バーチャルリアリティウォーキングシミュレータを使用した歩行者行動の調査

この非常に没入型のバーチャルリアリティプロトコルは、人々が交差点の間に感情を調整する方法を調査することができます。トレッドミル上の仮想ウォーキングは、知覚と行動の間の相互関係を完全にキャプチャすることを可能にします。行動生態学の分野に関する洞察を提供し、研究者が歩行者の安全と自律走行車の開発に対する私たちの情熱を探求することを可能にするこのメッセージ。

研究者が自分の研究の目的に合わせてパラメータを正しく校正できるように、図を使用して交差状況を視覚化すると便利です。彼らの手順を実証することは、私の研究室の大学院生であるHui Liです。まず、Config ディレクトリを使用して、ウォーキング シミュレーターでパラメータを設定します。

車のセクションで、最初の車両のパラメータを設定します。セダンの場合はタイプを 1 に、バスの場合は 2、車両なしの場合は 0 に設定します。次に、速度をキロメートル/時に、距離をメートル単位で設定します。

同じパラメータを設定して、2台目の車のセクションを完了します。道路セクションには車線選択のパラメータが含まれていますが、パラメータレーンを1に設定して歩行者の開始位置に近い車線を使用するか、さらに遠くの車線に2つ使用します。サンプリング周波数に関連するパラメータを含む保存されたセクションで、1秒あたりのパラメータ数をヘルツの所望の値に設定し、設定ファイルを保存して終了します。

3 つの演習用試用版構成ファイルを準備し、ランダム化された順序で実験で使用する構成のリストを含む個別のシートを作成します。正常なまたは正常な視力を修正した参加者を募集し、各実験の前に書面によるインフォームド・コンセント・フォームに署名するよう依頼します。参加者にタスクの口頭での指示を付けてオーディオ録音を再生します。

そして、彼らに質問をするよう促します。準備ができたら、参加者をトレッドミルに導き、安定化ベルトを参加者の腰に引き入れさせます。実験中は常に手すりを持つように指示します。

参加者にハンドレールを持ちながらベルトをはいたままトレッドミルを歩く練習をしてもらいます。参加者がトレッドミルを快適に歩くことができたら、実行可能シミュレータをダブルクリックしてウォーキングシミュレータプログラムを開始します。必要に応じて、ヘッドセットを着用し、支援を提供するように参加者に指示します。

ヘッドターンに対して快適さと安定性の両方を確認してください。黒と白の漫画の横断歩道が参加者のビューに適切に揃うようにヘッドセットを調整します。最初の練習トライアルは車両なしで行われることを参加者に伝え、トライアルを開始します。

画面の下部にあるテキスト ボックスに最初の練習用試験の構成番号を入力し、[開始] ボタンをクリックします。参加者にまっすぐ前を見て、準備ができていると聞いたら準備をし、行くと聞いたら歩き始め、口頭での手がかりを準備して行くように指示します。●初練習トライアルで終了すると、歩行せずに車両を紹介する第2練習トライアルを実施します。

3回目の練習トライアルでは、左側から来る2台の車両が含まれ、2台の車両の間の道路を横断しようとする必要があることを参加者に知らせます。テキストボックスに3番目の試用番号を入力し、スタートボタンをクリックします。仮想ウォーキング実験を実行するには、テキスト ボックスのデータ シートから最初の構成番号を入力し、[開始] をクリックします。

最終試験と同様にシミュレーションを実行し、実験シートの構成番号の横に結果を記録します。歩行シミュレーターは、曲線から交点までの初期距離が参加者の接近速度に影響を与えるかどうかを判断するために使用されました。若い成人の速度はアプローチを通して増加したが、最初の距離が短いとき、彼らは試験の開始時に減速し、継続的にスピードアップした。

子供の場合、車両のサイズは、初期距離によって引き起こされる速度プロファイルと交差位置に影響を与えました。しかし、歩行後の分析によると、子供たちはアプローチを通してスピードを上げ、車間を横断すると、近い最初の距離のアプローチの開始時に減速しました。子供たちがバスの間を横断したとき、彼らの速度は、近い最初の距離のためのアプローチの開始時に増加も減少もありませんでした。

最初の距離が近くから遠く離れたところまで増加するにつれて、子供の傍受時間は大幅に増加することがわかりましたが、バス間を横断する場合、子供の傍受時間は近くの初期距離と中間の初期距離の間で有意に異なっていないことがわかりました。この方法で交差動作に関する正確な情報を提供するには、バーチャルリアリティヘッドセットの視野シーンを適切に調整する必要があります。この技術により、研究者は、ベアリング角やアフォーダンスなどの概念を研究するために使用された歩行者行動の数学的モデルを開発することができました。