Summary

Verwenden eines Virtual Reality Walking Simulators zur Untersuchung des Fußgängerverhaltens

Published: June 09, 2020
doi:

Summary

Dieses Protokoll beschreibt die Verwendung eines Gehsimulators, der als sichere und ökologisch gültige Methode dient, um das Verhalten von Fußgängern in Gegenwart von bewegtem Verkehr zu untersuchen.

Abstract

Um eine Straße erfolgreich zu überqueren, müssen Die Individuen ihre Bewegungen mit fahrenden Fahrzeugen koordinieren. Dieser Artikel beschreibt die Verwendung eines Gehsimulators, in dem Menschen auf einem Laufband laufen, um Lücken zwischen zwei sich bewegenden Fahrzeugen in einer immersiven virtuellen Umgebung abzufangen. Virtuelle Realität ermöglicht eine sichere und ökologisch abwechslungsreiche Untersuchung des Lückenkreuzungsverhaltens. Die Manipulation der anfänglichen Startdistanz kann das Verständnis der Geschwindigkeitsregelung eines Teilnehmers fördern und sich gleichzeitig einer Lücke nähern. Das Geschwindigkeitsprofil kann für verschiedene Spaltkreuzungsvariablen bewertet werden, z. B. Anfangsstrecke, Fahrzeuggröße und Spaltgröße. Jede Gehsimulation ergibt eine Positions-/Zeitreihe, die darüber informieren kann, wie die Geschwindigkeit je nach Spaltcharakter unterschiedlich eingestellt wird. Diese Methode kann von Forschern verwendet werden, die das Verhalten und die Verhaltensdynamik von Fußgängern untersuchen und gleichzeitig menschliche Teilnehmer in einer sicheren und realistischen Umgebung einsetzen.

Introduction

Die Lückenkreuzung, ein abfangendes Verhalten, erfordert die Bewegung in Bezug auf eine Lücke zwischen zwei sich bewegenden Fahrzeugen1,2,3,4. Die Lückenkreuzung beinhaltet die Aufsponnenvonfahrt und die Kontrolle der Bewegung im Verkehr. Dies erfordert, dass Maßnahmen genau mit wahrgenommenen Informationen gekoppelt werden. Viele frühere Studien haben Wahrnehmungsurteile und lückenübergreifendes Verhalten mit künstlichen Straßen, Straßensimulatoren und virtuellen Bildschirmprojektionen untersucht5,6. Die bisherige Straßenkreuzungsliteratur hat jedoch ein unvollständiges Verständnis dieses Verhaltens, und die ökologische Gültigkeit dieser Studien wurde in Frage gestellt7,8,9.

Dieses Protokoll stellt ein Forschungsparadigma dar, um das Verhalten von Lücken kreuzen in der virtuellen Realität zu untersuchen und so die ökologische Gültigkeit zu maximieren. Ein Gehsimulator wird verwendet, um die Wahrnehmung und Aktionen von Lückenkreuzung Verhalten zu untersuchen. Der Simulator bietet den Teilnehmern eine sichere Gehumgebung, und das eigentliche Gehen in der simulierten Umgebung ermöglicht es Forschern, die wechselseitige Beziehung zwischen Wahrnehmung und Aktion vollständig zu erfassen. Personen, die tatsächlich eine Straße überqueren, sind dafür bekannt, die Zeitlücke genauer zu beurteilen als diejenigen, die sich nur verbal entscheiden,10zu überqueren. Die virtuelle Umgebung ist ökologisch gültig und ermöglicht es Forschern, aufgabenbezogene Variablen einfach zu ändern, indem sie die Programmparameter ändern.

In dieser Studie wird die anfängliche Startposition eines Teilnehmers manipuliert, um die Geschwindigkeitskontrolle zu bewerten, während er sich der Lücke nähert. Dieses Protokoll ermöglicht die Untersuchung der Fußgänger-Bewegungssteuerung beim Abfangen einer Lücke. Die Analyse der Sicherstellung der Geschwindigkeit eines Teilnehmers im Laufe der Zeit ermöglicht eine funktionale Interpretation von Geschwindigkeitsanpassungen, während er sich einer Lücke nähert.

