Waiting
Login processing...

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

Behavior

Виртуальная реальность эксперименты с физиологические показатели

Published: August 29, 2018 doi: 10.3791/58318

Summary

Виртуальная реальность (VR) экспериментов может быть трудно осуществить и требует тщательного планирования. Этот протокол описывает метод для разработки и осуществления экспериментов VR, которые собирают физиологических данных от человека участников. Эксперименты в рамках виртуальных сред (EVE) используется для ускорения этого процесса.

Abstract

Виртуальная реальность (VR) эксперименты все чаще используются из-за их внутренней и внешней действительности, по сравнению с реальным наблюдений и лабораторных экспериментов, соответственно. VR особенно полезна для географической визуализации и расследований пространственного поведения. В исследование пространственного поведения, VR обеспечивает платформу для изучения взаимосвязи между навигации и физиологических мер (например., кожи проводимости, сердечного ритма, артериального давления). В частности физиологические меры позволяют исследователям для решения новых вопросов и ограничения предыдущих теории пространственных способностей, стратегий и производительности. Например индивидуальные различия в производительности навигации может быть объяснено степень, в которой изменения в возбуждение посредником эффекты сложности задачи. Однако сложности в разработке и осуществлении экспериментов VR может отвлечь экспериментаторов из их основных научных целей и ввести нарушений в сборе и анализе данных. Для решения этих проблем, интерфейс эксперименты в виртуальных средах (EVE) framework включает стандартизированные модули, такие как участник подготовки с элементом управления, сбора данных с помощью вопросников, синхронизации физиологических измерения и хранения данных. Ева также обеспечивает необходимую инфраструктуру для управления данными, визуализации и оценки. В настоящем документе описывается протокол, который использует Ева рамки для проведения экспериментов навигации в VR с физиологических датчиков. Протокол содержит необходимые шаги для вербовки участников, придавая физиологических датчиков, управляющей эксперимент с использованием EVE и оценки собранных данных с инструментами оценки Ева. В целом этот протокол будет способствовать будущих исследований путем рационализации разработки и осуществления VR экспериментов с физиологических датчиков.

Introduction

Понимание, как перемещаться лиц имеет важные последствия для нескольких полей, включая когнитивной науки1,2,3, нейронауки4,5и компьютерные науки6 , 7. Навигация была исследована в реальных и виртуальных средах. Одним из преимуществ реальных экспериментов является навигации не требует посредничества интерфейса управления и таким образом может привести к более реалистичным пространственного поведения. В отличие от виртуальной реальности (VR) эксперименты позволяют для более точного измерения поведенческих (например., ходьба траектории) и физиологические (например., ЧСС) данных, а также более экспериментальный управления (т.е., внутренняя срок действия). В свою очередь такой подход может привести к простой интерпретации данных и таким образом более надежные теории навигации. Кроме того нейронауки могут воспользоваться VR, потому что исследователи могут исследовать нейронные корреляты навигации, в то время как участники участвуют в виртуальной среде, но не может двигаться физически. Для компьютерных ученых Навигация в VR требует уникальных разработок в процессорной мощности, памяти и компьютерной графики, с тем чтобы обеспечить захватывающий опыт. Результаты экспериментов VR может применяться также в архитектуре и картографии путем информирования дизайн здания макеты8 и карта функций9 для облегчения навигации реального мира. Недавно достижения в технологии VR в сочетании с резкое снижение его стоимости привели к увеличению числа лабораторий, используя VR за свои экспериментальные проекты. Из-за этой растущей популярности исследователи должны рассмотреть способы упорядочения осуществления VR приложений и стандартизировать процесс эксперимент. Этот подход поможет переключения ресурсов от осуществления развития теории и расширить существующие возможности VR.

VR установок может варьироваться от более до менее реалистичной с точки зрения дисплеи и элементов управления. Более реалистичные VR установках, как правило, требуют дополнительной инфраструктуры, например большие отслеживания пробелов и высоким разрешением отображает10. Эти системы часто используют перенаправленный пешеходных алгоритмов для того, чтобы придать незаметные вращений и переводы на визуальной обратной связи, предоставляемой пользователям и эффективно увеличить виртуальной среды, через которую участники могут двигаться11 , 12. Эти алгоритмы могут быть обобщенные в том, что они не требуют знания о природоохранной структуры13 или прогнозирования в том, что они предполагают конкретного пути для пользователя14. Хотя большинство исследований на перенаправленный ходьбе использовали руководитель конной отображает (ГМДО), некоторые исследователи используют версию этой техники с ходить на месте как часть большой проекции системы (например., пещеры)15. В то время как HMDs может осуществляться на голове участника, ПЕЩЕРЕ отображает, как правило, обеспечивают более широкое горизонтальное поле зрения16,17. Однако менее инфраструктура необходима для VR систем с использованием настольных дисплеев18,19. Neuroscientific исследования также использовала VR системы в сочетании с функциональной магнитно-резонансная томография (МРТ) во время сканирования20, в сочетании с МР-томографию после сканирования21,22и в сочетании с электроэнцефалография (ЭЭГ) во время записи2423,. С целью координации различных дисплеев и элементов управления, которые используются для навигации исследований необходимы рамки программного обеспечения.

