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Behavior

Usando um simulador de caminhada de realidade virtual para investigar o comportamento de pedestres

Published: June 9, 2020 doi: 10.3791/61116

ERRATUM NOTICE

Summary

Este protocolo descreve o uso de um simulador de caminhada que serve como um método seguro e ecologicamente válido para estudar o comportamento dos pedestres na presença de tráfego em movimento.

Abstract

Para atravessar uma estrada com sucesso, os indivíduos devem coordenar seus movimentos com veículos em movimento. Este artigo descreve o uso de um simulador ambulante no qual as pessoas caminham em uma esteira para interceptar lacunas entre dois veículos em movimento em um ambiente virtual imersivo. A realidade virtual permite uma investigação segura e ecologicamente variada do comportamento de cruzamento de lacunas. Manipular a distância inicial de partida pode aumentar a compreensão do regulamento de velocidade de um participante ao mesmo tempo em que se aproxima de uma lacuna. O perfil de velocidade pode ser avaliado para várias variáveis de cruzamento de lacunas, como distância inicial, tamanho do veículo e tamanho de lacuna. Cada simulação de caminhada resulta em uma série de posição/tempo que pode informar como a velocidade é ajustada de forma diferente, dependendo das características de lacuna. Essa metodologia pode ser usada por pesquisadores que investigam o comportamento dos pedestres e a dinâmica comportamental ao empregar participantes humanos em um ambiente seguro e realista.

Introduction

A travessia de lacunas, um comportamento interceptador, requer mover-se em relação a uma lacuna entre dois veículos em movimento1,2,3,4. A travessia de lacunas envolve a percepção de veículos que se aproximam e o controle da movimentação do tráfego. Isso requer que as ações sejam precisamente acopladas com informações percebidas. Muitos estudos anteriores examinaram o julgamento perceptivo e o comportamento de cruzamento de lacunas usando estradas artificiais, simuladores de estrada e ambientes virtuais de projeção de tela5,6. No entanto, a literatura anterior de travessia de estradas tem uma compreensão incompleta desse comportamento, e a validade ecológica desses estudos tem sido questionada7,8,9.

Este protocolo apresenta um paradigma de pesquisa para estudar o comportamento de cruzamento de lacunas em realidade virtual, maximizando assim a validade ecológica. Um simulador ambulante é usado para examinar a percepção e as ações do comportamento de cruzamento de lacunas. O simulador proporciona um ambiente de caminhada seguro para os participantes, e a caminhada real no ambiente simulado permite que os pesquisadores capturem totalmente a relação recíproca entre percepção e ação. Indivíduos que realmente atravessam uma estrada são conhecidos por julgar a diferença de tempo com mais precisão do que aqueles que apenas decidem verbalmente atravessar10. O ambiente virtual é ecologicamente válido e permite que os pesquisadores mudem facilmente variáveis relacionadas à tarefa alterando os parâmetros do programa.

Neste estudo, o local inicial de partida de um participante é manipulado para avaliar o controle de velocidade enquanto se aproxima da lacuna. Este protocolo permite a investigação do controle de locomoção de pedestres enquanto intercepta uma lacuna. Analisar a velocidade de um participante mudando ao longo do tempo permite uma interpretação funcional dos ajustes de velocidade enquanto ele ou ela se aproxima de uma lacuna.

Além disso, as características espaciais e temporais dos objetos interceptados especificam como uma pessoa pode se mover. Em um ambiente de cruzamento de lacunas, a mudança do tamanho da lacuna (distâncias entre veículos) e o tamanho do veículo deve afetar a forma como a locomoção de um pedestre também muda. Assim, a manipulação das características do gap provavelmente causará ajustes de velocidade no comportamento de aproximação do participante. Assim, a manipulação de características de lacuna (ou seja, tamanho da lacuna e tamanho do veículo) fornece informações valiosas para entender as mudanças de comportamento de cruzamento de acordo com várias características de lacuna. Este estudo examina como crianças e jovens adultos regulam sua velocidade ao cruzar lacunas em vários ambientes de travessia. O perfil de regulação de velocidade pode ser avaliado para vários ambientes de cruzamento de lacunas com diferentes locais de partida, distâncias entre veículos e tamanhos de veículos.

