucune communication aux autres participants et pas les appareils électroniques personnels autorisés. Demander aux participants de lever la main s’ils ont des questions au sujet de l’expérience.</li>
	<li>Commencer l’expérience en présentant le questionnaire démographique (p. ex.., sexe et âge) sur chaque client.</li>
	<li>Déployer les lieux de formation pour enseigner aux participants comment manoeuvrer à travers l’environnement virtuel. Si les participants ont du mal à l’aide de l’interface de contrôle (par exemple., la souris et le clavier), marcher en direction de leur cabine afin des pour aider. Conserver suivi des progrès des participants en demandant des captures d’écran de tous les clients (i.e., tapez Get-captures d’écran sur la console PowerShell) jusqu'à ce que tous les participants ont terminé la séance de formation.</li>
	<li>Après la séance d’entraînement, commencer la phase de test de l’expérience. Observer les comportements des participants de l’interface aérienne sur l’ordinateur serveur. Envoyer des messages d’avertissement aux participants par le biais du programme s’ils font quelque chose d’anormal en cliquant sur leur avatar. Dans le cas contraire, essayez de ne pas interférer avec les participants durant l’expérience.</li>
	<li>Veiller à ce qu’il y a une courte période d’attente avant chaque essai de chargement de la scène suivante et permettant aux participants de lire les instructions.</li>
</ol>4. finaliser l’expérience.
<ol><li>Fermez le logiciel client et serveur en tapant Stop-GameClient et Stop-GameServer dans la console PowerShell.</li>
	<li>Demandez aux participants de rester assis jusqu'à ce que leur nombre est appelé sur le microphone.</li>
	<li>Extrait du fichier « Score.txt » dans le dossier du projet sur l’ordinateur serveur de notes finales des participants et de convertir leurs scores en un paiement monétaire.</li>
	<li>Appeler les numéros de cabine un à la fois et répondre à chaque participant à la réception. Remercier les participants et leur donner le paiement correspondant.</li>
	<li>Examiner les cabines et recueillir les stylos ou les formes.</li>
	<li>Copier et enregistrer les données de test du serveur sur un disque externe pour des analyses.</li>
</ol>

