Name: a networked desktop virtual reality setup for decision science and navigation experiments with multiple participants
Uploaded: 2018-08-26T14:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 28 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about A Networked Desktop Virtual Reality Setup for Decision Science and Navigation Experiments with Multiple Participants at JoVE.com

Die repräsentative Studie wurde durch den Schweizerischen Nationalfonds im Rahmen des Stipendiums "Signaletik im sozialen Umfeld" (Nr. 100014_162428) finanziert. Wir möchten M. Moussaid für aufschlussreiche Gespräche danken. Wir wollen auch C. Wilhelm, F. Thaler, H. Abdelrahman, S. Madjiheurem, A. Ingold und A. Grossrieder während der Softwareentwicklung für ihre Arbeit danken.

Alle hier beschriebene Methoden wurden von Research Ethics Committee der ETH Zürich im Rahmen des Vorschlags EK 2015-N-37 genehmigt.
(1) die Teilnehmer für die geplante experimentelle Sitzung zu rekrutieren.
<ol><li>Probieren Sie die Teilnehmer in bestimmten Grenzen (zB., Alter, Geschlecht, Bildungsstand) mit dem Teilnehmer Rekrutierungssystem.</li>
	<li>Senden Sie Einladungen per e-Mail an die zufällig ausgewählte Teilnehmer über die Kontaktdaten von Recruiting-System zur Verfügung gestellt.</li>
	<li>Warten Sie, bis diese Teilnehmer über das Online-System anzumelden. Stellen Sie sicher, dass mehr Teilnehmer als erforderlich (zB., 4 Teilnehmer für eine Session, die 36 Personen erfordert überbucht) registrieren. Überbuchten Teilnehmer dazu beitragen, dass eine Sitzung bei Nichterscheinen lebensfähig ist.</li>
	<li>Stellen Sie sicher, dass eine Bestätigung per e-Mail an registrierte Teilnehmer automatisch gesendet wird.</li>
</ol>2. die experimentelle Sitzung vorbereiten.
<ol><li>Bereiten Sie die Laborumgebung.<ol>
<li>Drucken Sie die Liste den teilnehmenden aus dem Recruiting-System.</li>
		<li>Schalten Sie den Server und die Lichter in den Kontrollraum des der DeSciL und organisieren Sie der Prüfräume entsprechend die erforderliche Anzahl von Teilnehmern zu.</li>
		<li>Kopie der ausführbaren Datei experimentieren Programm und seine entsprechenden Konfigurations-Dateien auf dem Netzlaufwerk. Dieses Programm setzt ein individuell geschriebenen Software-Framework basierend auf der Einheit-game-Engine, Client-Server-Kommunikation zwischen verschiedenen Computern über ein lokales Netzwerk zu unterstützen. Für Navigation Experimente bildet den Rahmen einer Vogelperspektive Beobachter-Server-System für die Überwachung des Auftraggebers Verhaltensweisen während des Experiments.</li>
		<li>Offene PowerShell integrierten Scripting-Umgebung auf dem Windows-Desktop. In der PowerShell-Konsole geben Sie ein Array von Computernamen (z. B.., $pool = "Descil-w01", "Descil-w02"...) eine Client-Pool-Objekt zu erstellen. Als nächstes geben Sie Start-Pool $pool , starten Sie die Clientcomputern und Register-Pool $pool an den Server auf den Client-Computer zu verbinden.</li>
		<li>Bereiten Sie den Computer auf der Clientseite vor dem Start des Programms. Geben Sie Invoke-Pool {Mount-NetworkShare $path} , Computer, geben den richtigen Ordner-Pfad zu lenken.</li>
		<li>Die vorbereitete Funktionen auf dem Server ausführen (i.e., Start-GameServer) und auf den Clients (i.e., Invoke-Pool {Start-GameClient}). Geben Sie die IP-Adresse des Servers als Parameter der Funktion.</li>
		<li>Warten Sie auf eine Nachricht auf dem Server Monitor, die eine erfolgreiche Verbindung anzeigt.</li>
		<li>Verteilen Sie die Einverständniserklärungen und Stifte in jeder Kabine. Die Einverständniserklärungen enthält Informationen zur Studie (zB., das Ziel der Studie, potenzielle Risiken und Vorteile des Experiments), die Kontaktinformationen für den Experimentator und eine juristische Verzichtserklärung.</li>
		<li>Mischen Sie die Karten der Sitzplätze Karten, die die Sitzordnung der Teilnehmer angeben.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Begrüßen Sie die Teilnehmer.<ol>
<li>Bitten Sie die Teilnehmer außerhalb des Labors zu warten. 5 Minuten vor der offiziellen Startzeit, überprüfen Sie die Teilnehmer-Ausweise um sicherzustellen, dass sie die Liste der registrierten Teilnehmer. Zur gleichen Zeit lassen Sie die Teilnehmer eine Karte wählen, die ihre Sitzplatz-Nummer angibt. Haben Sie die Teilnehmer auf der entsprechenden Kabine gehen und warten, bis das Experiment zu beginnen.</li>
		<li>Warten Sie ein paar Minuten die Teilnehmer lesen und unterzeichnen die Einverständniserklärungen. Sammeln Sie diese Formen vor der Durchführung des Experiments.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. führen Sie das Experiment.
<ol><li>Übertragen Sie die versuchsanleitung mit dem Mikrofon an alle Teilnehmer. Informieren Sie sie über die Grundregeln, einschließlich keine Kommunikation mit anderen Teilnehmern und keine persönlichen elektronischen Geräte gestattet. Bitten Sie die Teilnehmer, ihre Hand zu heben, wenn sie irgendwelche Fragen bezüglich des Experiments haben.</li>
	<li>Beginnen Sie das Experiment durch die Vorlage des demografischen Fragebogens (zB., Geschlecht und Alter) auf jedem Client.</li>
	<li>Bereitstellen der Ausbildung-Szene, um den Teilnehmern beibringen, wie man durch die virtuelle Umgebung zu manövrieren. Wenn die Teilnehmer haben Probleme bei der Verwendung von der Auswerteeinheit (zB., Maus und Tastatur), gehen Sie in Richtung ihrer Kabine um ihnen behilflich zu sein. Halten die Teilnehmer Fortschritte indem Sie Screenshots von allen Clients anfordern (i.e., geben Sie Get-ScreenShots auf PowerShell-Konsole), bis alle Teilnehmer die Trainingseinheit beendet haben.</li>
	<li>Nach dem Training beginnt die Testphase des Experiments. Beobachten Sie die Teilnehmer Verhaltensweisen aus der Vogelperspektive Schnittstelle auf dem Servercomputer. Senden Sie Warnmeldungen an die Teilnehmer durch das Programm, wenn sie etwas abnorme tun, indem Sie auf ihren Avatar. Ansonsten versuchen Sie nicht, mit den Teilnehmern während des Experiments zu stören.</li>
	<li>Stellen Sie sicher, dass es eine kurze Wartezeit vor jeder Verhandlung ist für das Laden der nächsten Szene und ermöglicht die Teilnehmern, die Anweisungen zu lesen.</li>
</ol>4. Schließen Sie das Experiment.
<ol><li>Schließen Sie die Server- und Client-Programm durch die Eingabe von Stop-GameClient und Stop-GameServer in der PowerShell-Konsole.</li>
	<li>Bitten Sie die Teilnehmer sitzen bleiben, bis ihre Nummer, über das Mikrofon aufgerufen wird.</li>
	<li>Extrahieren Sie endgültige Ergebnisse der Teilnehmer aus der Datei "Score.txt" im Ordner "Projekt" auf dem Servercomputer zu und konvertieren Sie ihre Noten in eine Geldleistung.</li>
	<li>Rufen Sie die Kabine Zahlen von eins zu einem Zeitpunkt, und treffen Sie jeder Teilnehmer an der Rezeption. Danken Sie die Teilnehmer und Ihnen Sie die entsprechende Zahlung.</li>
	<li>Prüfen der Kabinen und sammeln Sie alle restlichen Stifte oder Formen.</li>
	<li>Kopieren Sie und speichern Sie die Experimentdaten vom Server auf eine externe Festplatte zur späteren Analyse.</li>
</ol>