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Protocol

Este protocolo experimental envolve seres humanos. O procedimento foi aprovado pelo Conselho de Pesquisa da Universidade Nacional de Kunsan.

1. Preparação de equipamentos

NOTA: O equipamento inclui o seguinte: um computador pessoal (PC, 3,3 GHz com 8 GM) com mouse, teclado e monitor; Software Walking Simulator instalado no PC desktop; uma esteira personalizada (largura: 0,67 m, comprimento: 1,26 m, altura: 1,10 m) equipada com corrimão, cinto e codificador magnético com cabo USB; e um dispositivo de realidade virtual Oculus Rift (DK1, EUA, 1280 x 800 pixels). O equipamento também inclui uma esteira manual personalizada. A esteira gira através dos movimentos de caminhada dos participantes e não usa um motor interno.

  1. Prepare espaço suficiente para a esteira e uma mesa próxima para o PC. Uma fotografia da configuração experimental é mostrada na Figura 1A.
  2. Conecte o equipamento conforme mostrado na Figura 2.
    1. Conecte o codificador magnético da esteira ao PC através de uma porta USB.
    2. Conecte a esteira a uma fonte de energia.
    3. Conecte o fone de ouvido ao PC através de portas DVI/HDMI e USB.

2. Preparação de configurações de simulador ambulante

  1. Acesse o diretório de simulador ambulante no PC e abra o diretório "Config".
    NOTA: Cada configuração é salva como um arquivo de texto no diretório "Config" com nomes de arquivos de "config001", "config002", etc. Aqui, 001, 002, etc. são os números de configuração. As etapas 2.2-2.8 descrevem como criar os arquivos de configuração para que sejam legíveis pelo software do simulador. Um esquema de uma situação de cruzamento de dois veículos mostrando distâncias iniciais personalizáveis é mostrado na Figura 3. Um arquivo de configuração de exemplo com formatação adequada é mostrado na Figura 4. Os títulos de seção do arquivo de configuração usam suportes quadrados (por exemplo, "[WALKER]").
  2. Complete a seção [WALKER] contendo o parâmetro em relação ao ponto de partida dos participantes.
    1. Defina o parâmetro "Distância", que indica a distância inicial do participante a partir do ponto de partida em metros (m).
  3. Complete a seção [CAR] contendo parâmetros relativos ao primeiro veículo.
    1. Defina o parâmetro "Tipo" (que indica o tipo de veículo) para "1" para sedan, "2" para ônibus ou "0" para remover o veículo.
    2. Defina o parâmetro "Velocidade" (que indica a velocidade do veículo) ao valor desejado em km/h.
    3. Defina o parâmetro "Distância" (que indica a distância inicial do veículo desde o ponto de travessia) até o valor desejado em metros.
  4. Complete a seção [SECONDCAR] contendo os parâmetros relacionados ao segundo veículo. Os parâmetros são idênticos aos de [CAR].
    NOTA: Em estudos de dois veículos, a lacuna é definida como o espaço vazio entre os dois veículos. O tamanho da lacuna, definido como o tempo durante o qual a lacuna está ao longo da trilha de caminhada do participante, é uma função dos parâmetros "Distância", "Velocidade" e "Tipo" de [CAR] e [SECONDCAR].
  5. Complete a seção [NEXTCAR] contendo parâmetros relacionados a veículos adicionais. Os parâmetros são idênticos aos de [CAR].
    NOTA: Esta opção pode ser usada para investigar o comportamento dos pedestres dentro do fluxo contínuo de tráfego. Esta opção não é discutida na seção de resultados representativos.
  6. Complete o trecho [ROAD], contendo o parâmetro para seleção de faixa. Defina o parâmetro "pista" para "1" para usar a faixa mais próxima da posição de partida do pedestre, ou "2" para a pista mais distante. [OBSTÁCULO] indica os parâmetros que configuram um veículo viajando na segunda pista na mesma velocidade do primeiro veículo.
    NOTA: Ao utilizar a faixa mais próxima como a pista principal, esta opção pode ser usada para colocar veículos adicionais na pista mais distante indo na mesma direção. Assim, pode ser usado para estudar a impedância da visão de um veículo por um veículo paralelo. Esta seção tem parâmetros "Tipo" e "Distância" com as mesmas definições descritas acima. Esta opção não é discutida na seção de resultados representativos. Todos os resultados apresentados envolvem dois veículos dirigindo na pista mais próxima do pedestre.
  7. Complete a seção [SAVE], que contém o parâmetro relacionado à frequência amostral. Defina o parâmetro "numberpersegud" ao valor desejado em Hz.
  8. Salve o arquivo de configuração e a saída.
  9. Repita as seções 2.2-2.8 para todas as configurações desejadas e prepare folhas de dados com a lista de configurações (em uma ordem aleatória) a ser usada no experimento.
  10. Prepare três arquivos de configuração para serem usados nos testes práticos.
    NOTA: A configuração da primeira prática não deve ter veículos (ou seja, todos os parâmetros "Digitar" definidos como "0"). Os arquivos de configuração de segunda e terceira práticas devem ter veículos. A terceira configuração deve ter condições de travessia brandas. A mesma configuração pode ser usada para os ensaios de segunda e terceira prática, dependendo do design experimental.