<ol><li>Waller, D., Nadel, L. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aWaller%2C+D+%22Handbook+of+Spatial+Cognition%22">Handbook of Spatial Cognition</a>. , American Psychological Association. Washington D.C. (2013).</li>
<li>Denis, M. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aDenis%2C+M+%22Space+and+Spatial+Cognition%3A+A+Multidisciplinary+Perspective%22">Space and Spatial Cognition: A Multidisciplinary Perspective</a>. , Routledge. Abingdon, Oxon. (2017).</li>
<li>Moussaïd, M., Kapadia, M., Thrash, T., Sumner, R. W., Gross, M., Helbing, D., Hölscher, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Crowd+behaviour+during+high-stress+evacuations+in+an+immersive+virtual+environment%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+the+Royal+Society+Interface%22%5BJournal%5D)">Crowd behaviour during high-stress evacuations in an immersive virtual environment.</a> Journal of the Royal Society Interface. 13 (122), 20160414(2016).</li>
<li>Grübel, J., Weibel, R., Jiang, M. H., Hölscher, C., Hackman, D. A., Schinazi, V. R. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-68189-4_10">EVE: A Framework for Experiments in Virtual Environments.</a> Spatial Cognition X: Lecture Notes in Artificial Intelligence. , 159-176 (2017).</li>
<li>Loomis, J. M., Blascovich, J. J., Beall, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Immersive+virtual+environment+technology+as+a+basic+research+tool+in+psychology%5BTitle%5D)+AND+%22Behavior+Research+Methods%2C+Instruments%2C+%26+Computers%22%5BJournal%5D)">Immersive virtual environment technology as a basic research tool in psychology.</a> Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. 31 (4), 557-564 (1999).</li>
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<li>Moorthy, K., Munz, Y., Jiwanji, M., Bann, S., Chang, A., Darzi, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Validity+and+reliability+of+a+virtual+reality+upper+gastrointestinal+simulator+and+cross+validation+using+structured+assessment+of+individual+performance+with+video+playback%5BTitle%5D)+AND+%22Surgical+Endoscopy+and+Other+Interventional+Techniques%22%5BJournal%5D)">Validity and reliability of a virtual reality upper gastrointestinal simulator and cross validation using structured assessment of individual performance with video playback.</a> Surgical Endoscopy and Other Interventional Techniques. 18 (2), 328-333 (2004).</li>
<li>Weisberg, S. M., Schinazi, V. R., Newcombe, N. S., Shipley, T. F., Epstein, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Variations+in+cognitive+maps%3A+Understanding+individual+differences+in+navigation%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Experimental+Psychology%3A+Learning+Memory+and+Cognition%22%5BJournal%5D)">Variations in cognitive maps: Understanding individual differences in navigation.</a> Journal of Experimental Psychology: Learning Memory and Cognition. 40 (3), 669-682 (2014).</li>
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<li>Riva, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Virtual+Reality+in+Psychotherapy%3A+Review%5BTitle%5D)+AND+%22CyberPsychology+%26+Behavior%22%5BJournal%5D)">Virtual Reality in Psychotherapy: Review.</a> CyberPsychology & Behavior. 8 (3), 220-230 (2005).</li>
<li>Ruse, S. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+of+a+Virtual+Reality+Assessment+of+Everyday+Living+Skills%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Visualized+Experiments%22%5BJournal%5D)">Development of a Virtual Reality Assessment of Everyday Living Skills.</a> Journal of Visualized Experiments. (86), 1-8 (2014).</li>