Исследования, который включает в себя VR и физиологических данных создает дополнительные проблемы, такие как сбор данных и синхронизации. Однако физиологических данных позволяет для расследования неявных процессов, которые могут быть посредником взаимосвязь между поведением потенциальных и пространственной навигации. Действительно, связь между стрессом и навигации была изучена с помощью рабочего стола VR и сочетание различных физиологических датчиков (т.е., частота сердечных сокращений, артериальное давление, проводимость кожи, слюнных кортизола и альфа амилаза)25 , 26 , 27 , 28. Например, Ван Gerven и коллеги29 изучить влияние стресса на стратегия навигации и производительности с помощью виртуальной реальности версии задачи лабиринт Морриса воды и несколько физиологических мер (например., спазмолитическое проводимость, сердечного ритма, артериального давления). Их результаты показали, что стресс предсказал стратегия навигации с точки зрения использования ориентир (т.е., эгоцентрической против аллоцентрическом), но не была связана с производительностью навигации. В целом результаты предыдущих исследований несколько несовместимых относительно влияние стресса на пространственной памяти и производительностью навигации. Этот шаблон может быть обусловлено разделение стресса (например., холодная прессорных процедура26, звезда зеркало отслеживания задач25) от фактического навигации задачи, использование простой лабиринт как виртуальных сред ( например., виртуальный Моррис воды лабиринт26, виртуальный Радиальный/консольный торцовочный лабиринт28) и различия в методологические детали (например., тип стресса, тип физиологических данных). Различия в формате собранных физиологических данных также может быть проблематичным для осуществления и анализа таких исследований.

Эксперименты в рамках виртуальных экспериментов (EVE) содействует разработке, осуществлении и анализе VR экспериментов, особенно с дополнительных периферийных устройств (например., глаз трекеры, физиологические устройств)30. Ева рамки свободно имеющиеся как открытым исходным кодом проекта на GitHub (https://cog-ethz.github.io/EVE/). Эта структура основана на популярной единство 3D движок игры (https://unity3d.com/) и системы управления базами данных MySQL (https://www.mysql.com/). Исследователи могут использовать Ева рамки для подготовки на различных этапах эксперимента VR, включая до и после исследования вопросников, базовые измерения для любых физиологических данных, обучение с помощью интерфейса управления, главной навигации Целевая и тесты для пространственной памяти просмотренного окружающей среды (например., суждения относительно направления). Экспериментаторы также может управлять синхронизации данных из различных источников и на различных уровнях агрегирования (например., через испытания, блоков или сессий). Источники данных могут быть физические (т.е., подключенных к пользователю; см. Таблицу материалов) или виртуальный (т.е., зависит от взаимодействия между Аватар участника и виртуальной среды). Например эксперимент может потребоваться запись сердечного ритма и позиции/ориентации от участника, когда тот участник аватар движется по конкретной области виртуальной среды. Все эти данные автоматически сохраняются в базе данных MySQL и оценены с функциями воспроизведения и R пакет evertools (https://github.com/cog-ethz/evertools/). Evertools обеспечивает экспорт функций, основные Описательная статистика, и диагностические инструменты для распределения данных.

Ева рамки могут быть развернуты с различными VR систем и физической инфраструктуры. В настоящем протоколе мы описываем одной конкретной реализации на NeuroLab в ETH Zürich (рис. 1). NeuroLab — 12 м, номер 6 м, содержащий изолированные палаты для проведения экспериментов ЭЭГ, кабина для VR системы (2,6 м х 2,0 м), и занавешенное уголок для крепления физиологических датчиков. VR система включает в себя 55" ультра-высокой четкости телевизионных дисплей, high-end игровой компьютер, интерфейс управления джойстика и несколько физиологических датчиков (см. Таблицу материалы). В следующих разделах мы описать протокол для проведения эксперимента навигации в NeuroLab, с помощью рамки Ева и физиологических датчиков, настоящий представитель результаты одного исследования на стресс и навигации и обсудить возможности и проблемы, связанные с этой системой.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Следующий протокол был проведен в соответствии с руководящими принципами, утвержденными этики Комиссии ETH Zürich как часть предложения EK 2013-N-73.

