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近年来,虚拟现实(virtual reality,VR)技术飞速发展,并在许多领域得到了应用。虚拟现实技术通过头戴式显示器(head-mounted display,HMD)或大型投影屏幕(large projector screen)生成虚拟环境,能够为使用者提供丰富的三维信息,从而带给人强烈的立体感和沉浸感。然而,当人们沉浸在由这些设备创建的VR环境中时,可能会出现视觉诱导晕动症(visually induced motion sickness,VIMS;也称VR motion sickness)。视觉诱导晕动症类似于晕动症。当一个人视觉感知和身体感知的运动不一致时,VIMS常常被诱发,并伴随有头痛、胃部不适、恶心、呕吐、出汗、疲劳甚至方向障碍。这可能造成安全和健康问题。因此,VIMS是虚拟现实应用中需克服的主要障碍。开展虚拟现实中视觉诱导晕动症的研究具有重要的现实意义。本论文研究的目的是通过开展基于VR的汽车驾驶模拟器(vehicle driving simulator,VDS)的视觉诱导晕动症实验,分析血压(blood pressure,BP)、脉搏率(pulse rate,PR)、眨眼频率(blink rate,BR)、下颌收紧频率(jaw clench rate,JCR)等客观生理数据(physiological data)与主观视觉诱导晕动症级别(visually induced motion sickness level,VIMSL)的关系,找到能够用来评估VIMS的生理指标。本论文使用基于VR的汽车驾驶模拟器诱发受试者产生VIMS症状。实验过程中采集了受试者的主观和客观数据,使用主观和客观相结合的方法对视觉诱导晕动症进行评估。本论文首先对采集到的客观生理数据进行预处理,然后依据主观VIMSL数据将生理数据划分为非晕动(non-VIMS)状态数据和晕动(VIMS)状态数据,最后依据不同状态对预处理后的生理数据进行对比分析,包括:(1)单生理数据(血压、脉搏率)时域和频域的指标分析;(2)多生理数据时域和频域的指标分析,涉及“血压+脉搏率”的特征参数、时域相关性和频域相干性的分析;(3)眨眼频率和下颌收紧频率的指标分析。研究发现:①非晕动状态和晕动状态的单生理数据(血压、脉搏率)有显著性差异(P<0.05)的指标:收缩压的功率谱密度的标准差、脉搏率的功率谱密度的标准差。②非晕动状态和晕动状态的多生理数据(血压+脉搏率)有显著性差异(P<0.05)的指标:1)收缩压与脉搏率最大互相关系数2)舒张压与脉搏率最大互相关系数3)收缩压与脉搏率最大互相关系数的均值4)舒张压与脉搏率最大互相关系数的均值5)收缩压与脉搏率相干系数6)收缩压与脉搏率相干系数的均值7)收缩压和脉搏率相干系数的标准差③非晕动状态和晕动状态的眨眼频率有显著性差异(P<0.05)。④不同受试者的生理数据存在个体化差异(individual differences)。同一受试者多次重复实验时其生理数据也存在个体化差异;随着实验次数的增多,受试者可能产生一定程度的VIMS耐受性。研究结果表明,血压、脉搏率和眨眼频率与视觉诱导晕动症存在关系;上述研究结果中所提到的指标可以作为评估视觉诱导晕动症的候选指标(candidate marker)。本论文的研究结果可以为虚拟现实中视觉诱导晕动症的评估及减缓提供依据,从而促进虚拟现实技术的应用。