<li>Ploydanai, K., van den Puttelaar, J., van Herpen, E., van Trijp, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Using+a+Virtual+Store+As+a+Research+Tool+to+Investigate+Consumer+In-store+Behavior%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Visualized+Experiments%22%5BJournal%5D)">Using a Virtual Store As a Research Tool to Investigate Consumer In-store Behavior.</a> Journal of Visualized Experiments. (125), 1-15 (2017).</li>
<li>Satava, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Virtual+reality+surgical+simulator+-+The+first+steps%5BTitle%5D)+AND+%22Surgical+Endoscopy%22%5BJournal%5D)">Virtual reality surgical simulator - The first steps.</a> Surgical Endoscopy. 7 (3), 203-205 (1993).</li>
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<li>Knierim, P., et al. <a target="_blank" href="https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3050426">Tactile Drones - Providing Immersive Tactile Feedback in Virtual Reality through Quadcopters.</a> Proceedings of the 2017 CHI Conference Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems - CHI EA '17. , 433-436 (2017).</li>
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<li>Grübel, J., Thrash, T., Hölscher, C., Schinazi, V. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+a+conceptual+framework+for+predicting+navigation+performance+in+virtual+reality%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Evaluation of a conceptual framework for predicting navigation performance in virtual reality.</a> PLoS One. 12 (9), (2017).</li>
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<li>Ruddle, R. A., Volkova, E., Bülthoff, H. H. <a target="_blank" href="https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2465785">Learning to walk in virtual reality.</a> ACM Transactions on Applied Perception. 10 (2), 1-17 (2013).</li>
<li>Moussaïd, M., Perozo, N., Garnier, S., Helbing, D., Theraulaz, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+walking+behaviour+of+pedestrian+social+groups+and+its+Impact+on+crowd+dynamics%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">The walking behaviour of pedestrian social groups and its Impact on crowd dynamics.</a> PLoS One. 5 (4), e10047(2010).</li>
<li>Bode, N. W. F., Franks, D. W., Wood, A. J., Piercy, J. J. B., Croft, D. P., Codling, E. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Distinguishing+Social+from+Nonsocial+Navigation+in+Moving+Animal+Groups%5BTitle%5D)+AND+%22The+American+Naturalist%22%5BJournal%5D)">Distinguishing Social from Nonsocial Navigation in Moving Animal Groups.</a> The American Naturalist. 179 (5), 621-632 (2012).</li>
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<li>Drury, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cooperation+versus+competition+in+a+mass+emergency+evacuation%3A+A+new+laboratory+simulation+and+a+new+theoretical+model%5BTitle%5D)+AND+%22Behavior+Research+Methods%22%5BJournal%5D)">Cooperation versus competition in a mass emergency evacuation: A new laboratory simulation and a new theoretical model.</a> Behavior Research Methods. 41 (3), 957-970 (2009).</li>
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<li>Moussaïd, M., Helbing, D., Theraulaz, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+simple+rules+determine+pedestrian+behavior+and+crowd+disasters%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+National+Academy+of+Sciences+of+the+United+States+of+America%22%5BJournal%5D)">How simple rules determine pedestrian behavior and crowd disasters.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108 (17), 6884-6888 (2011).</li>
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</ol>