1. набрать и подготовить участников

  1. Выберите участников с конкретной демографической ситуации (например., возраст, пол, образование) с помощью системы участник набора или списка рассылки (например., UAST; http://www.uast.uzh.ch/).
  2. Связаться с выбранным участникам по электронной почте. В этом сообщении Напомните участникам сессии время и требования. Пусть участники знают что они должны носить свободную Топ (для мониторинг артериального давления), воздерживаться от алкоголя за 12 ч до эксперимента и воздерживаться от нескольких других видов деятельности (т.е., кофеин, Курение, питание и упражнения) за 3 ч до эксперимента.

2. Подготовьте эксперимент и физиологических устройств с помощью Евы

  1. Перед каждой экспериментальной сессии запустите компьютер, монитор экспериментатор и тестирования монитора.
  2. Убедитесь, что номер Вентилятор, термометр и влажность монитор подключены.
  3. Включите машина измерения электродермальной активности (ЭДА) и электрокардиографии (ЭКГ; например., PowerLab от ADInstruments). Смотрите таблицу материалов.
  4. Откройте программное обеспечение САПР/ЭКГ (Ева в настоящее время поддерживает Labchart от ADInstruments) и создайте новый файл параметров. Выберите частоту выборки 1,000 Гц и соответствующее количество каналов (например., один для ЭПУ и один для ЭКГ). Сохраните этот файл и повторно сохранить версию с другим именем для каждой экспериментальной сессии.
  5. Для электродов ЭПУ, выполняют холостого ноль (т.е., без электродов, придает ничего) для получения базовой оценки системы проводимости.
  6. Убедитесь, что интерфейс управления (например., джойстик) подключен к компьютеру.
  7. На мониторе экспериментатор откройте исполняемый файл единства для эксперимента.
    1. Откройте меню «Параметры эксперимент» в канун и введите параметры эксперимент (например., участник идентификационный номер, физиологических измерений файл, экспериментальные условия, комнатной температуре и влажности).
    2. Нажмите кнопку «начать эксперимент».

