Fizyolojik önlemler ile sanal gerçeklik deneyler
概要
Sanal gerçeklik (VR) deneyler uygulamak ve titiz bir planlama gerektirir zor olabilir. Bu iletişim kuralı tasarım ve insan katılımcıların fizyolojik veri toplamak VR deneyler uygulanması için bir yöntem açıklanır. Sanal ortamlar (Havva) çerçeve deneylerde bu işlemi hızlandırmak için istihdam.
Abstract
Sanal gerçeklik (VR) deneyler giderek gerçek dünya gözlem ve laboratuvar deneyleri, sırasıyla göre iç ve dış geçerliliklerini nedeniyle istihdam edilmektedir. VR coğrafi görsel ve araştırmalar kayma davranış için özellikle yararlıdır. Kayma davranış araştırma, VR gezinti ve fizyolojik önlemler arasındaki ilişkiyi eğitimi için bir platform sağlar (Örn., cilt gürültülerinden, kalp hızı, kan basıncı). Özellikle, fizyolojik önlemler araştırmacılar roman soruları ve uzaysal yetenekleri, stratejileri ve performans önceki kuramları sınırlamak izin verir. Örneğin, gezinti performans bireysel farklılıklar için uyarılma değişimler görev zorluk etkileri arabuluculuk ölçüde tarafından açıklanabilir. Ancak, tasarım ve uygulama VR deneyler karmaşıklığı Denemecileri birincil araştırma hedeflerine üzerinden azalabilir ve veri toplama ve analiz usulsüzlük tanıtmak. Bu sorunları ele almak üzere, deneyler içinde sanal ortamlar (framework denetimle eğitim katılımcı gibi standart modülleri içerir EVE) arayüzü, soru formlarını kullanarak veri koleksiyon fizyolojik eşitlenmesi ölçümleri ve veri depolama. EVE de veri yönetimi, görselleştirme ve değerlendirme için gerekli altyapıyı sağlar. Mevcut kağıt gezinti VR içinde fizyolojik sensörleri ile deney için EVE çerçevesinde istihdam bir protokolünü açıklar. Protokol EVE kullanarak ve EVE değerlendirme araçları ile toplanan verileri değerlendirmek deneme yönetme fizyolojik sensörler, bağlama işe katılımcılar için gerekli olan adımları listeler. Genel olarak, bu iletişim kuralını gelecekteki araştırma tasarımı ve uygulaması VR deneyler fizyolojik sensörleri ile düzenleyerek kolaylaştıracaktır.
Introduction
Nasıl bireyler gezinmek anlama bilişsel bilim1,2,3, nörolojik4,5ve bilgisayar bilim6 dahil olmak üzere çeşitli alanlar için önemli sonuçları vardır , 7. gezinti hem gerçek hem de sanal ortamlarda araştırıldı. Gezinti denetimi arabiriminin arabuluculuk gerektirmez ve böylece daha gerçekçi kayma davranış neden olabilir gerçek deneyler bir üstünlüktür. Buna ek olarak, sanal gerçeklik (VR) deneyler davranış için daha hassas ölçüm izin (Örneğin., yörüngeler yürüyüş) ve fizyolojik (e.g., kalp hızı) daha deneysel kontrol yanı sıra veri (i.e., iç geçerlilik). Buna karşılık, bu yaklaşım verilerin daha basit yorumların ve navigasyon böylece daha güçlü teorileri neden olabilir. Buna ek olarak, araştırmacılar katılımcılar sanal ortamda nişanlı iken sinirsel ilişkilendirir navigasyon araştırabilirsiniz ama fiziksel olarak hareket edemiyorum çünkü nörolojik VR yararlanabilir. Bilgisayar mühendisleri için işlem gücü, bellek ve bilgisayar grafikleri büyüleyici deneyimi sağlamak için içinde benzersiz gelişmeler VR gezintide gerektirir. VR deneyler bulgular da uygulanabilir mimarisi ve haritacılık içinde bina tasarım bildiren tarafından gerçek Gezinti kolaylaştırmak için düzenleri8 ve harita özellikleri9 . Son zamanlarda, maliyeti dramatik bir azalma ile birlikte VR teknolojik gelişmeler laboratuvarları VR deneysel tasarımları için istihdam sayısındaki bir artış yol açmıştır. Bu büyüyen popülerlik nedeniyle, araştırmacılar nasıl uygulanması VR uygulamaları verimlilik düzeyini artırmak ve deneme iş akışı standartlaştırmak için dikkate almak gerekir. Bu yaklaşım üst karakter kaynakları uygulamasından teorisi gelişmesine yardımcı olacak ve VR mevcut yeteneklerini genişletmek.