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Dans cet article, nous avons décrit un laboratoire de réalité virtuelle bureau multi-utilisateurs dans lequel jusqu'à 36 participants peuvent interagir et naviguer simultanément dans divers environnements virtuels. Le protocole expérimental détaille les étapes nécessaires pour ce type de recherche et uniques aux utilisateurs multiples scénarios. Considérations spécifiques à ces scénarios incluent le nombre de participants présents, le coût des erreurs de l’expérimentateur apparemment faible, rendu et de réseautage (les d...

Recherches sur la cognition spatiale et de la navigation en général étudie la prise de décision spatiale (e.g., tournant à droite ou à gauche à une intersection) et la représentation mentale des individus dans des environnements réels et virtuels1,2. Les avantages de la réalité virtuelle (VR) incluent la prévention des problèmes éthiques et de sécurité (p. ex.., au cours d’une évacuation dangereuses3), la mesure automatique et d’analyse de données spatiales4et une combinaison équilibrée d’internes et validité externe5,6,7. Par exemple, Weisberg et collègues étendue des recherches antérieures sur les différences individuelles dans l’acquisition de connaissances spatiales en démontrant que les missions spatiales en VR peuvent fournir une mesure comportementale objective de capacité spatiale8. Cette étude a également suggéré que le comportement de navigation en VR rapproche de navigation réelle parce que l’environnement virtuel a été modelé après le campus de l’Université utilisé par Schinazi et collègues9 (voir aussi l’étude de Ruddle et collègues 10). VR a également été appliqué à la psychothérapie11, évaluation clinique12, consommation comportement13et chirurgie14,15. Cependant, la plupart des systèmes VR manquent de rétroaction proprioceptive et audio qui peut améliorer la présence et immersion16,17,18,19, besoin d’une formation à l’interface de contrôle de20 ,21,22et manque de repères sociaux. En effet, les gens dans le monde réel se déplacent souvent en groupes23, éviter ou suivez autres personnes3,24et prendre des décisions basées sur le contexte social25,26.
Dans le même temps, recherches sur le comportement de la foule se concernent souvent sur les caractéristiques émergentes des foules (par exemple, la formation de lane, congestion aux goulets d’étranglement) qui sont simulés sur un ordinateur ou observés dans le monde réel. Par exemple, Helbing et collègues ont utilisé une combinaison de réelles observations et simulations informatiques afin de proposer des améliorations à la circulation à une intersection en séparant les apports et les retraits par des barrières physiques et en plaçant un obstacle dans les Centrez le27. Moussaïd et ses collègues utilisé un modèle heuristique basée sur d’étudier des situations à haute densité durant une foule catastrophe28. Cette approche a suggéré des améliorations à un cadre environnemental pour les manifestations de masse afin d’éviter des catastrophes de la foule. À l’aide d’un framework open source existants, la mise en œuvre de ces simulations puisse être relativement facile. SteerSuite est un framework open source qui permet aux utilisateurs de simuler les algorithmes de pilotage et le comportement de la foule facilement en prévoyant des outils facilitant l’analyse comparative et tests29. Ce cadre peut fournir le noyau justification d’un agent de la navigation, qui est essentiel pour la simulation de foules réussie. En outre, Singh et ses collègues ont démontré une plateforme unique qui combine une variété de techniques30de direction. Alors que les chercheurs peuvent proposer des interventions de conception à l’aide de ces simulations, elles sont rarement validées avec des êtres humains dans un milieu contrôlé. Des expériences contrôlées sont rares dans la recherche de la foule parce qu’ils peuvent être difficiles à organiser et dangereux pour les participants.
VR a été utilisée pour étudier le comportement social à l’aide de simples et complexes des environnements virtuels avec un ou plusieurs agents simulés par ordinateur. Dans l’étude de Bode et collègues31,32, les participants ont été invités à évacuer un environnement virtuel simple dans une perspective de haut en bas entre plusieurs agents et constaté que les choix de sortie était affectée par la motivation et de la signalisation statique. Présentant les participants avec un environnement plus complexe d’un point de vue subjectif, Kinateder et collègues ont constaté que les participants étaient plus susceptibles de suivre une monothérapie simulés par ordinateur au cours de l’évasion d’un tunnel virtuel feu25. Dans un environnement virtuel complexe avec plusieurs agents, Drury et ses collègues ont constaté que les participants avaient tendance à aider un agent déchu lors d’une évacuation, quand ils ont identifié avec la foule26. Collectivement, ces résultats suggèrent que les VR peut être un moyen efficace de susciter des comportements sociaux, même avec des agents simulés par ordinateur. Cependant, certains comportements de foule peuvent être observés seulement lorsqu’il y a un signal social réaliste (i.e., lorsque les participants sont conscients que les autres avatars sont contrôlés par les gens3). Afin de combler cette lacune, le présent protocole décrit une méthode pour mener des expériences contrôlées avec plusieurs utilisateurs dans une configuration VR en réseau. Cette approche a travaillé dans une étude récente par Moussaid et ses collègues afin d’enquêter sur le comportement de l’évacuation de 36 participants en réseau3.