3. Экспериментальная процедура

  1. Процедура введения и согласия
    1. Подобрать участник в месте согласованных совещания и направлять его в лабораторию.
    2. Укажите, что сессия займет примерно 90 мин и попросите участников хранить часы или мобильный телефон.
    3. Попросите участников сидеть в кресле экспериментальной и объяснить экспериментальные процедуры согласно подготовленной словесные сценарий.
    4. Попросите участников прочитать информационный лист и подписать форму информированного согласия.
  2. Подключение датчиков EDA и ЭКГ
    1. Очистите указательный палец и палец кольцо недоминирующей руки с мокрой ткани без мыла. Убедитесь, что они сухие и подключить два EDA электродов к медиальной фаланг.
    2. Очистите кожу на груди, где будут размещены электроды ЭКГ с влажной тканью.
    3. Место белый, черный и красный электродов на теле участника между ребрами согласно рис. Поместите белый электрода на верхней правой части живота (UR) и черный электрода на верхней левой части живота (UL). Поместите красный электрод на нижней левой части живота (LL). Убедитесь, что три электроды не являются непосредственно над ребра.
    4. Подключите три цветных ЭКГ провода к соответствующим электродам, прилагается к телу участника.
  3. Предварительно эксперимент анкеты
    1. Предоставить участнику с клавиатурой и мышью, которая будет использоваться для ответа на вопросники (например., демографические вопросы, первая часть краткий вопросник государство стресс, Санта-Барбара чувство направления шкалы) и сообщить ему или ей, что им будет предложено ряд вопросов на компьютере.
    2. Сообщите участникам, что они могут попросить экспериментатор вопросы относительно вопросников в любое время.
    3. Закройте два боковых стенок кабины, в то время как участник завершает вопросники.
  4. Подготовка к физиологических измерений. Эти шаги могут проводиться в то время как участник завершает вопросники.
    1. Информировать участник, что экспериментатор теперь подготовит физиологических устройств.
    2. Проверьте, что электроды подключены в правильные места.
    3. Прикрепите тонометра для недоминирующей руки.
    4. Предоставить инструкции участника относительно точное измерение артериального давления. Скажите участник к минимуму движения руки и тела, держать артериальное давление манжеты на уровне сердца и поддержания вертикальной позы с его или ее ноги на пол.
    5. Подключите два провода EDA к электродам на пальцах.
    6. Выключите свет над монитор и тусклый все другие накладные огни минимальную.
    7. Рука джойстика к участнику и убедитесь, что указатель мыши находится за пределами экрана тестирования монитора.
    8. Нуль-канальное ЭПУ для того чтобы получить мера человека начиная с уровнем проводимость кожи.
    9. В программное обеспечение САПР/ЭКГ откройте диалоговое окно «Amp био». Выберите диапазон сигнала, в котором сердце бить сигнал охватывает около одной трети из окна предварительного просмотра (5 МВ в большинстве случаев).
    10. Начать запись с помощью программного обеспечения САПР/ЭКГ и проверить, является ли сигнал видимым в окне программного обеспечения САПР/ЭКГ на мониторе экспериментатора.
    11. Запустите запись, нажав на соответствующую кнопку в машине кровяного давления кровяного давления.
    12. Переход к открытой программе единства и нажмите «Начать измерения». Фиксация крест должен появиться.
  5. Джойстик обучение и исходных видео
    1. Попросите участников смотреть и следовать за видео обучение, которое предписывает ему или ей как использовать джойстик.
    2. Попросите участников завершить подготовку лабиринт для того, чтобы практика, с помощью джойстика. В этом лабиринте подготовки участников поручено следить за стрелками, которые указывают маршрут и собирать плавающих камней.
    3. Если эксперимент включает звук, место наушники на голове участника.
    4. Попросите участника наблюдать видео базовый характер без перемещения. Это видео используется для учета исходных условий измерения физиологических данных участника в ходе последующего анализа.
  6. Задачи навигации
    1. Убедитесь, что участники прочитали инструкции относительно задач навигации будет завершено. Запрос относительно того, имеет ли участник любые вопросы прежде, чем начнется задача навигации. Скажите участник, что они не должны задавать вопросы во время навигации задачи.
    2. Попросите участников нажать на спусковой крючок на джойстик, когда он или она готова к началу навигации Целевая.
  7. Окончательный физиологические показатели и отряд физиологических датчиков
    1. Подождите, пока система завершила измерения окончательный кровяного давления.
    2. Остановите запись EDA и ЭКГ, нажав кнопку Остановить в программное обеспечение САПР/ЭКГ.
    3. Снимите манжету артериального давления.
    4. Удаление EDA электродов от участника.
    5. Попросите участников, чтобы не удалить электроды ЭКГ до конца эксперимента.
    6. Удалите джойстик и наушники.
  8. После эксперимента анкеты
    1. Предоставить участник с клавиатурой и мышью для вопросников после эксперимента (например., вторая часть короткий вопросник состояние стресса, самооценки манекена, симулятор болезни вопросника).
    2. Что они попросят еще ряд вопросов на компьютере, и что он или она может задавать вопросы, при необходимости, информировать участников.
  9. Концу экспериментальной сессии
    1. Информировать участника, что экспериментальная часть сейчас завершена. Спасибо ей или ему за участие в эксперименте.
    2. Скажите участник, что он теперь можно снять ЭКГ электроды.
    3. Выплачивать участникам и попросите их подписать печатных получения.
    4. Спросите, если участник имеет любые вопросы относительно этого эксперимента и сопровождать его или ее вне экспериментальной номер.

4. после каждой экспериментальной сессии

  1. Откройте меню «оценки» в канун провести эксперимент диагностики (например., воспроизводить траектории) и сохранять файлы физиологических измерений в программное обеспечение САПР/ЭКГ.
  2. В меню «оценки» в канун нажмите кнопку «Добавить событие маркер» для обозначения событий в файлах физиологических измерений. Этот шаг очень важен для анализа физиологических данных с точки зрения конкретных экспериментальных этапов.
  3. Сохраните файл Фотоэлектроплетизмографический/ЭКГ в файле физиологических измерений в программное обеспечение САПР/ЭКГ.
  4. Экспорт в экспериментальных данных для резервного копирования с помощью пакета evertools.
  5. Выключите машину Фотоэлектроплетизмографический/ЭКГ и чистой EDA электродов с Спиртовые салфетки.
  6. Марк, который участник показал вверх в системе участник набора.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

От каждого участника в NeuroLab, мы, как правило, собирают физиологических данных (например., ЭКГ), анкетные данные (например., Санта-Барбара чувство направления масштаба или SBSOD-31) и навигационные данные (например., пути через Виртуальная среда). Например изменения частоты сердечных сокращений (производный от данных ЭКГ) были связаны с изменениями в государствах стресс в комбинации с другими физиологические32 и33самоотчета меры. Наша система позволяет для различных типов анкет представлены как короткий вопросник государство стресс34 и SBSOD31 . SBSOD является самоотчета меры пространственные способности, что часто, коррелированных с поведение навигации в режиме реального и виртуального, крупномасштабные, сред35. Кроме того, данные навигации может использоваться для определения пространственных решений участников (например., нерешительность, эффективности навигации) в36различных стрессовых ситуациях.