<ol>
	<li>Waller, D., Nadel, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Handbook of Spatial Cognition. , (2013).</li><li>Denis, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Space and Spatial Cognition: A Multidisciplinary Perspective. , (2017).</li><li>Moussa&#239;d, M., Kapadia, M., Thrash, T., Sumner, R. W., Gross, M., Helbing, D., H&#246;lscher, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Crowd+behaviour+during+high-stress+evacuations+in+an+immersive+virtual+environment.">Crowd behaviour during high-stress evacuations in an immersive virtual environment.</a> Journal of the Royal Society Interface. 13 (122), 20160414 (2016).</li><li>Gr&#252;bel, J., Weibel, R., Jiang, M. 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Die Autoren haben nichts preisgeben.

In diesem Artikel beschriebenen wir ein Multi-User Desktop-virtual Reality-Labor, in dem bis zu 36 Teilnehmer interagieren können und gleichzeitig Navigieren durch die verschiedenen virtuellen Umgebungen. Das experimentelle Protokoll beschreibt die Schritte für diese Art der Forschung und einzigartige Multi-User-Szenarien. Spezielle Überlegungen zu diesen Szenarien umfassen die Anzahl der Teilnehmer anwesend, die Kosten für scheinbar kleine Experimentator Fehler Rendern und networking-Kapazitäten (beide Server - und...