Recherche sur VR en réseau a mis l’accent sur des sujets sans rapport avec la navigation stratégies33,34 et/ou s’est appuyé sur des plateformes de jeu en ligne existantes comme Second Life. Par exemple, Molka-Danielsen et Chabada a étudié le comportement d’évacuation en termes de choix de sortie et des connaissances spatiales du bâtiment à l’aide de participants recrutés parmi les utilisateurs actuels de Second Life,35. Alors que les auteurs fournissent quelques résultats descriptifs (e.g., visualisations des trajectoires), cette étude avait des difficultés avec le recrutement de participants, le contrôle expérimental et généralisation au-delà de ce cas précis. Plus récemment, Normoyle et collègues ont découvert que les utilisateurs actuels de Second Life et les participants dans un laboratoire étaient comparables en termes de choix de performance et de la sortie d’évacuation et différents en termes de présence auto-déclarés et frustration avec le contrôle 36de l’interface. Les résultats de ces deux études mettre en évidence certains des défis et des possibilités qu’offre en ligne et les expériences de laboratoire. Études en ligne sont capables de dessin à partir d’une population beaucoup plus grande et motivée des participants potentiels. Cependant, des études en laboratoire permettant de contrôle plus expérimentale de l’environnement physique et les distractions potentielles. En outre, des études en ligne peuvent poser certaines préoccupations éthiques concernant la confidentialité et l’anonymat des données.
Comme un laboratoire VR Bureau en réseau, la décision Science Laboratory (DeSciL) à l’EPF de Zürich est principalement utilisé pour l’étude des interactions économiques décisionnelles et stratégiques dans un environnement contrôlé. L’infrastructure technique de la DeSciL se compose de matériel, logiciels pour l’automatisation de laboratoire et qui prend en charge le Bureau de la multi-user configuration VR. Le matériel comprend des ordinateurs de bureau hautes performances des interfaces de contrôle le système d’exploitation Microsoft Windows 10 Enterprise (e.g., souris et clavier, manettes de jeu), casque et eye trackers (Table des matières). Tous les ordinateurs clients sont connectés avec Ethernet d’un gigabit par seconde pour le réseau de l’Université et le même partage de fichiers réseau. Il n’y a aucun retard visible ou lag lorsqu’il y a 36 clients connectés. Le nombre d’images par seconde est constamment supérieur à 100. Les expériences sont également gérées et contrôlées avec les logiciels d’automatisation de laboratoire basée sur Microsoft PowerShell (c.-à-d., Configuration de l’état désiré PowerShell et PowerShell Remoting). Toutes les mesures pertinentes du protocole sont préprogrammées avec PowerShell scripts appelés applets de commande (par ex.., Start, Stop-ordinateur). Pendant l’expérience, ces scripts peuvent être exécutés simultanément et à distance sur tous les ordinateurs clients. Ce type d’automatisation de laboratoire assure un état identique du client ordinateurs, réduit les erreurs potentielles et complexité au cours des essais scientifiques et chercheurs empêche d’avoir à effectuer des tâches manuelles répétitives. Pour les expériences de navigation, nous utilisons le moteur de jeu Unity (< https://unity3d.com/>) afin de soutenir le développement d’environnements 2D et 3D multi-utilisateurs, interactive Desktop VR. Les ordinateurs 36 clients sont connectés à un serveur via une architecture de serveur faisant autorité. Au début de chaque expérience, chaque client envoie une demande de l’instanciation sur le serveur et le serveur répond en instanciant un avatar pour cet utilisateur sur toutes les machines connectées. Avatar de chaque utilisateur possède un appareil photo avec un champ de vision de 50 degrés. Tout au long de l’expérience, les clients envoient des utilisateur ' entrée sur le serveur, le serveur met à jour les mouvements de tous les clients.
Dans le laboratoire de physique, chaque ordinateur est contenue dans une cabine séparée au sein de trois chambres semi-indépendantes (Figure 1). La taille globale du laboratoire est de 170 m2 (150 m2 pour expérience chambre et 20 m2 pour la salle de contrôle). Chacune de ces chambres est équipée d’appareils d’enregistrement audio et vidéo. Des expériences sont contrôlés par une salle adjacente séparée (i.e., qui fournit des directives et le lancement du programme expérimental). Depuis cette salle de contrôle, les expérimentateurs peuvent également observer les participants dans des environnements physiques et virtuels. Ainsi que le département d’économie à l’Université de Zurich, le DeSciL maintient également le centre d’inscription universitaire pour les Participants à l’étude, qui a été mise en œuvre basée sur la racine h37.
Bien que des systèmes similaires ont été décrits dans la littérature38, le DeSciL est le premier laboratoire fonctionnel qui est approprié pour les expériences VR bureau multi-utilisateur sur la navigation et le comportement de la foule à notre connaissance. Ici, les auteurs décrivent le protocole pour la conduite d’une expérience dans la DeSciL, résultats représentatifs d’une étudient sur le comportement de navigation sociale et discuter du potentiel et des limites de ce système.