3. Triagem e preparação de participação

  1. Recrute participantes com visão normal ou corrigida ao normal.
    NOTA: Todos os participantes devem estar livres de quaisquer condições que impeçam a caminhada normal. Eles devem estar livres de qualquer tontura enquanto caminham, e eles não devem ter qualquer histórico de acidentes graves de trânsito.
  2. Peça ao participante que assine um termo de consentimento por escrito e informado antes de cada experimento.
  3. Prepare uma gravação de áudio com instruções verbais da tarefa e reprodução a gravação para o participante.
    NOTA: As instruções verbais devem narrar o procedimento básico descrito abaixo e dar quaisquer solicitações específicas exigidas pelo projeto experimental.
  4. Incentive o participante a fazer qualquer pergunta sobre o experimento.
  5. Leve o participante a ficar na esteira quando estiver pronto.
  6. Aproveite o cinto estabilizador na cintura do participante. Instrua o participante a segurar os corrimãos o tempo todo durante o experimento.

4. Executando os ensaios práticos

  1. Instrua o participante a praticar a caminhada na esteira, com o cinto ligado, enquanto segura os corrimãos.
  2. Inicie o programa de simulador ambulante clicando duas vezes no programa de simulador executável assim que o participante puder andar na esteira confortavelmente.
    NOTA: A faixa de pedestres em preto e branco mostrada na Figura 1B é exibida entre os ensaios de cruzamento. Neste ponto, ele deve ser mostrado na tela do PC.
  3. Instrua o participante a usar o fone de ouvido. Dê assistência conforme necessário. Verifique tanto o conforto quanto a estabilidade em relação às curvas da cabeça.
  4. Calibrar o fone de ouvido para que a faixa de pedestres em preto e branco esteja adequadamente alinhada com a visão do participante.
    NOTA: As seções 4.5-4.7 descrevem três ensaios práticos, que são projetados para permitir gradualmente que o participante se acostume com o ambiente do simulador. Caso o participante não faça qualquer prova devido a um mal-entendido das instruções, até mais dois ensaios extras devem ser realizados até que o participante entenda as instruções. Ensaios extras não são realizados em casos de falha no cruzamento por razões que não sejam mal-entendidos as regras (por exemplo, se ocorrer uma colisão).
  5. Comece o primeiro teste prático.
    NOTA: O primeiro teste prático deve ser sem veículos para que o participante se acostume a caminhar no cenário de realidade virtual.
    1. Informe o participante que o primeiro ensaio prático ocorrerá sem nenhum veículo.
    2. Instrua o participante a olhar para frente.
    3. Digite o número de configuração do primeiro ensaio de prática na caixa de texto na parte inferior da tela.
    4. Clique no botão "Iniciar" na parte inferior da tela.
      NOTA: O programa deve exibir a configuração realista retratada na Figura 1C na tela.
    5. Informe o participante para se preparar ao ouvir "Pronto" e começar a caminhar ao ouvir "Go". Dê as dicas verbais "Pronto" e "Vá".
  6. Segundo teste prático
    NOTA: O segundo ensaio prático deve introduzir os veículos sem andar. A direção da visão de realidade virtual muda à medida que a cabeça do participante é virada.
    1. Instrua o participante neste ensaio, na deixa verbal "Go", a olhar para a esquerda e, simultaneamente, dar um pequeno passo em frente, mas não caminhar adiante. Em vez disso, o participante deve assistir os veículos passarem.
