JoVE Journal > Behavior
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
자동 번역
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
행동분석학

Виртуальная реальность эксперименты с физиологические показатели

Published: August 29, 2018
doi:
10.3791/58318
, , , , , ,
1Chair of Cognitive Science,ETH Zürich, 2Geographic Information Visualization and Analysis,University of Zürich, 3Digital Society Initiative,University of Zürich

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.

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 Выберите участников с конкретной демографической ситуации (например., возраст, пол, …

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). На…

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 периф…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

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

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
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Gallistel, C. R. . The Organization of Learning. , (1990).
  2. Waller, D., Nadel, L. . Handbook of Spatial Cognition. , (2013).
  3. Denis, M. . Space and Spatial Cognition: A Multidisciplinary Perspective. , (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. , (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. , (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. . 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

Keywords: Virtual RealityPhysiological MeasuresCognitive ScienceEmotionNavigation BehaviorEnvironmental PerceptionBehavioral GeographyDecision MakingEDA-ECG SoftwareElectrodesSampling RateOpen Circuit ZeroExperiment SettingsInformed ConsentEDA ElectrodesECG ElectrodesBlood Pressure Cuff
check_url/kr/58318?article_type=t

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
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).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image