Репрезентативное исследование исследовал влияние стресса на приобретение пространственных знаний во время навигации. Мы протестировали 60 участников (29 мужчин и женщин 31; средний возраст = 23.3) индивидуально во время сеанса 90 мин. Во время навигации задачи каждой сессии, участники были помещены в одну из двух групп (т.е., стресс и не стресс) и завершил три обучения и тестирования фазы, в то время как EDA и ЭКГ данных непрерывно были записаны. Этапы обучения участвует, найти набор четырех местах (рис. 3) с помощью карты, который может активироваться с помощью кнопки джойстика. Тестировании участвует навигации для каждого из этих мест в определенном порядке с таймером видимым. Для только группе стресс участники денежной также были оштрафованы на сумму времени, необходимого для поиска этих мест. Это валютный давление был единственным манипуляции стресса в настоящем исследовании.

Как предсказано, физиологических данных из этого эксперимента указано выше возбуждения для группы стресс чем группа не стресс с точки зрения частоты сердечных сокращений, t(58) = 2.14, se = 1,03, p =.04, но не в плане ЭПУ, t(58) =-0.68, se = 0,02, p =.50 (рис. 4). Кроме того, существует отрицательная корреляция между SBSOD счет и время, необходимое для поиска определенных мест четыре цели на этапе обучения, r(58) =-0.40, p =.002, но не на этапе тестирования, r(58) = -0.25, p =.057. Согласно визуализировать траектории участники в группе стресс, как представляется, быть менее распространены в виртуальной среде. Вместе эти результаты показывают, что выше возбуждение и пространственные способности могут быть связаны с более эффективным поведение навигации.

Figure 1
Рисунок 1 : Фотографии NeuroLab в ETH Zürich. () зрения экспериментатора и участник во время тестирования. Экспериментатор может следить за участника в режиме реального времени. (b) крупным планом зрения участника навигации по виртуальной среде, в то время как физиологические данные собираются. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 2
Рисунок 2 : Диаграмма, представляющая размещение трех электродов ЭКГ. Этот показатель был доработанной форме пены (свободный открытый доступ к Meducation)37, которая лицензируется под Creative Commons Attribution-Некоммерческое-ShareAlike 4.0 международной лицензии. Изображение было изменено выделить необходимые для системы 3-электрод электродов. Эти электроды должны быть помещены между ребер по верхней правой части живота (UR), верхней левой части живота (UL) и нижней левой части живота (LL) пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 3
Рисунок 3 : Скриншоты из навигации эксперимент в NeuroLab. () Скриншот от джойстика обучающее видео. Участникам было предложено воспроизвести движения джойстика от видео в правом верхнем углу. (b) Скриншот от джойстика подготовки лабиринт. Участники переехал через лабиринт ниже плавающей стрелки и сбора камней. (c) скриншот из этапа обучения задачи навигации. Участники могут нажать спусковой крючок на джойстик для вызова карте виртуальной среды. Список целевых мест был отображается на правой стороне экрана. (d) Скриншот от тестирования этапа задачи навигации. Участникам было предложено найти тех же местах в определенном порядке, в то время как были видны движущиеся часы и движущихся вознаграждение. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 4
Рисунок 4 : Представитель результаты от одного эксперимента навигации в NeuroLab, с помощью физиологических устройства и платформы Ева. () A граф, представляющий связь между (стресс группа в Аквамарин и управления группы лосось розовый) и средней частоты сердечных сокращений (после исправления для базового значения38). Средняя частота сердечных сокращений для группы стресса значительно выше, чем в контрольной группе. (b) разброс участок, представляющий связь между SBSOD счет и время провел обучение (в черном) и тестирования (серый). Есть значительные негативные отношения между SBSOD Оценка и время, проведенное обучение и аналогичная тенденция для тестирования времени. (c) карта виртуальной среды, которая показывает агрегированные данные пути от стресса (Аквамарин) и групп управления (лосось розовый). Темнее окраска показывает, что более высокая доля пути, принятые по этому маршруту из определенной группы. Для пустых областей доля пути получения был похож на две группы. Цели места обозначены черными точками. Как показано, группе стресс был более вероятно, чем в контрольной группе двигаться вдоль более прямые пути между точками цели. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