Darüber hinaus geben die räumlichen und zeitlichen Merkmale von abgefangenen Objekten an, wie sich eine Person bewegen kann. In einer Lückenkreuzungsumgebung sollte sich die Änderung der Lückengröße (Fahrzeugentfernungen) und der Fahrzeuggröße darauf auswirken, wie sich auch die Fortbewegung eines Fußgängers ändert. Dementsprechend führt die Manipulation der Lückeneigenschaften wahrscheinlich zu Geschwindigkeitsanpassungen im Annäherungsverhalten des Teilnehmers. So liefert die Manipulation von Spalteigenschaften (d. h. Spaltgröße und Fahrzeuggröße) wertvolle Informationen zum Verständnis von Sicherstellungsänderungen bei der Kreuzung nach verschiedenen Lückeneigenschaften. Diese Studie untersucht, wie Kinder und junge Erwachsene ihre Geschwindigkeit regulieren, wenn sie Lücken in verschiedenen Kreuzungsumgebungen überqueren. Das Geschwindigkeitsregelungsprofil kann für verschiedene Lückenkreuzungsumgebungen mit unterschiedlichen Startpositionen, Fahrzeugentfernungen und Fahrzeuggrößen bewertet werden.

Protocol

Dieses experimentelle Protokoll bezieht sich auf menschliche Subjekte. Das Verfahren wurde vom Kunsan National University Research Board genehmigt. 1. Vorbereitung der Ausrüstung HINWEIS: Das Gerät umfasst Folgendes: einen PC (PC, 3,3 GHz mit 8 GM) mit Maus, Tastatur und Monitor; Walking Simulator Software auf dem Desktop-PC installiert; ein kundenspezifisches Laufband (Breite: 0,67 m, Länge: 1,26 m, Höhe: 1,10 m) mit Handläufen, einem Gurt und einem Magnetgeber …

Representative Results

Der Gehsimulator kann verwendet werden, um das Kreuzungsverhalten eines Fußgängers zu untersuchen, während der anfängliche Abstand vom Bordstein zum Abfangpunkt und die Lückeneigenschaften (d. h. Lücken- und Fahrzeuggrößen) manipuliert werden. Die Methode der virtuellen Umgebung ermöglicht die Manipulation von Lückenmerkmalen, um zu verstehen, wie sich dynamisch wechselnde Kreuzungsumgebungen auf das Fahrverhalten von Kindern und jungen Erwachsenen auswirken. Ein quantifiziertes Gesc…

Discussion

Frühere Studien haben Simulatoren mit projizierten Bildschirmen16,17, aber dieses Protokoll verbessert die ökologische Gültigkeit durch eine vollständig immersive virtuelle Ansicht (d.h. 360 Grad). Darüber hinaus ermöglicht die Anforderung, dass die Teilnehmer auf einem Laufband laufen müssen, die Untersuchung, wie Kinder und junge Erwachsene ihre Aktionen auf eine sich verändernde Umgebung abstimmen. Die virtuelle Szene dieses experimentellen Designs än…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Das Korea Institute finanzierte diese Arbeit für Technologieförderung und Ministerium für Handel, Industrie und Energie (Zuschussnummer 10044775).