    2. Digite o número de configuração do segundo teste na caixa de texto e clique em "Iniciar" fornecendo as pistas verbais.
      NOTA: Os veículos começam a se mover à medida que o participante começa a se mover.
  7. Terceiro teste prático
    NOTA: O terceiro ensaio prático deve ser semelhante às configurações experimentais, mas com condições de cruzamento brandas.
    1. Informe ao participante que 1) o terceiro ensaio prático envolverá dois veículos vindos do lado esquerdo, e 2) deve tentar atravessar a estrada entre os dois veículos.
    2. Digite o terceiro número de ensaio de prática na caixa de texto fornecendo a sugestão verbal.
    3. Clique no botão "Iniciar" e inicie o teste fornecendo as dicas verbais.

5. Experimento de caminhada virtual

  1. Confirme que o participante entende a tarefa experimental e é capaz de realizá-la.
  2. Quando o participante estiver pronto, digite o primeiro número de configuração da folha de dados na caixa de texto e clique em "Iniciar".
  3. Realize a simulação como feito no teste de prática final.
    NOTA: Ao final de cada ensaio de travessia, o programa exibe "S", "F" ou "C", dependendo se o resultado for uma travessia bem sucedida (ou seja, o participante atravessa para o outro lado da rua sem colisões), sem cruzamento (o participante não cruza para o outro lado) ou uma colisão (o participante tem contato com um veículo), respectivamente.
  4. Regisso o resultado ao lado do número de configuração na ficha técnica.
  5. Repita todas as configurações na ficha técnica e complete o experimento.

6. Exportação e análise de dados

  1. Recupere os arquivos de dados para análise. O software de simulador ambulante salva cada execução como um arquivo de planilha na pasta "Dados".
  2. Analise dados com as ferramentas preferidas. Os dados de saída registram as posições e velocidades do andador e dos veículos como uma série temporal. Use esses dados para analisar os movimentos dos participantes e a dependência das condições de tráfego.

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Representative Results

O simulador de caminhada pode ser usado para examinar o comportamento de travessia de um pedestre enquanto manipula a distância inicial do meio-fio ao ponto de interceptação e as características de lacuna (ou seja, gap e tamanhos do veículo). O método de ambiente virtual permite a manipulação das características das lacunas para entender como a mudança dinâmica dos ambientes de travessia afeta os comportamentos de travessia de crianças e jovens.

Um perfil de velocidade quantificado e posição de cruzamento dentro da lacuna utilizada para comparar o comportamento de travessia de vários grupos de pedestres. Nós evalutamos o tempo de interceptação (TOI) como o efeito instantâneo do ajuste de velocidade na posição dos participantes dentro da lacuna. Esses resultados representativos utilizam dados de 16 adultos jovens (idade média = 22,75 anos, SD = 2,56) e 16 crianças (idade média = 12,18 anos, SD = 0,83). Geralmente, crianças de 12 anos sofrem alterações no desenvolvimento na capacidade de coordenar movimentos com objetos móveis3,4,11,12,13,14, de modo que a distância inicial proporcionou uma oportunidade de comparar o ajuste funcional da velocidade aproximada em crianças versus adultos jovens. Os participantes foram recrutados através de uma postagem nas redes sociais da universidade. Dos participantes recrutados, dois jovens tiveram enjoo de movimento, no qual os experimentos foram imediatamente interrompidos, e foram excluídos do estudo.