Forschung auf räumliche Wahrnehmung und Navigation in der Regel untersucht die räumliche Entscheidungsprozesse (zB., drehen nach links oder rechts an der Kreuzung) und mentale Repräsentation der Individuen in realen und virtuellen Umgebungen1,2. Die Vorteile der virtuellen Realität (VR) gehören die Vermeidung von ethischen und Sicherheitsfragen (zB., während eine gefährliche Evakuierung-3), die automatische Messung und Analyse von Geodaten4und eine ausgewogene Kombination von innen- und externe Validität5,6,7. Zum Beispiel erweitert Weisberg und Kollegen frühere Untersuchungen auf individuelle Unterschiede in der räumlichen Wissenserwerbs durch den Nachweis, dass räumliche Aufgaben in der VR eine objektive Verhaltens Bestimmung der räumlichen Möglichkeit8bieten können. Diese Studie auch vorgeschlagen, dass die Navigation Verhalten in der VR reale Navigation nähert, weil die virtuelle Umgebung nach dem Campus der Universität von Schinazi und Kollegen9 verwendet modelliert wurde (siehe auch die Studie von Ruddle und Kollegen 10). VR galt auch für Psychotherapie11, klinische Bewertung12, Verbraucher Verhalten13und Chirurgie14,15. Jedoch die meisten VR-Systemen fehlen propriozeptive und Audio-Feedback, die Präsenz verbessern können und Immersion16,17,18,19, Training mit der Auswerteeinheit20 ,21,22und fehlende soziale Signale. In der Tat, Menschen in der realen Welt bewegen sich oft in Gruppen23, zu vermeiden Sie oder folgen Sie anderen Menschen3,24, und treffen Sie Entscheidungen basierend auf sozialen Kontext25,26.
Zur gleichen Zeit konzentriert sich die Forschung auf Masse Verhalten oft auf emergente Eigenschaften der Massen (z.B. Bahn Bildung, Staus an Engpässen), die auf einem Computer simuliert oder in der realen Welt beobachtet. Z. B. Helbing und Kollegen verwendet eine Kombination von realen Beobachtungen und Computersimulationen, um Verbesserungsvorschläge zu den Verkehrsfluss in einem Knotenpunkt durch die Trennung von zu- und Abfluss mit physischen Barrieren und platzieren ein Hindernis in der 27zu zentrieren. Moussaïd und Kollegen zur eine Heuristik-basiertes Modell um High-Density-Situationen während einer Menge Katastrophe28zu studieren. Dieser Ansatz schlug Verbesserungen an einen ökologischen Rahmen für Großveranstaltungen um Menge Katastrophen zu vermeiden. Mit Hilfe eines vorhandenen open-Source-Rahmens konnte die Implementierung von solchen Simulationen relativ einfach sein. SteerSuite ist ein open-Source-Framework, das Benutzern erlaubt, Lenkung Algorithmen und Masse Verhalten leicht zu simulieren, indem Sie die Werkzeuge für Erleichterung, benchmarking und Testen von29. Dieses Rahmenwerk kann den Kern eines Vermittlers Navigation Begründung, ist entscheidend für erfolgreiche Crowd-Simulation. Darüber hinaus zeigte Singh und Kollegen eine Plattform, die eine Vielzahl von Techniken30Lenkung kombiniert. Während Forscher Design Interventionen mit Hilfe solcher Simulationen vorschlagen können, werden sie nur selten mit menschlichen Teilnehmern in einer kontrollierten Umgebung überprüft. Kontrollierte Experimente sind selten in der Menge Forschung, weil sie schwer zu organisieren und an die Teilnehmer gefährlich sein können.
VR wurde eingesetzt, um soziale Verhalten verwenden von einfachen und komplexen virtuellen Umgebungen mit einem oder mehreren computersimulierte Agents zu untersuchen. In der Studie von Bode und Kollegen31,32wurden die Teilnehmer gebeten, eine einfache virtuelle Umgebung von einer Top-Down-Perspektive unter mehreren Agenten zu evakuieren und festgestellt, dass statische Beschilderung und Motivation Ausfahrt Wahl betroffen war. Teilnehmer mit einem komplexeren Umfeld aus einer Ego-Perspektive präsentiert, festgestellt Kinateder und Kollegen, dass die Teilnehmer eher eine computersimulierte Einzelsubstanz während der Flucht aus einem virtuellen Tunnel Feuer25Folgen waren. In einer komplexen virtuellen Umgebung mit mehreren Agenten festgestellt Drury und Kollegen, dass die Teilnehmer einen gefallenen Agenten während einer Evakuierung zu unterstützen tendenziell, wenn sie mit der Masse26identifiziert. Diese Feststellungen zufolge Kollektiv, VR ein wirksames Mittel zur sozialen Verhaltensweisen, auch mit computersimulierte Agenten zu entlocken sein kann. Jedoch können einige Menge Verhaltensweisen nur beobachtet werden, wenn eine realistische soziale Signal vorhanden ist (zB., wenn die Teilnehmer bewusst, dass die anderen Avatare von Menschen3kontrolliert werden). Um diesem Mangel zu begegnen, beschreibt dieses Protokoll ein Verfahren zur Durchführung von kontrollierten Experimenten mit mehreren Benutzern in einem vernetzten VR-Setup. Dieser Ansatz hat in einer aktuellen Studie von Moussaid und Kollegen eingesetzt, um das Verhalten der Evakuierung von 36 vernetzte Teilnehmer3zu untersuchen.