<table><tbody><tr><td>PC</td><td>Lenovo</td><td>IdeaCentre AIO 700</td><td>24' &rsquo; écran, 16 Go de RAM et SSD. Processeur : Intel core i7. GPU :NVidia GeForce GTX 950A</td></tr><tr><td>Clavier</td><td>Lenovo</td><td>LXH-EKB-10YA</td><td></td></tr><tr><td>Souris</td><td>Lenovo</td><td>SM-8825</td><td></td></tr><tr><td>Eye tracker</td><td>Tobii Technology</td><td>Tobii EyeX</td><td>Débit de données : 60 Hz. Taille de l’écran de suivi : Jusqu’à 27&Prime ;</td></tr><tr><td>Système audio de communication</td><td>Biamp Systems</td><td>Station d’appel en réseau - 1</td><td>Ethernet :100BaseTX</td></tr></tbody></table>

une installation de réalité virtuelle bureau en réseau pour les sciences de la décision et des expériences de navigation avec plusieurs participants

A Networked Desktop Virtual Reality Setup for Decision Science and Navigation Experiments with Multiple Participants

Étudier les interactions entre les participants multiples est un défi pour les chercheurs de diverses disciplines, y compris les sciences de la décision et la cognition spatiale. Avec un réseau local et la plate-forme logicielle dédiée, expérimentateurs peuvent efficacement contrôler le comportement des participants qui sont en même temps immergé dans un environnement de bureau virtuel et numériser les données collectées. Ces fonctionnalités permettent des conceptions expérimentales dans la recherche de cognition et de la navigation spatiale qui serait difficile (voire impossible) à mener dans le monde réel. Les variations expérimentales possibles y inclure le stress pendant une évacuation d’urgence, tâches de recherche coopérative et compétitive et autres facteurs contextuels qui peuvent influencer le comportement de la foule émergent. Cependant, tel un laboratoire nécessite un entretien rigoureux protocoles pour la collecte de données dans un milieu contrôlé. Si la validité externe des études en laboratoire avec des êtres humains est parfois remis en question, un certain nombre d’études plus récentes donnent à penser que la correspondance entre les environnements réels et virtuels peut être suffisante pour l’étude de comportement social en termes de trajectoires, hésitations et décisions spatiales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour mener des expériences sur la prise de décisions et de la navigation avec jusqu'à 36 participants à un programme d’installation de réalité virtuelle Bureau en réseau (i.e., la décision Science Laboratory ou DeSciL). Ce protocole d’expérimentation peut être adapté et appliqué par d’autres chercheurs afin de mettre en place un laboratoire de réalité virtuelle Bureau en réseau.

Pour chaque client de chaque essai, les données de l’expérience de le DeSciL incluent généralement des trajectoires, l’horodatage et mesures de rendement (p. ex.., si le participant a tourné dans le sens « correct » à une intersection en particulier). Une étude représentative a étudié les effets de la complexité de la signalisation sur le choix de l’itinéraire pour une foule de participants humains (avec des avatars virtuels) dans un environnement virtuel simple en forme de Y. Da...

Cet article décrit une méthode pour mener des expériences sur la prise de décisions et de la navigation à l’aide d’un laboratoire d’informatique en réseau multi-utilisateurs.

Une installation de réalité virtuelle Bureau en réseau pour les sciences de la décision et des expériences de Navigation avec plusieurs Participants

Investigating the interactions among multiple participants is a challenge for researchers from various disciplines, including the decision sciences and ...