В настоящем документе мы описали протокол для проведения экспериментов в VR с физиологической устройств с помощью платформы накануне. Эти типы экспериментов являются уникальными из-за соображений дополнительного оборудования (например., физиологические устройства и другие периферийные устройства), подготовительные шаги для сбора физиологических данных с использованием VR и требования к управлению данными. Настоящий Протокол содержит необходимые шаги для экспериментаторов, которые намерены собирать данные от различных периферийных устройств одновременно. Например, использование физиологической устройств требует очистки и прикрепление электродов в определенных местах на теле участника (например., грудь и пальцев) таким образом, не вмешиваться с другими периферийными устройствами (например., джойстик). Сроки таких шагов должны учитывать потенциальные дрейф в физиологических сигналов и соответствующее окно, в течение которого данные является надежным. Экспериментатор рассмотрение сроков также имеет решающее значение для подготовительных шагов в рамках каждой экспериментальной сессии. Например, участники должны выполнить базовый этап (например., природа видео) чтобы экспериментатор для учета индивидуальных разногласий в физиологической реактивности, а также подготовки этапа с интерфейсом управления для того, экспериментатор отделить их способность модульна от их пространственных решений в VR16,17. Кроме того синхронизация и хранение этих данных увеличение сложности с количество источников данных. Ева рамок, описанных в настоящем протоколе обеспечивает решение для исследований с несколькими источниками данных в VR. Кроме того гибкость рамок Ева позволяет исследователям изменить экспериментальный дизайн согласно их вопросы исследования и добавить новые периферийные устройства, например глаз трекеров и электроэнцефалография.

Однако существуют некоторые ограничения на этот подход. Во-первых работа с рамках Ева требует некоторых знаний компьютерной науки и базовые навыки программирования. Во-вторых интерпретация физиологических данных основана на давней традиции эмпирических исследований, которые необходимо учитывать при проектировании и анализе этих видов исследований. Знание этой литературы очень важно, учитывая, что физиологические данные могут быть легко неправильно истолкованы (например., запутанной стресс и возбуждение). В-третьих многие эксперименты в VR подвержены критику относительно внешней действительности в отношении виртуальной среды и интерфейс управления. Например обои VR часто использует ручной джойстики и не обеспечивают реалистичные проприоцептивной обратную связь во время ходьбы. По сравнению с исследованиями в реальных средах, виртуальные среды, как правило, привести к недооценке расстояния39 и меньше точность пространственной обновления без проприоцептивной обратной связи (без физически поворота)40. Однако оценки и повернуть восприятие расстояние в VR может быть улучшено с явной визуальной обратной связи41,42.

Предыдущие исследования показали, что эксперименты в VR еще может воспроизводить реалистичные пространственных18,39 и социальной36,,4344 поведение. Кроме того VR позволяет для большего контроля экспериментальных и систематические изменения, которые будет трудно в реальных сценариях45. Рамки как Ева может также содействовать разработке программы исследований с использованием VR, предоставляя возможности для воспроизведения и распространения предыдущих работ. Например исследователи могут слегка изменить существующую эксперимент, чтобы включить дополнительные вопросники или другой судебной структуры. Несколько дополнительных преимуществ платформы Ева являются эффективное управление данными, наличие онлайн учебники и потенциал для других, чтобы способствовать его развитию. Действительно Ева framework доступна бесплатно как open-source проектом, который поощряет сотрудничество.

Текущие исследования в этой лаборатории изучают влияние экологических функций на восприятие и физиологические реакции участников с различных социально-экономических групп и влияние перегруженных средах на физиологические Отзывы участников, погруженный в виртуальной толпы. В будущем, этот протокол может включать несколько пользователей, сетевые технологии, которая позволит участникам в различных физических расположениях взаимодействовать практически. Наконец Ева рамки в настоящее время распространяется на пакеты анализа данных за пределы простой диагностики и визуализации пространственных данных.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Авторы не имеют ничего сообщать.

Acknowledgments

Виртуальная среда была любезно предоставленных ВИС игры (http://www.vis-games.de) для проведения исследований в виртуальной реальности.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Alienware Area 51 Base Dell  210-ADHC Computation
138 cm 4K Ultra-HD LED-TV Samsung UE55JU6470U Display
SureSigns VS2+ Philips Healthcare 863278 Blood Pressure
PowerLab 8/35 AD Instruments PL3508 Skin Conductance
PowerLab 26T (LTS) AD Instruments ML4856 Heart Rate
Extreme 3D Pro Joystick Logitech 963290-0403 HID

