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近些年,虚拟现实(virtual reality,VR)技术发展迅速,并越发趋向于商业化、市场化和产品化。虚拟现实技术通过头戴式显示(head-mounted display,HMD)设备或大型投影屏幕(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。但是虚拟现实技术中最突出的问题是使用者可能会产生眩晕、恶心、呕吐等不适症状。这些症状被称为视觉诱导晕动症(visually induced motion sickness,VIMS)或虚拟现实晕动症(virtual reality motion sickness,VRMS)。这严重威胁着人们的身体健康,并制约着VR技术在不同领域的应用。目前,有关虚拟现实中视觉诱导晕动症的研究较为缺乏。因此,开展这项研究具有重要的意义。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)实验,分析脑电信号(electroencephalogram,EEG)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EEG指标(EEG marker)。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,使用Muse设备采集实验过程中受试者的EEG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。在主观方面,论文采用自主口头报告的方式得到不同受试者的VIMSL数据并进行分析;在客观方面,论文首先对EEG数据进行预处理,然后依据VIMSL数据将EEG数据划分为未晕动(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EEG数据进行功率谱密度(power spectrum density,PSD)、重心频率(gravity frequency,GF)和功率谱熵(power spectral entropy,PSE)分析。研究发现:(1)不同受试者对VIMS的主观感受(subjective feeling)存在个体化差异(individual difference)。(2)同一受试者重复实验时主观感受存在差异。(3)未晕动状态和晕动状态的功率谱密度均值和功率谱熵均值都没有显著性差异,因此它们不能作为评估VIMS的EEG指标。(4)未晕动状态和晕动状态的重心频率均值有显著性差异的是:FP1通道的theta、beta频带,TP9、FP2、TP10通道的alpha频带。未晕动状态的重心频率均值大于晕动状态的重心频率均值。(5)未晕动状态和晕动状态的重心频率标准差有显著性差异的是:TP9、FP1、FP2、TP10通道的alpha频带,FP2与FP1通道差值(FP2-FP1)的alpha频带。未晕动状态的重心频率标准差大于晕动状态的重心频率标准差,表明受试者晕动状态的重心频率标准差的离散程度较小。研究结果表明,受试者对VIMS的主观感受存在个体化差异;EEG与视觉诱导晕动症存在关系:受试者在未晕动和晕动状态下EEG的重心频率存在显著性差异,可以作为评估视觉诱导晕动症的指标。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。