Cette méthode peut aider à répondre à des questions clés dans les domaines de la science de la décision et de la cognition spatiale, telles que la façon d’utiliser la réalité virtuelle de bureau pour mener des études d’orientation avec plusieurs participants. Le principal avantage de cette technique est que le protocole expérimental peut être adapté et appliqué par d’autres chercheurs afin de mettre en place un laboratoire de réalité virtuelle de bureau en réseau. Les implications de cette technique s’étendent à la science comportementale et à la cognition spatiale, car les expérimentateurs peuvent surveiller efficacement le comportement des participants qui sont simultanément immergés dans un environnement virtuel de bureau.En général, les personnes qui ne connaissent pas cette méthode auront du mal à le faire, car un tel laboratoire nécessite une maintenance et des protocoles stricts pour collecter les données dans un cadre contrôlé. La démonstration visuelle de cette méthode est essentielle en raison des difficultés associées aux expériences de réalité virtuelle de bureau multi-utilisateurs, telles que la mise en place de l’expérience et la gestion des participants. La démonstration de cette procédure sera assurée par Alvaro Ingold, un technicien de notre laboratoire.Commencez par allumer le serveur et les lumières de la salle de contrôle du laboratoire. Aménagez les salles de test en fonction du nombre requis de participants. Copiez le programme d’expérimentation exécutable et ses fichiers de configuration correspondants sur le lecteur réseau.Ouvrez ensuite l’environnement de script intégré PowerShell sur le bureau Windows. Dans la console PowerShell, spécifiez un tableau de noms d’ordinateurs pour créer un objet de pool client. Tapez Start-Pool pool pour démarrer les ordinateurs clients et Register-Pool pool pour connecter le serveur aux ordinateurs clients.Ensuite, préparez les ordinateurs côté client avant de lancer le programme. Tapez Invoke-Pool Mount-NetworkShare path} pour indiquer aux ordinateurs d’entrer le chemin d’accès au bon dossier. Ensuite, exécutez les fonctions préparées sur le serveur en tapant Start-GameServer, et en tapant sur l’ordinateur du client Invoke-Pool Start-GameClient}Spécifiez l’adresse IP du serveur comme paramètre de la fonction.Attendez qu’un message s’affiche sur le moniteur du serveur indiquant que la connexion a réussi. Enfin, distribuez les formulaires de consentement et les stylos dans chaque cabine. Mélangez le jeu de cartes de sièges qui indiquent la disposition des sièges des participants.Cinq minutes avant l’heure officielle de départ, commencez à vérifier l’identité de chaque participant pour vous assurer qu’il correspond à la liste des participants inscrits. Laissez ensuite les participants choisir une carte qui indique leur numéro de siège. Demandez aux participants de marcher jusqu’au cubicule correspondant, et de lire et signer les formulaires de consentement.Prenez-les avant de mener l’expérience. Diffusez les instructions avec un microphone à tous les participants. Informez-les des règles de base, y compris l’interdiction de communiquer avec d’autres participants et l’interdiction d’utiliser des appareils électroniques personnels.Demandez aux participants de lever la main s’ils ont des questions concernant l’expérience. Commencez l’expérience en présentant le questionnaire démographique. Déployez la scène de formation pour apprendre aux participants à manœuvrer dans l’environnement virtuel et surveillez la progression en regardant les captures d’écran de tous les ordinateurs jusqu’à ce que tous les participants aient terminé la session de formation.Après la séance de formation, commencez la phase de test de l’expérience. Assurez-vous qu’il y a une courte période d’attente avant chaque essai pour charger la scène suivante et permettre aux participants de lire les instructions. Observez le comportement des participants à partir de l’interface à vol d’oiseau sur l’ordinateur serveur.Une fois l’expérience terminée, fermez le serveur et le programme client en tapant Stop-GameClient et Stop-GameServer dans la console PowerShell. Ensuite, demandez aux participants de rester assis jusqu’à ce que leur numéro soit appelé par le microphone. Extrayez les scores finaux des participants à partir du score du fichier.txt dans le dossier du projet sur l’ordinateur du serveur, et convertissez leurs scores en un paiement monétaire. Copiez et enregistrez les données de l’expérience du serveur sur un disque externe pour une analyse ultérieure. Ensuite, appelez les numéros de cabine un par un et rencontrez chaque participant à la réception.Remerciez le participant et donnez-lui le paiement correspondant. Enfin, examinez les cabines vides et récupérez les stylos ou formulaires restants. Ici, les temps maximum et minimum sont les temps nécessaires aux participants les plus rapides et les plus lents pour atteindre la destination lors de chaque essai.Ces statistiques descriptives indiquent dans quelle mesure les participants se sont familiarisés avec l’environnement au cours des essais. Les données obtenues permettent également de visualiser les trajectoires générées par la foule virtuelle dans l’essai 1 et l’essai 16. Les statistiques spatiales peuvent ensuite être utilisées pour analyser les changements de trajectoires au cours des essais.Lors de la tentative de cette procédure, il est important de se rappeler de toujours suivre les étapes strictes des expériences conçues en raison du coût associé à chaque session expérimentale.

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Research

Recherche

JoVE Journal

Behavior

Comportement

Paradigme classique conditionnement de la peur a été adapté pour les participants humains dans un contexte de réalité virtuelle immersive. L'utilisation d'un paradigme de la discrimination, la peur conditionnée, queue et rétention de la mémoire contexte, et l'extinction a été mesurée avec la réponse à la dynamique de conductance de la peau des serpents et des araignées virtuelles (les stimuli conditionnés) dans deux contextes distincts virtuel.