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Gallistel, C. R. The Organization of Learning. , MIT Press. Cambridge, MA. (1990).
  2. Waller, D., Nadel, L. Handbook of Spatial Cognition. , American Psychological Association. Washington D.C. (2013).
  3. Denis, M. Space and Spatial Cognition: A Multidisciplinary Perspective. , Routledge. Abingdon, Oxon. (2017).
  4. Epstein, R. A., Patai, E. Z., Julian, J. B., Spiers, H. J. The cognitive map in humans: spatial navigation and beyond. Nature Neuroscience. 20, 1504 (2017).
  5. O'Keefe, J., Nadel, L. The Hippocampus as a Cognitive Map. , Clarendon Press. Oxford. (1978).
  6. Kuipers, B. J. Modelling spatial knowledge. Cognitive Science. 2, 129-153 (1978).
  7. Heppenstall, A. J., Crooks, A. T., See, L. M., Batty, M. Agent-Based Models of Geographical Systems. , Springer. Netherlands. Dordrecht. (2012).
  8. Kuliga, S. F., Thrash, T., Dalton, R. C., Hölscher, C. Virtual reality as an empirical research tool - Exploring user experience in a real building and a corresponding virtual model. Computers, Environment and Urban Systems. 54, 363-375 (2015).
  9. Credé, S., Fabrikant, S. I. Let's Put the Skyscrapers on the Display-Decoupling Spatial Learning from Working Memory. Proceedings of Workshops and Posters at the 13th International Conference on Spatial Information Theory (COSIT 2017). , 163-170 (2018).
  10. Hodgson, E., Bachmann, E. R., Vincent, D., Zmuda, M., Waller, D., Calusdian, J. WeaVR: a self-contained and wearable immersive virtual environment simulation system). Behavior Research Methods. 47 (1), 296-307 (2015).
  11. Nilsson, N., et al. 15 Years of Research on Redirected Walking in Immersive Virtual Environments. IEEE Computer Graphics and Applications. , 1-19 (2018).
  12. Razzaque, S., Kohn, Z., Whitton, M. C. Redirected walking. Proceedings of EUROGRAPHICS. , 105-106 (2001).
  13. Hodgson, E., Bachmann, E. Comparing Four Approaches to Generalized Redirected Walking: Simulation and Live User Data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 19 (4), 634-643 (2013).
  14. Nescher, T., Huang, Y. -Y., Kunz, A. Planning redirection techniques for optimal free walking experience using model predictive control. 2014 IEEE Symposium on 3D User Interfaces (3DUI). , 111-118 (2014).
  15. Razzaque, S., Swapp, D., Slater, M., Whitton, M. C., Steed, A. Redirected walking in place. Eurographics workshop on virtual environments. , 123-130 (2002).
  16. Meilinger, T., Knauff, M., Bulthoff, H. Working Memory in Wayfinding-A Dual Task Experiment in a Virtual City. Cognitive Science: A Multidisciplinary Journal. 32 (4), 755-770 (2008).
  17. Grübel, J., Thrash, T., Hölscher, C., Schinazi, V. R. Evaluation of a conceptual framework for predicting navigation performance in virtual reality. PLOS ONE. 12 (9), 0184682 (2017).
  18. Weisberg, S. M., Schinazi, V. R., Newcombe, N. S., Shipley, T. F., Epstein, R. A. Variations in Cognitive Maps: Understanding Individual Differences in Navigation. Journal of experimental psychology. Learning, memory, and cognition. , (2014).
  19. Wiener, J. M., Hölscher, C., Büchner, S., Konieczny, L. Gaze behaviour during space perception and spatial decision making. Psychological research. 76 (6), 713-729 (2012).
  20. Hassabis, D., Chu, C., Rees, G., Weiskopf, N., Molyneux, P. D., Maguire, E. A. Decoding Neuronal Ensembles in the Human Hippocampus. Current Biology. 19 (7), 546-554 (2009).
  21. Maguire, E. A., Nannery, R., Spiers, H. J. Navigation around London by a taxi driver with bilateral hippocampal lesions. Brain. 129, 2894-2907 (2006).
  22. Marchette, S. A., Vass, L. K., Ryan, J., Epstein, R. A. Anchoring the neural compass: coding of local spatial reference frames in human medial parietal lobe. Nature neuroscience. 17 (11), 1598-1606 (2014).
  23. Vass, L. K., et al. Oscillations Go the Distance: Low-Frequency Human Hippocampal Oscillations Code Spatial Distance in the Absence of Sensory Cues during Teleportation. Neuron. 89 (6), 1180-1186 (2016).
  24. Sharma, G., Gramann, K., Chandra, S., Singh, V., Mittal, A. P. Brain connectivity during encoding and retrieval of spatial information: individual differences in navigation skills. Brain Informatics. 4 (3), (2017).