VR kurulumları daha az gerçekçi görüntüler ve denetimleri açısından alanı kullanılabilir. Daha gerçekçi VR kurulumları10ek altyapı gibi büyük izleme alanlarda ve yüksek çözünürlüklü görüntüler gerektiren eğilimindedir. Bu sistemler kez algılanamaz rotasyonlar ve çevirileri kullanıcılara sağlanan görsel geribildirim içine enjekte için yeniden yönlendirilen yürüyen algoritmaları istihdam ve etkili bir şekilde katılımcılar11 hareket edebilirsiniz sanal ortamda büyütmek , 12. onlar14Kullanıcı için belirli yollar varsayıyorum ki bu algoritmaları Genelleştirilmiş içinde onlar çevre yapısı13 bilgisi gerektirmeyen veya akýllý olabilir. Yeniden yönlendirilen yürüyüş çoğu araştırma başa takılan görüntüler (HMDs) kullanıyor olsa da, bazı araştırmacılar bu tekniği ile yürüyüş yerinde bir sürümünü büyük projeksiyon sistemi kapsamında istihdam (Örn., mağaralar)15. HMDs katılımcı başına yapılabilir iken, mağara görüntüler daha geniş bir yatay görüş alanı16,17sağlamak eğilimindedir. Ancak, daha az altyapı masaüstü görüntüler18,19kullanarak VR sistemleri için gereklidir. Neuroscientific araştırma da VR sistemleri20,21,22taramadan sonra fMRI ile birlikte ve ile birlikte tarama sırasında fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) ile birlikte istihdam 23,24kayıt sırasında elektroansefalografi (EEG). Yazılım Altyapıları görüntüler ve gezinti araştırma için kullanılan denetimler çeşitli koordine etmek için ihtiyaç vardır.
Birleştirmek VR ve fizyolojik veri araştırma veri toplama ve eşitleme gibi ek sorunlar teşkil etmektedir. Ancak, fizyolojik veri gezinti potansiyel ve mekansal davranışı arasındaki ilişki aracılık örtülü işlemleri soruşturma için izin verir. Nitekim, stres ve gezinti ilişkisi masaüstü VR ve farklı fizyolojik sensörler birleşimini kullanarak çalışılmıştır (i.e., kalp hızı, kan basıncı, cilt gürültülerinden, tükürük kortizol ve alfa-amilaz)25 , 26 , 27 , 28. Örneğin, van Gerven ve meslektaşları29 gezinti stratejisi ve Morris su labirent görev ve birçok fizyolojik önlemler bir sanal gerçeklik sürümünü kullanarak performans stresin etkisi araştırıldı (Örn., cilt gürültülerinden, kalp hızı, kan basıncı). Stres gezinti stratejisi simgesel yapı kullanım açısından tahmin sonuçları ortaya (i.e., benmerkezci allocentric karşı) ama gezinti performans için ilgili değildi. Genel olarak, önceki çalışmalar ile ilgili stres etkisi gezinti performans ve mekansal hafıza biraz tutarsız bulgulardir. Bu desen tetikleyici ayrılması atfedilebilecek olabilir (Örn., soğuk pressor yordam26, Star yansıtma izleme görev25) gerçek navigasyon görevden basit labirent gibi sanal ortamlar ( kullanımı e.g., sanal Morris su26labirent, sanal Radyal Kol labirent28) ve metodolojik ayrıntılarda farklar (Örn., tetikleyici, fizyolojik veri türü türünü). Toplanan fizyolojik veri biçiminde farklılıklar da uygulama ve bu tür çalışmaların analizi için sorunlu olabilir.
Sanal deneyler (Havva) çerçeve deneylerde kolaylaştıran tasarım, uygulama ve analiz VR deneyler, özellikle ek çevre aygıtları (Örn., göz izci, fizyolojik cihazlar)30. Havva çerçevesinde serbestçe GitHub (https://cog-ethz.github.io/EVE/) üzerinde bir açık kaynak projesi olarak kullanılabilir. Bu çerçevede popüler Unity 3D oyun motoru (https://unity3d.com/) ve MySQL veritabanı yönetim sistemi (https://www.mysql.com/) temel alır. Araştırmacılar bir VR deney öncesi ve sonrası çalışma soru formları, temel ölçü birimlerinin fizyolojik herhangi bir veri için de dahil olmak üzere, çeşitli aşamalarında kontrol arayüzü ile ana navigasyon görev eğitim hazırlamak için EVE çerçeve kullanabilirsiniz ve navigasyon çevrenin mekansal hafıza testleri (Örn., göreli yönünü kararlarının). Denemecileri de farklı kaynaklardan gelen ve toplayıcı farklı düzeylerde veri eşitleme denetler (Örn., denemeler, blok veya oturumları arasında). Veri kaynakları fiziksel olabilir (i.e., kullanıcıya; bağlı Tablo malzemelerigörmek) veya sanal (i.e., katılımcının avatar ve sanal ortam arasındaki etkileşimler bağımlı). Örneğin, bir deney bu katılımcının avatar sanal ortama belirli bir alan üzerinden hareket ettiğinde kalp hızı ve pozisyon/yönünü katılımcının kayıt gerektirebilir. Tüm bu verileri otomatik olarak bir MySQL veritabanında saklanır ve yeniden yürütme işlevleri ve R paket evertools (https://github.com/cog-ethz/evertools/) ile değerlendirildi. Evertools verme işlevlerine, temel tanımlayıcı istatistik sağlar ve tanılama veri dağıtımlar için araçları.