Forschung über vernetzte VR konzentriert sich auf Themen, die in keinem Zusammenhang mit Navigation Strategien33,34 und/oder stützte sich auf bestehende Online-Gaming-Plattformen wie Second Life. Zum Beispiel untersucht Molka-Danielsen und Chabada Evakuierung Verhalten in Bezug auf die Ausfahrt Wahl und räumlichen Wissens des Gebäudes mit Teilnehmern unter den bestehenden Nutzern von Second Life35rekrutiert. Während die Autoren einige aussagekräftige Ergebnisse liefern (zB., Visualisierungen von Trajektorien), diese Studie hatte Schwierigkeiten mit Teilnehmer Rekrutierung, experimentelle Kontrolle und Verallgemeinerung über diesen speziellen Fall. Vor kurzem fand Normoyle und Kollegen, dass bestehende Nutzer von Second Life und Teilnehmer in einem Labor in Bezug auf Leistung und Ausfahrt Wahl Evakuierung und unterschiedlich in Bezug auf Selbstauskünften Präsenz und Frustration mit dem Regler 36-Schnittstelle. Markieren Sie die Erkenntnisse aus diesen zwei Studien einige der Herausforderungen und Möglichkeiten der Online- und Laborversuche. Online-Studien sind in der Lage, Zeichnung von einer viel größeren und motivierte Bevölkerung der potentielle Teilnehmer. Jedoch erlauben Untersuchungen im Labor für experimentelle Kontrolle der physischen Umwelt und mögliche Ablenkungen. Darüber hinaus können Online-Studien einige ethische Bedenken bezüglich Daten Anonymität und Vertraulichkeit darstellen.
Als eine vernetzte Desktop-VR-Labor dient der Entscheidung Science Laboratory (DeSciL) an der ETH Zürich vor allem wirtschaftliche Entscheidungs- und strategischen Interaktionen in einer kontrollierten Umgebung zu untersuchen. Die technische Infrastruktur bei den DeSciL besteht aus Hardware, Software für Laborautomation und Software, die die Multi-User-Desktop VR Setup unterstützt. Die Hardware umfasst Hochleistungs-Desktop-Computer mit Betriebssystem Microsoft Windows 10 Enterprise, Bedienoberflächen (zB., Maus und Tastatur, Joystick), Kopfhörer und Eye-Tracker (Table of Materials). Alle Client-Computer sind mit Ethernet von einem Gigabit pro Sekunde, das Uni-Netzwerk und den gleichen Dateifreigabe im Netzwerk verbunden. Es gibt keine sichtbare Verzögerung oder Verzögerung gibt es 36 Clients verbunden. Die Anzahl der Frames pro Sekunde ist durchweg über 100. Die Experimente sind auch verwaltet und kontrolliert mit Labor-Automatisierungs-Software basierend auf Microsoft PowerShell (d.h.PowerShell gewünscht Zustand Konfiguration und PowerShell Remoting). Alle relevanten Schritte des Protokolls sind vorprogrammiert, mit PowerShell-Skripts genannt Cmdlets (zB., Start-Computer, Stop-Computer). Während des Experiments können diese Skripts gleichzeitig und aus der Ferne auf allen Client-Computern ausgeführt werden. Diese Art der Laborautomation sorgt für eine identische Zustand des Clients Computern, reduziert potenzielle Fehler und Komplexität bei der wissenschaftlichen Prüfung und verhindert, dass Forscher sich wiederholende manuelle Aufgaben. Für die Navigation-Experimente, verwenden wir die Einheit game-Engine (< https://unity3d.com/>) um die Entwicklung von 2D und 3D Umgebungen für Multi-User, interaktive Desktop VR zu unterstützen. Die 36 Client-Computer sind mit einem Server über einen autorisierenden Server-Architektur verbunden. Zu Beginn jedes Experiments jeder Client eine Instanziierung Anforderung an den Server sendet, und der Server antwortet durch Instanziieren eines Avatars für diesen Benutzer auf allen angeschlossenen Computern. Jeder Benutzer Avatar hat eine Kamera mit einem 50 Grad Sichtfeld. Während das Experiment, die Clients senden Benutzer "Eingang auf dem Server und der Server aktualisiert die Bewegung von allen Clients.
Im physikalischen Labor ist jeder Computer in einem separaten Raum innerhalb drei halb-unabhängigen Zimmer (Abbildung 1) enthalten. Die Gesamtgröße des Labors ist 170 m2 (150 m2 für Experiment Zimmer und 20 m2 für Kontrollraum). Jedes dieser Zimmer ist mit Audio- und video Aufnahmegeräten ausgestattet. Experimente werden von einem separaten Nebenraum gesteuert (i.e., indem die Anweisungen und initiieren das experimentelle Programm). Aus diesem Kontrollraum beobachten die Experimentatoren auch die Teilnehmer in physischen und virtuellen Umgebungen. Gemeinsam mit der wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät an der Universität Zürich unterhält die DeSciL Registrierung Universitätszentrum für Studienteilnehmer, die implementiert wurde basierend auf h-Wurzel37.
Obwohl ähnliche Systeme in der Literatur38beschrieben wurden, ist die DeSciL das erste funktionale Labor, das für Multi-User Desktop-VR-Experimente auf Navigation und Masse Verhalten nach unserem Kenntnisstand geeignet ist. Hier beschreiben wir das Protokoll für die Durchführung eines Experiments in der DeSciL, repräsentative Ergebnisse aus einer Studie über soziale Navigation Verhalten und die Möglichkeiten und Grenzen dieses Systems zu diskutieren.