A taxa de sucesso foi de 98,95% entre as crianças e 99,48% entre os adultos jovens. Apenas ensaios bem-sucedidos foram incluídos na análise. Para acessar os dados de velocidade, um 3 x 2 x 2 x 4 (distância inicial [próximo, intermediário, distante]; tamanho de lacuna [3 s, 4 s]; tamanho do veículo [carro, ônibus]; tempo [3,5 s, 2,5 s, 1,5 s, 0,5 s]) medidas repetidas ANOVA foi realizada utilizando distância inicial, tamanho de lacuna, tamanho do veículo e tempo como dentro dos fatores variáveis. Os dados de cronometragem foram analisados por meio da realização de um 3 x 2 x 2 (distância inicial [próximo, intermediário, distante]; tamanho de lacuna [3 s, 4 s]; tamanho do veículo [carro, ônibus]) medidas repetidas ANOVA com distância inicial, tamanho de lacuna e tamanho do veículo como variáveis de fator. Para estimar o tamanho do efeito, utilizou-se o eta parcial (η2p). Para todas as análises pós-hoc, foram utilizadas médias menos quadradas.

Efeitos da distância inicial
Testado primeiro foi a hipótese de que a manipulação da distância inicial do meio-fio para o ponto de interceptação afetaria a velocidade de aproximação dos participantes. A mudança sistemática na distância inicial afetou tanto os ajustes de velocidade de adultos jovens quanto para crianças: F(2, 30) = 29,62, p < 0,0001, η2p = 0,66; e F(2, 30) = 207,32, p < 0,0001, η2p = 0,93, respectivamente.

Para adultos jovens, a interação inicial de distância e tempo foi significativa: F(6, 90) = 11,88, p < 0,0001, η2p = 0,44. Um teste de efeitos simples mostrou um efeito significativo do tempo para: perto da distância inicial, F(3, 45) = 140,34, p < 0,0001, η2p = 0,90; distância inicial intermediária, F(3, 45) = 29,93, p < 0,0001, η2p = 0,67; e distância inicial distante, F(3, 45) = 184,46, p < 0,0001, η2p = 0,93. Constatou-se a partir da análise pós-hoc que os jovens adultos aumentaram em velocidade ao longo da abordagem (p < 0,0001). No entanto, quando a distância inicial era curta, os participantes desaceleravam (p < 0,0001) no início dos ensaios e aceleravam continuamente. Isso representa o ajuste funcional. As velocidades médias durante a abordagem são traçadas entre as faixas etárias(Figura 5).

Para as crianças, a interação inicial de distância e tempo também foi significativa: F(6, 90) = 53,51, p < 0,0001, η2p = 0,78. Esse efeito de interação foi capturado pela interação de três vias. O tamanho do veículo, a distância inicial e a interação temporal foram significativos: F(6, 90) = 2,12, p < 0,05, η2p = 0,12. Os resultados indicam que as mudanças de velocidade das crianças induzidas pela distância inicial foram afetadas pelo tamanho do veículo.

Efeitos do tamanho do veículo em crianças
Testado em seguida foi a hipótese de que a manipulação do tamanho do veículo afetaria os perfis de velocidade e o tempo de travessia de crianças e adultos jovens. Verificou-se que, em crianças, o tamanho do veículo afetou os perfis de velocidade e a posição de cruzamento induzida pela distância inicial.