Havva çerçevesinde çeşitli fiziksel altyapı ve VR sistemleri ile dağıtılabilir. Mevcut iletişim kuralında, ETH Zürih (Şekil 1), NeuroLab adlı bir özel uygulama açıklar. NeuroLab EEG deneyler, VR sistemi (2.6 m x 2.0 m) ve fizyolojik sensörler bağlamak için curtained alanı içeren bir hücre için yalıtılmış bir odası içeren 6 m Oda tarafından 12 metredir. VR sistemi 55″ Ultra yüksek çözünürlüklü televizyon ekran, bir yüksek seviye oyun bilgisayarı, oyun çubuğu kontrol arayüzü ve birçok fizyolojik sensörler ( Tablo malzemelerigörmek) içerir. Aşağıdaki bölümlerde, biz EVE çerçeve ve fizyolojik sensörler, bir çalışma mevcut temsilcisi sonuç stres ve gezinti kullanarak NeuroLab bir gezinti deney için protokol tanımlamak ve fırsatları tartışmak ve bu sistemi ile ilgili sorunlar.
Protocol
Representative Results
Discussion
Bugünkü yazıda, deneyler VR içinde EVE çerçevesini kullanarak fizyolojik cihazlar ile bir protokol nitelendirdi. Bu tür deneyler ek donanım konuları nedeniyle benzersizdir (Örn., fizyolojik aygıtları ve diğer çevre birimleri), VR ve veri yönetimi gereksinimleri kullanarak fizyolojik veri toplama için hazırlık adımları. Mevcut iletişim kuralı, aynı anda birden fazla ikincil veri toplamak için düşündüğünüz Denemecileri için gerekli adımları sağlar. Örneğin, temizlik ve katılı…
開示
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Sanal ortam nazikçe VIS sanal gerçeklik araştırma için Oyunlar (http://www.vis-games.de) tarafından sağlandı.
Materials
| Alienware Area 51 Base | Dell | 210-ADHC | Computation |
| 138cm 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 |
参考文献
- Gallistel, C. R. . The Organization of Learning. , (1990).
- Waller, D., Nadel, L. . Handbook of Spatial Cognition. , (2013).
- Denis, M. . Space and Spatial Cognition: A Multidisciplinary Perspective. , (2017).
- 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).
- O’Keefe, J., Nadel, L. . The Hippocampus as a Cognitive Map. , (1978).
- Kuipers, B. J. Modelling spatial knowledge. Cognitive Science. 2, 129-153 (1978).
- Heppenstall, A. J., Crooks, A. T., See, L. M., Batty, M. . Agent-Based Models of Geographical Systems. , (2012).
- 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).
- 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).
- 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).
- Nilsson, N., et al. 15 Years of Research on Redirected Walking in Immersive Virtual Environments. IEEE Computer Graphics and Applications. , 1-19 (2018).
- Razzaque, S., Kohn, Z., Whitton, M. C. Redirected walking. Proceedings of EUROGRAPHICS. , 105-106 (2001).
- 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).
- 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).
- Razzaque, S., Swapp, D., Slater, M., Whitton, M. C., Steed, A. Redirected walking in place. Eurographics workshop on virtual environments. , 123-130 (2002).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Maguire, E. A., Nannery, R., Spiers, H. J. Navigation around London by a taxi driver with bilateral hippocampal lesions. Brain. 129, 2894-2907 (2006).
- 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).
- 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).
- 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).
- Richardson, A. E., VanderKaay Tomasulo, M. M. Influence of acute stress on spatial tasks in humans. Physiology & Behavior. 103 (5), 459-466 (2011).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Ziegler, M. G. Psychological Stress and the Autonomic Nervous System. Primer on the Autonomic Nervous System. , 189-190 (2004).
- 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).
- 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).
- Wolbers, T., Hegarty, M. What determines our navigational abilities. Trends in Cognitive Sciences. 14 (3), 138-146 (2010).
- Moussaïd, M., et al. Crowd behaviour during high-stress evacuations in an immersive virtual environment. Journal of The Royal Society Interface. 13 (122), (2016).
- . Lead positioning Available from: https://lifeinthefastlane.com/ecg-library/basics/lead-positioning/ (2017)
- Wilder, J. The law of initial value in neurology and psychiatry. The Journal of Nervous and Mental Disease. 125 (1), 73-86 (1957).
- Loomis, J., Knapp, J. Visual Perception of Egocentric Distance in Real and Virtual Environments. Virtual and Adaptive Environments. , 21-46 (2003).
- Richardson, A. R., Waller, D. The effect of feedback training on distance estimation in virtual environments. Applied Cognitive Psychology. 19 (8), 1089-1108 (2005).
- 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).
- 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).
- Thrash, T., et al. Evaluation of control interfaces for desktop virtual environments. Presence. 24 (4), (2015).
- Kinateder, M., Warren, W. H. Social Influence on Evacuation Behavior in Real and Virtual Environments. Frontiers in Robotics and AI. 3, 43 (2016).
- 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).