Materials

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
Walking Simulator Software Kunsan National University Software deloped for this experiment

References

  1. Bastin, J., Craig, C., Montagne, G. Prospective strategies underlie the control of interceptive actions. Human Movement Science. 25 (6), 718-732 (2006).
  2. Bastin, J., Fajen, B., Montagne, G. Controlling speed and direction during interception: An affordance-based approach. Experimental Brain Research. 201 (4), 763-780 (2010).
  3. Chardenon, A., Montagne, G., Laurent, M., Bootsma, R. J. A Robust Solution for Dealing With Environmental Changes in Intercepting Moving Balls. Journal of Motor Behavior. 37 (1), 52-64 (2005).
  4. Lenoir, M., Musch, E., Thiery, E., Savelsbergh, G. J. P. Rate of change of angular bearing as the relevant property in a horizontal intercepting task during locomotion. Journal of Motor Behavior. 34 (4), 385-401 (2002).
  5. Oxley, J. A., Ihsen, E., Fildes, B. N., Charlton, J. L., Day, R. H. Crossing roads safely: an experimental study of age differences in gap selection by pedestrians. Accident Analysis & Prevention. 37 (5), 962-971 (2005).
  6. Chihak, B. J., et al. Synchronizing self and object movement: How child and adult cyclists intercept moving gaps in a virtual environment. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 36, 1535-1552 (2010).
  7. te Velde, A. F., van der Kamp, J., Savelsbergh, G. J. Five-to twelve-year-olds’ control of movement velocity in a dynamic collision avoidance task. British Journal of Developmental Psychology. 26 (1), 33-50 (2008).
  8. Simpson, G., Johnston, L., Richardson, M. An investigation of road crossing in a virtual environment. Accident Analysis & Prevention. 35 (5), 787-796 (2003).
  9. Lee, D. N., Young, D. S., McLaughlin, C. M. A roadside simulation of road crossing for children. Ergonomics. 27 (12), 1271-1281 (1984).
  10. Oudejans, R. R., Michaels, C. F., van Dort, B., Frissen, E. J. To cross or not to cross: The effect of locomotion on street-crossing behavior. Ecological Psychology. 8 (3), 259-267 (1996).
  11. Grechkin, T. Y., Chihak, B. J., Cremer, J. F., Kearney, J. K., Plumert, J. M. Perceiving and acting on complex affordances: How children and adults bicycle across two lanes of opposing traffic. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 39 (1), 23-36 (2013).
  12. O’Neal, E. E., et al. Changes in perception-action tuning over long time scales: How children and adults perceive and act on dynamic affordances when crossing roads. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 44 (1), 18-26 (2018).
  13. Savelsbergh, G. J. P., Rosengren, K. S., Van der Kamp, J., Verheul, M. H., Savelsbergh, G. J. P. Catching action development. The development of movement coordination in children. Application in the field of sport, ergonomics and health sciences. , 191-212 (2003).
  14. Plumert, J. M., Kearney, J. K. Timing Is Almost Everything: How Children Perceive and Act on Dynamic Affordances. Advances in child development and behavior. 55, 173-204 (2018).
  15. Chung, H. C., Choi, G., Azam, M. Effects of Initial Starting Distance and Gap Characteristics on Children’s and Young Adults’ Velocity Regulation When Intercepting Moving Gaps. Human Factors. , (2019).
  16. Lobjois, R., Cavallo, V. Age-related differences in street-crossing decisions: The effects of vehicle speed and time constraints on gap selection in an estimation task. Accident Analysis & Prevention. 39 (5), 934-943 (2007).
  17. Lobjois, R., Cavallo, V. The effects of aging on street-crossing behavior: from estimation to actual crossing. Accident Analysis & Prevention. 41 (2), 259-267 (2009).
  18. Yu, Y., Chung, H. C., Hemingway, L., Stoffregen, T. A. Standing body sway in women with and without morning sickness in pregnancy. Gait & Posture. 37 (1), 103-107 (2013).
  19. Stoffregen, T. A., Smart, L. J. Postural instability precedes motion sickness. Brain Research Bulletin. 47 (5), 437-448 (1998).
  20. Stoffregen, T. A., Villard, S., Chen, F. C., Yu, Y. Standing posture on land and at sea. Ecological Psychology. 23 (1), 19-36 (2011).
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Cite This Article
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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