Em crianças, o tamanho do veículo, a distância inicial e a interação de tempo foram significativos: F(6, 90) = 2,12, p < 0,05, η2p = 0,12. Análises posteriores revelaram que, entre os carros, a interação distância inicial x tempo foi significativa, F(6, 90) = 33,55, p < 0,0001, η2p = 0,69. Um teste de efeitos simples mostrou um efeito significativo do tempo para a distância inicial próxima, F(3, 45) = 132,54, p < 0,0001, η2p = 0,90; distância inicial intermediária, F(3, 45) = 173,83, p < 0,0001, η2p = 0,92; e distância inicial distante, F(3, 45) = 272,78, p < 0,0001, η2p = 0,95. A análise pós-hoc mostrou que as crianças aceleraram ao longo da abordagem (p < .0001); no entanto, quando eles cruzaram entre os carros, eles desaceleraram no início da abordagem para a distância quase inicial (p < 0,0002),

No entanto, quando as crianças cruzaram entre os ônibus, a distância inicial e a interação de tempo também foram significativas: F(6, 90) = 18,70, p < 0,0001, η2p = 0,55. Um teste de efeitos simples mostrou um efeito significativo do tempo para a distância inicial próxima: F(3, 45) = 124,41, p < 0,0001, η2p = 0,89; distância inicial intermediária, F(3, 45) = 132,79, p < 0,0001, η2p = 0,90; e distância inicial distante, F(3, 45) = 331,16, p < 0,0001, η2p = 0,96. A análise pós-hoc mostrou que quando as crianças cruzam entre os ônibus, suas velocidades não aumentaram nem diminuíram no início da abordagem para a distância quase inicial. As velocidades médias durante a abordagem são traçadas entre as faixas etárias na Figura 6.

Evidentemente, o tamanho do veículo influenciou o comportamento de travessia das crianças como induzido pela distância inicial. Os tempos de travessia das crianças desviaram-se sistematicamente do centro de abertura, dependendo da distância inicial em que se cruzaram entre os veículos pequenos. No entanto, as crianças não se desviaram com base na distância inicial quando cruzaram entre os veículos de grande porte.

O tamanho do veículo também afetou significativamente a posição de travessia das crianças dentro da lacuna induzida pela distância inicial. O tamanho do veículo e a interação inicial de distância foram significativos: F(2, 30) = 18,13, p < 0,0001, η2p = 0,55. Um simples teste de efeitos mostrou um efeito significativo da distância inicial entre os carros, F(2, 30) = 62,30, p < 0,0001, η2p = 0,81, e entre ônibus, F(2, 30) = 6,15, p < 0,005, η2p = 0,30. Verificou-se que os tempos de interceptação das crianças aumentaram significativamente (p < 0,0001) à medida que a distância inicial aumentava de distâncias quase distantes iniciais. No entanto, ao cruzar entre os ônibus, os tempos de interceptação das crianças não foram significativamente diferentes entre distâncias iniciais próximas e intermediárias. A posição média de travessia durante a abordagem é traçada entre as faixas etárias(Figura 7).

Efeitos de interação do tamanho do veículo e tamanho do gap em crianças
Por fim, foram examinados os efeitos de interação do tamanho do veículo e do tamanho do gap em crianças. A interação de tamanho do veículo e tamanho da lacuna foi significativa: F(1, 15) = 4,26, p < 0,05, η2p = 0,22. Um teste de efeitos simples mostrou um efeito significativo do tamanho da diferença entre os carros: F(1, 15) = 7,42, p < .02, η2p = 0,33; e entre os ônibus, F(1, 15) = 35,93, p < 0,001, η2p = 0,71. A análise pós-hoc mostrou que, ao cruzar entre os carros, as crianças cruzaram a lacuna significativamente mais à frente do centro de abertura na diferença de 4 s do que a diferença de 3 s (p < 0,01). Ao atravessar entre os ônibus, as crianças também cruzaram a lacuna significativamente mais cedo na diferença de 4 s do que a diferença de 3 s (p < 0,0001). As crianças cruzaram a lacuna mais à frente do centro de abertura na diferença de 4 s do que a diferença de 3 s, independentemente do tamanho do veículo(Tabela 1).

