ブラインドのナビゲーションスキルを支援するためにオーディオベースのバーチャル·ゲーム環境の開発

次の実験の全体的な目標は、仮想環境と対話することで、後で実際の物理環境で評価できる空間ナビゲーション スキルの伝達が可能になることを実証することです。これは、ゲームプレイ中に仮想環境内を移動するために使用されるキーストロークを最初に学習することによって達成されます。次に、参加者は、オブジェクトとその相対的な位置を識別できる音を識別する方法を学びます。

ゲームプレイの後、環境の空間的理解を評価するために、一連の仮想および物理的なナビゲーションタスクが表示されます。ゲームプレイ中に、参加者が仮想環境によって表現された実際の物理的な建物の中を移動できることを示す結果が得られます。この手法は、標準的なオリエンテーションやモビリティトレーニングなどの既存の方法と比較した場合の主な利点として、なじみのない建物の空間レイアウトを、安全かつ制御された方法で仮想探索を通じて学習できることです。

この手順を実演するのは、私の研究室の研究コーディネーターであるアーロン・コナーズとリンゼイ・アイノです。この研究の参加者は法的に盲目であり、学習すべき対象の建物の空間レイアウトに関する事前の知識はなく、対象の建物の空間レイアウトの学習に関するゲームプレイの全体的な目的も認識していません。まず、参加者に目隠しとヘッドフォンを提供します。

ヘッドホンが耳の上に適切に配置されていることを確認してください。次に、割り当てられたキーとオーディオ キューによって提示される情報をオーディオベースの環境での使用方法を参加者に指示します。シミュレーター。ここで示すような特定のキーストロークは、仮想環境内を移動して探索するために使用されます。

各仮想ステップは、実際の物理建物内の 1 ステップに近似します。操作方法を説明したあと、ゲームの前提やルールを説明しましょう。ゲームプレイ中に使用されるさまざまなオーディオキューを参加者に知らせます。

例えば、ユーザーが建物内を移動する際の宝石探しや近くにモンスターがいる音、聴覚情報、空間情報を順次取得し、仮想環境上で一歩一歩進むごとに動的に更新します。テキスト読み上げは、ユーザーの現在地、向き、方位、および経路上のオブジェクトや障害物の ID に関する詳細な情報を提供するために使用されます。音の空間定位は、ユーザーの自己中心的な見出しに合わせて更新されます。

たとえば、ドアが人の右側にある場合、ノック音はユーザーの右耳に聞こえます。人が180度回転して同じドアが左側に配置されると、同じノック音が左側のチャネルで聞こえるようになります。参加者に30分間のセッションを3回プレイさせます。

ゲームプレイ中に発生する問題や課題に注意し、各トレーニングセッションの後には、積極的な強化と説明またはさらなる指導を提供します。後で、参加者がJuulを見つけた数、時間、場所を集計して、ゲームプレイでのパフォーマンスをスコアリングします。仮想ナビゲーションタスクのパフォーマンスをテストするには、参加者に、Avesソフトウェアによって順番に提示される10の所定のナビゲーションタスクを完了することを説明します。

パスは同等の難易度で、あらかじめ決められた10の組み合わせに基づいて選択されます。開始位置と停止位置。各タスクの開始時に、各タスクを完了するために最大6分間があることを参加者に伝えます。

開始場所とターゲットの目的地を説明する指示が自動的に提供されます。参加者が音声の指示を受けて終了すると、タイミングは自動的に開始されます。目標地点に到着すると、ナビゲーションタスクの正常な完了と目標に到達するのにかかった時間など、結果の測定値が自動的に記録されます。

物理的な場所での参加者のパフォーマンスをテストするには、参加者に10の所定のナビゲーションタスクが与えられることを説明します。経験豊富な調査員の監督の下。参加者に、各タスクを完了するために最大6分間の猶予があること、および移動支援のために杖を使用することが許可されていることを伝えます。

ストップウォッチ、ナビゲーションタスクのリスト、および手動採点用のクリップボードを準備してください。参加者を四角くし、開始場所と目標目的地を説明します。被験者が最初の一歩を踏み出して終了すると、すぐにタイミングが始まります。

参加者が口頭で目的地に到着したことを報告すると、タスクが正常に完了したことと目標に到達するのにかかった時間が記録されます。参加者に、可能な限り最短ルートで建物を出ることを目標に、5つのナビゲーションタスクを完了することを説明します。経験豊富な調査員の監督の下、各ナビゲーションタスクを完了するために最大6分間の猶予があり、移動サポートのために杖を使用することが許可されていることを参加者に伝えます。

5つの所定の開始位置が使用され、長さと複雑さの異なる3つの出口パスが可能になります。ストップウォッチ、ナビゲーションタスクのリスト、手動採点用のクリップボードを用意してください。参加者を四角くし、開始位置を説明します。

タイミングは、参加者が最初の一歩を踏み出したときからすぐに始まり、参加者が建物の出口ドアに到着したことを口頭で報告したときに終わります。ドロップオフタスクの正常な完了、たどったパス、および建物を出るのにかかった時間が記録されます。さらに、パスは、最短のパスが長いパスよりも多くのポイントの価値を持つようにスコアリングされます。

ここでは、ナビゲーションタスクに関する3人の参加者の平均パフォーマンスを示します。仮想ナビゲーションタスクと物理ナビゲーションタスクの正解率は、両方のタスクで高いレベルの成功を示しています。ターゲットへのナビゲーションにかかる時間は、物理的なパフォーマンスと比較すると、仮想ナビゲーションの方が長かった。

ドロップオフタスクでは、参加者が建物を出るために可能な限り最短ルートを選択することが多いことが示唆されています。これは、到達と出口にかかる平均時間が短いことからも明らかです。ここに示す結果は、3 つのナビゲーション タスクすべてについて、1 人の参加者から得られたものです。

仮想ナビゲーション中は、完了するまでに79秒かかりました。黄色でマークされたパスで見られるタスクは、物理ビル内の同じパスでパフォーマンスを発揮し、46秒かかりました。ドロップオフタスクで。

参加者は、建物を出るために可能な限り最短の経路をたどりました。新しいテクノロジーを使用して視覚障害者の参加者と協力するには、励ましが必要であることを忘れないでください。私たちは、このデモンストレーションと研究に参加するための彼らの時間と意欲に感謝しています。