<table><tbody><tr><td>PC</td><td>Lenovo</td><td>IdeaCentre AIO 700</td><td>24&amp;rsquo;&amp;rsquo; screen, 16 GB RAM, and SSDs. CPU: Intel core i7. GPU:NVidia GeForce GTX 950A</td></tr><tr><td>Keyboard</td><td>Lenovo</td><td>LXH-EKB-10YA</td><td></td></tr><tr><td>Mouse</td><td>Lenovo</td><td>SM-8825</td><td></td></tr><tr><td>Eye tracker</td><td>Tobii Technology</td><td>Tobii EyeX</td><td>Data rate: 60 Hz. Tracking screen size: Up to 27&amp;Prime;</td></tr><tr><td>Communication audio system</td><td>Biamp Systems</td><td>Networked paging station - 1</td><td>Ethernet:100BaseTX</td></tr></tbody></table>

a networked desktop virtual reality setup for decision science and navigation experiments with multiple participants

Untersuchung der Interaktionen zwischen mehreren Teilnehmern ist eine Herausforderung für Forscher aus verschiedenen Disziplinen, einschließlich der entscheidungswissenschaften und räumliche Wahrnehmung. Mit einem Local Area Network und engagierten Software-Plattform können Experimentatoren effizient überwachen Sie das Verhalten der Teilnehmer, die gleichzeitig in einer virtuellen Desktop-Umgebung eingebettet sind und die gesammelten Daten zu digitalisieren. Diese Funktionen ermöglichen experimentelle Designs in der räumlichen Wahrnehmung und Navigation Forschung, das wäre schwierig (wenn nicht gar unmöglich), in der realen Welt durchzuführen. Mögliche experimentellen Variationen gehören Stress während einer Evakuierung, kooperativ und wettbewerbsfähigen Suchaufgaben und andere Kontextfaktoren, die entstehende Masse Verhalten beeinflussen können. Jedoch erfordert so ein Labor Wartung und strenge Protokolle für die Datenerfassung in einer kontrollierten Umgebung. Während die externe Validität der Laboruntersuchungen mit menschlichen Teilnehmer manchmal in Frage gestellt wird, schlagen eine Reihe von Publikationen, dass die Korrespondenz zwischen realen und virtuellen Umgebungen möglicherweise ausreichend für das soziales Verhalten in Bezug auf Studium Bahnen, zögern und räumliche Entscheidungen. In diesem Artikel beschreiben wir eine Methode für die Durchführung von Experimenten an Entscheidungs- und Navigation mit bis zu 36 Teilnehmer in einem vernetzten Desktop-virtual-Reality-Setup (zB., die Entscheidung Science Laboratory oder DeSciL). Dieses Experiment Protokoll kann angepasst und von anderen Forschern um die Einrichtung einer vernetzten Desktop-virtual Reality-Labor angewendet werden.

Für jeden Client auf jeden Versuch, die Testdaten aus dem DeSciL in der Regel gehören Flugbahnen, Zeitstempel und Maßnahmen der Leistung (zB., ob der Teilnehmer in die "richtige" Richtung zu einer bestimmten Kreuzung aktiviert). Eine repräsentative Studie untersucht die Auswirkungen der Beschilderung Komplexität auf die Routenwahl für eine Menge von menschlichen Teilnehmern (mit virtuellen Avataren) in einer einfachen y-förmigen virtuelle Umgebung. In diesem Experiment, 28...

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A Networked Desktop Virtual Reality Setup for Decision Science and Navigation Experiments with Multiple Participants

Dieses Papier beschreibt eine Methode für die Durchführung von Multi-User-Experimente an Entscheidungs- und Navigation mit einem vernetzten Computerlabor.

Ein vernetzten Desktop-Virtual-Reality-Setup für Entscheidung Wissenschaft und Navigation Experimente mit mehreren Teilnehmern

Investigating the interactions among multiple participants is a challenge for researchers from various disciplines, including the decision sciences and ...

a-networked-desktop-virtual-reality-setup-for-decision-science

Research

JoVE Journal

Behavior

5.9K Aufrufe.  ETH Zürich. Dieses Papier beschreibt eine Methode für die Durchführung von Multi-User-Experimente an Entscheidungs- und Navigation mit einem vernetzten Computerlabor.

Serie: A Networked Desktop Virtual Reality Setup for Decision Science and Navigation Experiments with Multiple Participants

Human Fear Conditioning Conducted in Full Immersion 3-Dimensional Virtual Reality 

Fear conditioning is a widely used paradigm in non-human animal research to investigate the neural mechanisms underlying fear and anxiety. A major challenge in conducting conditioning studies in humans is the ability to strongly manipulate or simulate the environmental contexts that are associated with conditioned emotional behaviors. In this regard, virtual reality (VR) technology is a promising tool. Yet, adapting this technology to meet experimental constraints requires special accommodations. Here we address the methodological issues involved when conducting fear conditioning in a fully immersive 6-sided VR environment and present fear conditioning data.
In the real world, traumatic events occur in complex environments that are made up of many cues, engaging all of our sensory modalities. For example, cues that form the environmental configuration include not only visual elements, but aural, olfactory, and even tactile. In rodent studies of fear conditioning animals are fully immersed in a context that is rich with novel visual, tactile and olfactory cues. However, standard laboratory tests of fear conditioning in humans are typically conducted in a nondescript room in front of a flat or 2D computer screen and do not replicate the complexity of real world experiences. On the other hand, a major limitation of clinical studies aimed at reducing (extinguishing) fear and preventing relapse in anxiety disorders is that treatment occurs after participants have acquired a fear in an uncontrolled and largely unknown context. Thus the experimenters are left without information about the duration of exposure, the true nature of the stimulus, and associated background cues in the environment1. In the absence of this information it can be difficult to truly extinguish a fear that is both cue and context-dependent. Virtual reality environments address these issues by providing the complexity of the real world, and at the same time allowing experimenters to constrain fear conditioning and extinction parameters to yield empirical data that can suggest better treatment options and/or analyze mechanistic hypotheses.
In order to test the hypothesis that fear conditioning may be richly encoded and context specific when conducted in a fully immersive environment, we developed distinct virtual reality 3-D contexts in which participants experienced fear conditioning to virtual snakes or spiders. Auditory cues co-occurred with the CS in order to further evoke orienting responses and a feeling of "presence" in subjects 2 . Skin conductance response served as the dependent measure of fear acquisition, memory retention and extinction.