Figure 1
Figura 1: Imagens que retratam o experimento de simulação ambulante. (A) Fotografia de um participante andando na esteira e um experimentador vendo o programa de simulador ambulante. (B) Imagem da faixa de pedestres do desenho animado exibida antes da configuração ser carregada. (C) Imagem do ambiente virtual realista no qual a simulação ocorre. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 2
Figura 2: Diagrama de configuração experimental. Os componentes da configuração experimental e suas conexões são ilustrados. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 3
Figura 3: Diagrama da situação da travessia. Parâmetros de distância que podem ser configurados para cada experimento são mostrados. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 4
Figura 4: Exemplo de arquivo de configuração. Exemplo de um arquivo de texto de configuração devidamente formatado para o programa de simulação. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 5
Figura 5: Dependência de velocidade na distância inicial. Velocidades médias para cada distância inicial em crianças e adultos jovens (próximos, intermediários e distantes definidos como 3,5 m, 4,5 m e 5,5 m do ponto de interceptação) em função do tempo antes de chegar ao ponto de interceptação. A velocidade de aproximação foi média em intervalos de 1 s (-3,5 s, -2,5 s, -1,5 s e -0,5 s), contando para trás do ponto de interceptação. Os asteriscos representam diferenças inter-médias estatisticamente significativas para distâncias iniciais em cada ponto de tempo. Um asterisco representa uma diferença entre médias, e dois asteriscos representam duas ou mais diferenças inter-médias. As barras de erro indicam SD. Este valor foi reimpresso com permissão de Chung et al.15. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 6
Figura 6: Dependência de velocidade das crianças na distância inicial com base em dois tamanhos diferentes de veículos. Os perfis de velocidade média das crianças antes de atingir o ponto de interceptação para cada distância inicial são traçados para carros (topo) e ônibus (inferior). A velocidade de aproximação foi média em intervalos de 1 s, contando para trás a partir do ponto de interceptação. Os asteriscos representam diferenças inter-médias estatisticamente significativas para distâncias iniciais em cada ponto de tempo. Um asterisco representa uma diferença entre médias, e dois asteriscos representam duas ou mais diferenças inter-médias. As barras de erro indicam SD. Este valor foi reimpresso com permissão de Chung et al.15. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 7
Figura 7: Efeito do tamanho do veículo no TOI infantil. O TOI médio do grupo infantil para cada distância inicial é mostrado em função do tamanho do veículo (carro, ônibus). TOI refere-se à distância temporal relativa ao centro de abertura no momento da travessia, de tal forma que 0,2 s refere-se a 1,6 m quando a velocidade do veículo é de 30 km/h (8,3 m/s). Os asteriscos representam diferenças inter-médias estatisticamente significativas para os veículos a cada distância inicial. Um asterisco representa uma diferença entre médias, e dois asteriscos representam duas ou mais diferenças inter-médias. As barras de erro indicam SD. Este valor foi reimpresso com permissão de Chung et al.15. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Tamanho do veículo Tamanho da lacuna
3-s 4-s
Carro 0.06 (0.07) -0.14 (0.07)
Ônibus 0.12 (0.04) -0.12 (0.04)

Tabela 1: Efeitos de interação do tamanho do veículo e tamanho do gap em crianças. TOI médio das crianças em função do tamanho do veículo e tamanho da lacuna Nota. Os valores são dados em meios (desvios padrão). . Clique aqui para baixar esta tabela.

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Discussion

Estudos anteriores utilizaram simuladores com telas projetadas16,17,mas este protocolo melhora a validade ecológica através de uma visão virtual totalmente imersiva (ou seja, 360 graus). Além disso, exigir que os participantes caminhem em uma esteira permite o exame de como crianças e jovens adultos calibram suas ações para um ambiente em mudança. A cena virtual deste projeto experimental muda simultaneamente com os movimentos dos participantes, e os veículos chegam à linha de travessia do pedestre em um ponto específico do tempo. Isso impede que os participantes atrasem seus tempos de travessia devido a decisões ou preparativos para se deslocarem. Neste estudo, os participantes já estão em movimento ao tentar atravessar a estrada6, para que os pesquisadores possam acessar claramente o controle da locomoção durante a travessia.