  25. Richardson, A. E., VanderKaay Tomasulo, M. M. Influence of acute stress on spatial tasks in humans. Physiology & Behavior. 103 (5), 459-466 (2011).
  26. Duncko, R., Cornwell, B., Cui, L., Merikangas, K. R., Grillon, C. Acute exposure to stress improves performance in trace eyeblink conditioning and spatial learning tasks in healthy men. Learning & memory (Cold Spring Harbor, N.Y.). 14 (5), 329-335 (2007).
  27. Klopp, C., Garcia, C., Schulman, A. H., Ward, C. P., Tartar, J. L. Acute social stress increases biochemical and self report markers of stress without altering spatial learning in humans. Neuro endocrinology letters. 33 (4), 425-430 (2012).
  28. Guenzel, F. M., Wolf, O. T., Schwabe, L. Sex differences in stress effects on response and spatial memory formation. Neurobiology of Learning and Memory. 109, 46-55 (2014).
  29. van Gerven, D. J. H., Ferguson, T., Skelton, R. W. Acute stress switches spatial navigation strategy from egocentric to allocentric in a virtual Morris water maze. Neurobiology of Learning and Memory. 132, 29-39 (2016).
  30. Grübel, J., Weibel, R., Jiang, M. H., Hölscher, C., Hackman, D. A., Schinazi, V. R. EVE: A Framework for Experiments in Virtual Environments. Spatial Cognition X: Lecture Notes in Artificial Intelligence. , 159-176 (2017).
  31. Hegarty, M., Richardson, A. E., Montello, D. R., Lovelace, K., Subbiah, I. Development of a self-report measure of environmental spatial ability. Intelligence. 30, 425-447 (2002).
  32. Ziegler, M. G. Psychological Stress and the Autonomic Nervous System. Primer on the Autonomic Nervous System. , 189-190 (2004).
  33. Michaelis, J. R., Rupp, M. A., Montalvo, F., McConnell, D. S., Smither, J. A. The Effect of Vigil Length on Stress and Cognitive Fatigue. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting. 59 (1), 916-920 (2015).
  34. Helton, W. S. Validation of a Short Stress State Questionnaire. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting. 48 (11), 1238-1242 (2004).
  35. Wolbers, T., Hegarty, M. What determines our navigational abilities. Trends in Cognitive Sciences. 14 (3), 138-146 (2010).
  36. Moussaïd, M., et al. Crowd behaviour during high-stress evacuations in an immersive virtual environment. Journal of The Royal Society Interface. 13 (122), (2016).
  37. Cadogan, M. Lead positioning. , Available from: https://lifeinthefastlane.com/ecg-library/basics/lead-positioning/ (2017).
  38. Wilder, J. The law of initial value in neurology and psychiatry. The Journal of Nervous and Mental Disease. 125 (1), 73-86 (1957).
  39. Loomis, J., Knapp, J. Visual Perception of Egocentric Distance in Real and Virtual Environments. Virtual and Adaptive Environments. , 21-46 (2003).
  40. Richardson, A. R., Waller, D. The effect of feedback training on distance estimation in virtual environments. Applied Cognitive Psychology. 19 (8), 1089-1108 (2005).
  41. Klatzky, R. L., Loomis, J. M., Beall, A. C., Chance, S. S., Golledge, R. G. Spatial updating of self-position and orientation during real, imagined, and virtual locomotion. Psychological Science. 9, 293-298 (1998).
  42. Bakker, N. H., Werkhoven, P. J., Passenier, P. O. Calibrating Visual Path Integration in VEs. Presence: Teleoperators and Virtual Environments. 10 (2), 216-224 (2001).
  43. Thrash, T., et al. Evaluation of control interfaces for desktop virtual environments. Presence. 24 (4), (2015).
  44. Kinateder, M., Warren, W. H. Social Influence on Evacuation Behavior in Real and Virtual Environments. Frontiers in Robotics and AI. 3, 43 (2016).
  45. Loomis, J. M., Blascovich, J. J., Beall, A. C. Immersive virtual environment technology as basic research tool in psychology. Behavior Research Methods, Instruments & Computers. 31 (4), 557-564 (1999).

Tags

Поведение выпуск 138 когнитивной науки виртуальной реальности виртуальных сред физиологических датчиков пространственной познания Навигация
Виртуальная реальность эксперименты с физиологические показатели
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Weibel, R. P., Grübel, J.,More

Weibel, R. P., Grübel, J., Zhao, H., Thrash, T., Meloni, D., Hölscher, C., Schinazi, V. R. Virtual Reality Experiments with Physiological Measures. J. Vis. Exp. (138), e58318, doi:10.3791/58318 (2018).

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