仮想現実実験生理学的対策

認知科学^1,2,3、神経科学^4、5、およびコンピューター科学⁶を含めて、いくつかのフィールドに対して重要な意味は、個人の移動を理解すること^,7します。 ナビゲーションは、リアルとバーチャルの両方の環境で検討されています。実世界の実験の 1 つの利点は、ナビゲーション制御インターフェイスの仲介を必要としない従ってより現実的な空間動作を生成可能性があります。バーチャルリアリティ (VR) 実験で行動のより正確な測定は、対照的に、(e.g、軌道を歩く) および生理学的 (e.g。、心拍数) より実験的コントロールと同様に、データ (すなわち。、内部。妥当性)。ターンでは、このアプローチは、データの簡単な解釈とナビゲーションのためより強力な理論でなることができます。さらに、神経科学できる恩恵 VR 研究参加者が仮想環境で従事している間、ナビゲーションに関わる神経基盤を調べることができますが、物理的に移動できません。コンピューター科学者、VR でのナビゲーションの没入型の経験を確保するために、電源、メモリ、およびコンピュータ グラフィックスの処理に固有の開発が必要です。VR 実験からの調査結果は、建物の設計を知らせることによってアーキテクチャおよび地図作成にも適用できますレイアウト⁸とマップ機能⁹実世界ナビゲーションを容易にします。最近では、そのコストの劇的な低下と組み合わせる VR 技術の進歩は、研究所、実験的デザインの VR を用いた数の増加につながっています。この人気の高まりのため研究者は、VR アプリケーションの実装を合理化し、実験ワークフローを標準化する方法を考慮する必要があります。このアプローチは理論の発展に実装からシフト リソースを支援し、VR の既存の機能を拡張します。

VR 設定の範囲からより少ない表示とコントロールの面で現実的なです。現実的な VR 設定は大規模な追跡スペースなど、高解像度の追加のインフラストラクチャが表示されます¹⁰を要求する傾向があります。これらのシステムは、多くの場合ごくわずかな回転および翻訳にユーザーに提供される視覚的なフィードバックを注入するためにリダイレクトされた歩行アルゴリズムを採用して、参加者が¹¹を移動できる仮想環境を効果的に拡大^,12.¹³環境構造の知識が不要の一般化や予測というユーザー¹⁴のための特定のパスにこれらのアルゴリズムをすることができます。リダイレクトされた歩行に関するほとんどの研究では、ヘッドマウントディス プレイ (Hmd) を使用していますが一部の研究者が大きな投影システムの一部として歩く場所この技術のバージョンを採用 (e.g。、洞窟)¹⁵。Hmd は、参加者の頭の上行うことが、洞窟表示より広い水平視野^16,17を提供する傾向があります。ただし、デスクトップのディスプレイ^18,19を用いた VR システムの以下のインフラストラクチャが必要です。科学的研究は、²⁰、^21,22、スキャン後の fMRI との組み合わせでとの組み合わせをスキャン中に機能的磁気共鳴画像 (fMRI) との組み合わせでの VR システムを採用しているも脳波 (EEG)^23,24を記録中。ソフトウェア フレームワークは、さまざまな表示およびナビゲーションの研究に使用される制御を調整するために必要です。

VR と生理学的データを組み込んだ研究データ集録や同期など課題が追加。しかし、生理学的データは、ナビゲーション潜在的・空間的挙動との関係を仲介することができる暗黙的なプロセスの調査のためことができます。デスクトップ VR と異なる生理学的センサーの組み合わせを使用してストレスとナビゲーションの関係を研究されている確かに、(すなわち、心拍数、血圧、皮膚コンダクタンス、唾液中コルチゾール濃度および α-アミラーゼ)²⁵ 。^,26,27,28. ヴァン Gerven および同僚の²⁹がナビゲーション戦略と仮想現実バージョンのモリス水迷路課題といくつかの生理学的な対策を使用してパフォーマンスのストレスの影響を調査するたとえば、(e.g、皮膚。コンダクタンス, 心拍数, 血圧)。その結果ストレスが画期的な使用の観点からナビゲーション戦略を予測したことを明らかにした (すなわち。 呈示と自己中心的な、) がナビゲーションのパフォーマンスに関連していなかった。一般的に、ナビゲーション性能と空間記憶に及ぼす応力に関する以前の研究からの知見はやや一貫性のあります。このパターンは、ストレッサーの分離に起因する可能性があります (e.g、寒冷昇圧手順²⁶、スター ミラー トレース タスク²⁵) 実際のナビゲーション タスク、シンプルな迷路のような仮想環境 (の使用から。例えば., 仮想のモリス水迷路²⁶, 仮想放射状迷路²⁸) と方法論の詳細の違い (e.g。、ストレッサーの種類の生理学的データの種類)。収集された生理学的なデータのフォーマットの違いは、実装とそのような研究の解析の問題が発生ことができます。

仮想実験 (イブ) フレームワークの実験を容易に設計、実装、およびその他の周辺機器との特にそれら VR 実験の解析 (e.g。、目トラッカー、生理学的デバイス)³⁰。イブ フレームワークは GitHub (https://cog-ethz.github.io/EVE/) 上のオープン ソース プロジェクトとして自由に利用できます。このフレームワークは、人気のあるユニティ 3 D ゲーム エンジン (https://unity3d.com/) および MySQL データベース管理システム (https://www.mysql.com/) に基づいています。研究者は、制御インターフェイスでは、主要なナビゲーション タスク トレーニング前と研修後アンケート、生理データの基準測定値を含む VR 実験の様々 な段階を準備するために前夜のフレームワークを使用でき、移動環境の空間記憶のテスト (e.g。、相対的な方向の判断)。実験者は、さまざまなソースから、さまざまなレベルの集計でデータの同期を制御することも (e.g。、試験、ブロック、またはセッション間で)。データ ソースは、物理的な可能性があります (すなわち。 ユーザーに接続されている、材料表を参照してください) または仮想 (すなわち。 参加者のアバターと仮想環境の間の相互作用に依存して、)。たとえば、実験では、その参加者のアバターが仮想環境の特定の領域を移動したときに心拍数と参加者から位置/方向を記録を必要があります。このデータをすべて自動的に MySQL データベースに格納、再生機能と R パッケージevertools (https://github.com/cog-ethz/evertools/) と評価。Evertools エクスポート関数、基本的な記述統計と診断ツールはデータの分布。

イブ フレームワークはさまざまな物理インフラストラクチャと VR システムを配備できます。この議定書は、スイス連邦工科大学チューリッヒ (図 1) に NeuroLab で 1 つの特定の実装について述べる.NeuroLab は脳波実験、VR システム (2.6 m × 2.0 m) および生理学的センサーを取り付けるための仕切られたエリアを含むキュービクルの分離室を含む 6 m の部屋で 12 m です。VR システムには、55″超高精細テレビ表示、ハイエンドのゲームのコンピューター、ジョイスティック コントロール インターフェイスといくつかの生理学的センサー (材料の表を参照) が含まれます。次のセクションで我々 はストレスとナビゲーション、イブのフレームワークと生理学的センサー、1 つの研究から現在の代表的な結果を使用して NeuroLab のナビゲーション実験を行なうためのプロトコルを記述して機会を話し合うこのシステムに関連付けられている課題。