As etapas críticas incluem definir corretamente os parâmetros para refletir o design experimental, interromper o experimento quando a doença do movimento ocorrer e realizar os ensaios práticos para que os participantes fiquem confortáveis com o ambiente da esteira. Uma ampla gama de fluxos de tráfego além dos discutidos nos resultados é configurável com o software atual. O software também pode ser facilmente estendido para incluir uma gama mais ampla de situações de travessia (ou seja, adicionando mais faixas ou mais tipos de veículos).

O protocolo permite a investigação de como crianças e jovens adultos regulam sua locomoção de acordo com ambientes em mudança dinâmica. Especificamente, variar sistematicamente o local inicial de partida permite o exame de ajustes de velocidade em crianças e adultos jovens. O protocolo também permite a determinação de se mudanças nas características das lacunas levam a padrões específicos de controle de velocidade em ações interceptativas. Os resultados demonstram que diferentes distâncias iniciais e características de lacunas são importantes para identificar adaptações sistemáticas de comportamento de travessia que refletem o tipo de percepção/ação de controle na travessia de estradas. Os resultados indicam efeitos de interação da distância inicial e do tamanho do veículo em crianças; especificamente, seus ajustes de velocidade ao se aproximarem da interceptação foram afetados por características de lacuna.

Em contraste com os achados anteriores sobre os efeitos fracos do tamanho do veículo nos comportamentos de travessia dos adultos, este estudo constatou que as crianças mal ajustaram suas velocidades de abordagem de acordo com a distância inicial quando se deparavam com um veículo grande de uma distância próxima. Os resultados sugerem que a capacidade de ajustar finamente os movimentos motores usando informações visuais em tarefas complexas de interceptação está sujeita a alterações no desenvolvimento. No entanto, pesquisas futuras devem diferenciar tipos e tamanhos de veículos usando vários tamanhos do mesmo tipo de veículo. Essa configuração permitiria uma resposta mais precisa para a qual as informações visuais são usadas para controlar ações de cruzamento em um ambiente dinâmico.

Além disso, a manipulação do tamanho da lacuna e do tamanho do veículo juntos não respondeu a quais propriedades do ambiente de gap dinâmico influenciam diretamente a modulação do movimento. Os achados sugerem que as crianças subestimam o tempo de chegada de um veículo e tentam atravessar mais rapidamente na frente de veículos de grande porte. Notavelmente, as crianças cruzam as lacunas entre os ônibus mais cedo do que o esperado na faixa dos 4. Isso pode ser devido à distância mais próxima de um LV na diferença de 4 s. Uma limitação deste design é que os efeitos do tamanho da lacuna são confundidos pelos efeitos das bordas externas de um veículo. Projetos experimentais futuros podem alterar o tamanho da lacuna sem alterar as bordas externas de um veículo.

Em comparação com pesquisas anteriores de realidade virtual, o design deste experimento oferece um ambiente seguro para investigar o comportamento de cruzamento. No entanto, o aparelho causa enjoo de movimento em alguns participantes. A literatura sobre enjoo de movimento revela uma relação entre enjoo de movimento e controle postural, de modo que as pessoas que têm baixo controle de equilíbrio devem serexcluídas 18,19,20. Além disso, os participantes seguram os corrimãos durante a caminhada, e isso pode interromper um movimento natural de caminhada, o que pode ser uma limitação do método. Em suma, este estudo contribui para a compreensão do comportamento de travessia rodoviária das crianças em relação às características temporais e espaciais de uma lacuna.

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Disclosures

Os autores não têm nada a revelar.

Acknowledgments

O Instituto da Coreia financiou este trabalho para o Avanço da Tecnologia e do Ministério do Comércio, Indústria e Energia (número de subvenção 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
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Comportamento Questão 160 comportamento pedestre segurança no trânsito realidade virtual percepção ação psicologia ecológica

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

Usando um simulador de caminhada de realidade virtual para investigar o comportamento de pedestres
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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).

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