Human Fear Conditioning Conducted in Full Immersion 3-Dimensional Virtual Reality

Classical fear conditioning paradigm was adapted for human participants in a fully immersive virtual reality setting. Using a discrimination paradigm, conditioned fear, cue and context memory retention, and extinction was measured with skin conductance response to dynamic virtual snakes and spiders (the conditioned stimuli) in two distinct virtual contexts.

Menschliche Angstkonditionierung in Full Immersion 3-Dimensional Virtual Reality Geleitete

Fear conditioning is a widely used paradigm in non-human animal research to investigate the neural mechanisms underlying fear and anxiety. A major ...

Forschung

Neurowissenschaften

Novel 3D/VR Interactive Environment for MD Simulations, Visualization and Analysis

The increasing development of computing (hardware and software) in the last decades has impacted scientific research in many fields including materials science, biology, chemistry and physics among many others. A new computational system for the accurate and fast simulation and 3D/VR visualization of nanostructures is presented here, using the open-source molecular dynamics (MD) computer program LAMMPS. This alternative computational method uses modern graphics processors, NVIDIA CUDA technology and specialized scientific codes to overcome processing speed barriers common to traditional computing methods. In conjunction with a virtual reality system used to model materials, this enhancement allows the addition of accelerated MD simulation capability. The motivation is to provide a novel research environment which simultaneously allows visualization, simulation, modeling and analysis. The research goal is to investigate the structure and properties of inorganic nanostructures (e.g., silica glass nanosprings) under different conditions using this innovative computational system. The work presented outlines a description of the 3D/VR Visualization System and basic components, an overview of important considerations such as the physical environment, details on the setup and use of the novel system, a general procedure for the accelerated MD enhancement, technical information, and relevant remarks. The impact of this work is the creation of a unique computational system combining nanoscale materials simulation, visualization and interactivity in a virtual environment, which is both a research and teaching instrument at UC Merced.

A new computational system featuring GPU-accelerated molecular dynamics simulation and 3D/VR visualization, analysis and manipulation of nanostructures has been implemented, representing a novel approach to advance materials research and promote innovative investigation and alternative methods to learn about material structures with dimensions invisible to the human eye.

Neuartige 3D / VR Interaktiv Raum für MD-Simulationen, Visualisierung und Analyse

The increasing development of computing (hardware and software) in the last decades has impacted scientific research in many fields including materials ...

Ingenieurwesen

Creating Virtual-hand and Virtual-face Illusions to Investigate Self-representation

Studies investigating how people represent themselves and their own body often use variants of &#34;ownership illusions&#34;, such as the traditional rubber-hand illusion or the more recently discovered enfacement illusion. However, these examples require rather artificial experimental setups, in which the artificial effector needs to be stroked in synchrony with the participants&#39; real hand or face&#8212;a situation in which participants have no control over the stroking or the movements of their real or artificial effector. Here, we describe a technique to establish ownership illusions in a setup that is more realistic, more intuitive, and of presumably higher ecological validity. It allows creating the virtual-hand illusion by having participants control the movements of a virtual hand presented on a screen or in virtual space in front of them. If the virtual hand moves in synchrony with the participants&#39; own real hand, they tend to perceive the virtual hand as part of their own body. The technique also creates the virtual-face illusion by having participants control the movements of a virtual face in front of them, again with the effect that they tend to perceive the face as their own if it moves in synchrony with their real face. Studying the circumstances that illusions of this sort can be created, increased, or reduced provides important information about how people create and maintain representations of themselves.

Here, we describe virtual-hand and virtual-face illusion paradigms that can be used to study body-related self-perception/-representation. They have already been used in various studies to demonstrate that, under specific conditions, a virtual hand or face can be incorporated into one&#39;s body representation, suggesting that body representations are rather flexible.

Virtuelle Hand und Virtual-face Illusions Erstellen zur Untersuchung der Selbstdarstellung

Studies investigating how people represent themselves and their own body often use variants of &#34;ownership illusions&#34;, such as the traditional ...

Verhalten

MPI CyberMotion Simulator: Implementation of a Novel Motion Simulator to Investigate Multisensory Path Integration in Three Dimensions