Conditionnement de la peur humaine, à l&#39;immersion en 3 dimensions pleine réalité virtuelle

Un moyen efficace pour mieux comprendre comment les êtres humains eux-mêmes de naviguer en trois dimensions est décrite. La méthode tire parti d'un simulateur de mouvement capable de se déplacer de façon observateurs inaccessibles par des simulateurs traditionnels. Les résultats confirment que le mouvement dans le plan horizontal est sous-estimée, tandis que le mouvement vertical est surestimé.

MPI CyberMotion Simulator: la mise en œuvre d&#39;un simulateur de mouvement Novel pour étudier l&#39;intégration multisensorielle chemin en trois dimensions

Un nouveau système de calcul comprenant une simulation de dynamique moléculaire accélérée par GPU et la visualisation, l’analyse et la manipulation 3D/VR de nanostructures a été mis en œuvre, représentant une nouvelle approche pour faire progresser la recherche sur les matériaux et promouvoir des investigations innovantes et des méthodes alternatives pour en savoir plus sur les structures de matériaux dont les dimensions sont invisibles à l’œil humain.

Roman 3D / VR environnement interactif pour MD simulations, visualisation et d&#39;analyse

Expériences de réalité virtuelle (VR) peuvent être difficiles à mettre en œuvre et nécessitent une planification méticuleuse. Ce protocole décrit une méthode pour la conception et la mise en oeuvre d’expériences VR qui recueillent des données physiologiques des participants humains. Les expériences dans le cadre d’environnements virtuels (EVE) est utilisée pour accélérer ce processus.

Expériences de réalité virtuelle avec mesures physiologiques

Ici, nous présentons une configuration matérielle et logicielle open source simplifiée pour étudier l’apprentissage spatial de la souris à l’aide de la réalité virtuelle (VR). Ce système affiche une piste linéaire virtuelle vers une souris retenue par la tête fonctionnant sur une roue en utilisant un réseau de microcontrôleurs et un ordinateur monocarte exécutant un logiciel graphique Python facile à utiliser.

Un système de réalité virtuelle open-source pour la mesure de l’apprentissage spatial chez des souris retenues par la tête

Un nouveau simulateur de vol en réalité virtuelle a été construit, qui permet une évaluation efficace et peu coûteuse des performances de vol et des mouvements oculaires. Il constitue également un outil de recherche à fort potentiel pour l’ergonomie et d’autres recherches.

Évaluation des performances de vol et des mouvements oculaires à l’aide d’un simulateur de vol en réalité virtuelle

Cette étude décrit un système de laboratoire de réalité virtuelle (RV) en ligne basé sur WebVR qui offre aux utilisateurs des capacités d’expérimentation immersives et interactives prises en charge par des appareils de RV. Le système proposé contribue non seulement à améliorer le réalisme de la participation des utilisateurs aux expériences en ligne, mais il est également applicable à un large éventail de cadres de laboratoire en ligne.

Laboratoire de contrôle en réseau de réalité virtuelle en ligne appliqué à l’enseignement de l’ingénierie de contrôle 

L’article décrit les procédures expérimentales pour le paradigme de réalité virtuelle (RV) de piste linéaire couramment utilisé chez la souris, ainsi que la détermination de la faisabilité de l’exécution de tâches VR complexes en testant une tâche de discrimination de signal en forme de Y.

Procédures d’entraînement comportemental pour la réalité virtuelle fixe chez la souris

Une méthode généralisée, conforme à FAIR, est présentée aux chercheurs experts du domaine souhaitant intégrer des outils de simulation et de traitement de données dans des flux de travail automatisés pour des expériences virtuelles 3D. Un exemple de neutronique montre la configuration d’une instance Galaxy locale, l’enveloppement d’OpenMC et des outils de conversion de fichiers, le lancement de flux de travail depuis Omniverse et la visualisation des sorties 3D converties.

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