Path integration is a process in which self-motion is integrated over time to obtain an estimate of one's current position relative to a starting point 1. Humans can do path integration based exclusively on visual 2-3, auditory 4, or inertial cues 5. However, with multiple cues present, inertial cues - particularly kinaesthetic - seem to dominate 6-7. In the absence of vision, humans tend to overestimate short distances (&lt;5 m) and turning angles (&lt;30&deg;), but underestimate longer ones 5. Movement through physical space therefore does not seem to be accurately represented by the brain.
Extensive work has been done on evaluating path integration in the horizontal plane, but little is known about vertical movement (see 3 for virtual movement from vision alone). One reason for this is that traditional motion simulators have a small range of motion restricted mainly to the horizontal plane. Here we take advantage of a motion simulator 8-9 with a large range of motion to assess whether path integration is similar between horizontal and vertical planes. The relative contributions of inertial and visual cues for path navigation were also assessed.
16 observers sat upright in a seat mounted to the flange of a modified KUKA anthropomorphic robot arm. Sensory information was manipulated by providing visual (optic flow, limited lifetime star field), vestibular-kinaesthetic (passive self motion with eyes closed), or visual and vestibular-kinaesthetic motion cues. Movement trajectories in the horizontal, sagittal and frontal planes consisted of two segment lengths (1st: 0.4 m, 2nd: 1 m; &plusmn;0.24 m/s2 peak acceleration). The angle of the two segments was either 45&deg; or 90&deg;. Observers pointed back to their origin by moving an arrow that was superimposed on an avatar presented on the screen.
Observers were more likely to underestimate angle size for movement in the horizontal plane compared to the vertical planes. In the frontal plane observers were more likely to overestimate angle size while there was no such bias in the sagittal plane. Finally, observers responded slower when answering based on vestibular-kinaesthetic information alone. Human path integration based on vestibular-kinaesthetic information alone thus takes longer than when visual information is present. That pointing is consistent with underestimating and overestimating the angle one has moved through in the horizontal and vertical planes respectively, suggests that the neural representation of self-motion through space is non-symmetrical which may relate to the fact that humans experience movement mostly within the horizontal plane.

An efficient way to gain insight into how humans navigate themselves in three dimensions is described. The method takes advantage of a motion simulator capable of moving observers in ways unattainable by traditional simulators. Results confirm that movement in the horizontal plane is underestimated, while vertical movement is overestimated.

MPI CyberMotion Simulator: Implementierung eines neuartigen Motion Simulator zu Multisensorische Pfadintegration in drei Dimensionen erforschen

Path integration is a process in which self-motion is integrated over time to obtain an estimate of one's current position relative to a starting point 1. ...

Measuring the Kinematics of Daily Living Movements with Motion Capture Systems in Virtual Reality

The inability to complete instrumental activities of daily living (IADL) is a precursor to various neuropsychological diseases. Questionnaire-based assessments of IADL are easy to use but prone to subjective bias. Here, we describe a novel virtual reality (VR) test to assess two complex IADL tasks: handling financial transactions and using public transportation. While a participant performs the tasks in a VR setting, a motion capture system traces the position and orientation of the dominant hand and head in a three-dimensional Cartesian coordinate system. Kinematic raw data are collected and converted into &#39;kinematic performance measures,&#39; i.e., motion trajectory, moving distance, and time to completion. Motion trajectory is the path of a particular body part (e.g., dominant hand or head) in space. Moving distance refers to the total distance of the trajectory, and time to completion is how long it took to complete an IADL task. These kinematic measures could discriminate patients with cognitive impairment from healthy controls. The development of this kinematic measuring protocol allows detection of early IADL-related cognitive impairments.

We designed a virtual reality test to assess instrumental activities of daily living (IADL) with a motion capture system. We propose a detailed kinematic analysis to interpret the participant&#39;s various movements, including trajectory, moving distance, and time to completion to evaluate IADL capabilities.

Messung der Kinematik des täglichen Lebens Bewegungen mit Motion-Capture-Systeme in der virtuellen Realität

The inability to complete instrumental activities of daily living (IADL) is a precursor to various neuropsychological diseases. Questionnaire-based ...

Virtual Reality Experiments with Physiological Measures

Virtual reality (VR) experiments are increasingly employed because of their internal and external validity compared to real-world observation and laboratory experiments, respectively. VR is especially useful for geographic visualizations and investigations of spatial behavior. In spatial behavior research, VR provides a platform for studying the relationship between navigation and physiological measures (e.g., skin conductance, heart rate, blood pressure). Specifically, physiological measures allow researchers to address novel questions and constrain previous theories of spatial abilities, strategies, and performance. For example, individual differences in navigation performance may be explained by the extent to which changes in arousal mediate the effects of task difficulty. However, the complexities in the design and implementation of VR experiments can distract experimenters from their primary research goals and introduce irregularities in data collection and analysis. To address these challenges, the Experiments in Virtual Environments (EVE) framework includes standardized modules such as participant training with the control interface, data collection using questionnaires, the synchronization of physiological measurements, and data storage. EVE also provides the necessary infrastructure for data management, visualization, and evaluation. The present paper describes a protocol that employs the EVE framework to conduct navigation experiments in VR with physiological sensors. The protocol lists the steps necessary for recruiting participants, attaching the physiological sensors, administering the experiment using EVE, and assessing the collected data with EVE evaluation tools. Overall, this protocol will facilitate future research by streamlining the design and implementation of VR experiments with physiological sensors.

Virtual reality (VR) experiments can be difficult to implement and require meticulous planning. This protocol describes a method for the design and implementation of VR experiments that collect physiological data from human participants. The Experiments in Virtual Environments (EVE) framework is employed to accelerate this process.

Virtual-Reality-Experimente mit physiologischen Maßnahmen

Virtual reality (VR) experiments are increasingly employed because of their internal and external validity compared to real-world observation and ...

3D-Neuronavigation In Vivo Through a Patient's Brain During a Spontaneous Migraine Headache

A growing body of research, generated primarily from MRI-based studies, shows that migraine appears to occur, and possibly endure, due to the alteration of specific neural processes in the central nervous system. However, information is lacking on the molecular impact of these changes, especially on the endogenous opioid system during migraine headaches, and neuronavigation through these changes has never been done. This study aimed to investigate, using a novel 3D immersive and interactive neuronavigation (3D-IIN) approach, the endogenous &#181;-opioid transmission in the brain during a migraine headache attack in vivo. This is arguably one of the most central neuromechanisms associated with pain regulation, affecting multiple elements of the pain experience and analgesia. A 36 year-old female, who has been suffering with migraine for 10 years, was scanned in the typical headache (ictal) and nonheadache (interictal) migraine phases using Positron Emission Tomography (PET) with the selective radiotracer [11C]carfentanil, which allowed us to measure &#181;-opioid receptor availability in the brain (non-displaceable binding potential - &#181;OR BPND). The short-life radiotracer was produced by a cyclotron and chemical synthesis apparatus on campus located in close proximity to the imaging facility. Both PET scans, interictal and ictal, were scheduled during separate mid-late follicular phases of the patient's menstrual cycle. During the ictal PET session her spontaneous headache attack reached severe intensity levels; progressing to nausea and vomiting at the end of the scan session. There were reductions in &#181;OR BPND in the pain-modulatory regions of the endogenous &#181;-opioid system during the ictal phase, including the cingulate cortex, nucleus accumbens (NAcc), thalamus (Thal), and periaqueductal gray matter (PAG); indicating that &#181;ORs were already occupied by endogenous opioids released in response to the ongoing pain. To our knowledge, this is the first time that changes in &#181;OR BPND during a migraine headache attack have been neuronavigated using a novel 3D approach. This method allows for interactive research and educational exploration of a migraine attack in an actual patient's neuroimaging dataset.

3D-Neuronavigation In Vivo Through a Patient's Brain During a Spontaneous Migraine Headache

In this study, the authors report for the first time a novel 3D-Immersive &#38; Interactive Neuronavigation (3D-IIN) through the impact of a spontaneous migraine headache attack in the &#956;-opioid system of a patient's brain in vivo.

3D-Neuronavigation<em&gt; In Vivo</em&gt; Durch Gehirn eines Patienten während einer Spontan Migräne

A growing body of research, generated primarily from MRI-based studies, shows that migraine appears to occur, and possibly endure, due to the alteration ...

Medizin

Spielbasierte Erkundung: Freischaltung menschlicher räumlicher Navigationsfähigkeiten

Assessing Human Spatial Navigation in a Virtual Space and its Sensitivity to Exercise

Spatial navigation (SN) is the ability to locomote through the environment, which requires an understanding of where one is located in time and space. This capacity is known to rely on the sequential firing of place cells within the hippocampus. SN is an important behavior to investigate as this process deteriorates with age, especially in neurodegenerative disorders. However, the investigation of SN is limited by the lack of sophisticated behavioral techniques to assess this hippocampal-dependent task. Therefore, the goal of this protocol was to develop a novel, real-world approach to studying SN in humans. Specifically, an active virtual SN task was developed using a cross-platform game engine. During the encoding phase, participants navigated their way through a virtual city to locate landmarks. During the remembering phase, participants remembered where these reward locations were and delivered items to these locations. Time to find each location was captured and episodic memory was assessed by a free recall phase, including aspects of place, order, item, and association. Movement behavior (x, y, and z coordinates) was assessed through an asset available in the game engine. Importantly, results from this task demonstrate that it accurately captures both spatial learning and memory abilities as well as episodic memory. Further, findings indicate that this task is sensitive to exercise, which improves hippocampal functioning. Overall, the findings suggest a novel way to track human hippocampal functioning over the course of time, with this behavior being sensitive to physical activity training paradigms.

Autor im Rampenlicht: Untersuchung der Auswirkungen von Geist-Körper-Bewegung-Praktiken auf die Gehirnfunktion

Here, we present a novel, brief, and active spatial navigation task that assesses both spatial navigation and episodic memory ability. Importantly, spatial navigation and episodic memory were associated with one another, and this task demonstrated sensitivity to exercise.

Bewertung der menschlichen räumlichen Navigation im virtuellen Raum und ihrer Empfindlichkeit gegenüber Bewegung

Spatial navigation (SN) is the ability to locomote through the environment, which requires an understanding of where one is located in time and space. ...

Ein vernetzten Desktop-Virtual-Reality-Setup für Entscheidung Wissenschaft und Navigation Experimente mit mehreren Teilnehmern

Zusammenfassung

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Kapitel in diesem Video

Menschliche Angstkonditionierung in Full Immersion 3-Dimensional Virtual Reality Geleitete

Neuartige 3D / VR Interaktiv Raum für MD-Simulationen, Visualisierung und Analyse

Virtuelle Hand und Virtual-face Illusions Erstellen zur Untersuchung der Selbstdarstellung

MPI CyberMotion Simulator: Implementierung eines neuartigen Motion Simulator zu Multisensorische Pfadintegration in drei Dimensionen erforschen

Messung der Kinematik des täglichen Lebens Bewegungen mit Motion-Capture-Systeme in der virtuellen Realität

Virtual-Reality-Experimente mit physiologischen Maßnahmen

3D-Neuronavigation

Bewertung der menschlichen räumlichen Navigation im virtuellen Raum und ihrer Empfindlichkeit gegenüber Bewegung

Bewertung der menschlichen räumlichen Navigation im virtuellen Raum und ihrer Empfindlichkeit gegenüber Bewegung

Bewertung der menschlichen räumlichen Navigation im virtuellen Raum und ihrer Empfindlichkeit gegenüber Bewegung