이 매우 몰입형 가상 현실 프로토콜을 통해 사람들이 횡단 하는 동안 감정을 조정 하는 방법을 조사 할 수 있습니다. 러닝머신에서 가상을 걷는 것은 지각과 행동 사이의 상호 관계를 완전히 포착할 수 있게 해줍니다. 행동 생태 분야에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 이 메시지는 연구원들이 보행자 안전 및 자율 주행 차량 개발에 대한 열정을 탐구할 수 있도록 합니다.
다이어그램을 사용하여 교차 상황을 시각화하여 연구원이 연구의 목적에 맞게 매개 변수를 올바르게 보정할 수 있도록 하는 것이 좋습니다. 그들의 절차를 보여주는 것은 후이 리, 내 실험실에서 대학원생이 될 것입니다. 먼저 구성 디렉터리를 사용하여 걷기 시뮬레이터의 매개 변수를 설정합니다.
자동차 섹션에서 첫 번째 차량의 매개 변수를 설정합니다. 세단용 1, 버스용 2개, 차량 없음의 경우 0으로 유형을 설정합니다. 다음으로, 시속 1km의 속도와 원하는 값까지 미터로 설정합니다.
동일한 매개 변수를 설정하여 두 번째 차량 섹션을 완료합니다. 도로 섹션에는 차선 선택을 위한 매개 변수가 포함되어 있으며, 파라미터 레인을 하나씩 설정하여 보행자 시작 위치 또는 차선에 가까운 차선을 더 멀리 떨어진 차선에 사용합니다. 샘플링 빈도와 관련된 매개 변수가 포함된 저장된 섹션에서 는 초당 매개 변수 수를 hertz의 원하는 값으로 설정한 다음 구성 파일 및 종료를 저장합니다.
세 개의 연습 평가판 구성 파일을 준비하고 실험에 임의로 사용할 구성 목록이 있는 별도의 시트를 만듭니다. 정상 또는 수정된 참가자를 모집하고 각 실험 전에 서면 동의서에 서명하도록 요청합니다. 참가자에게 작업의 구두 지침과 함께 오디오 녹음을 재생합니다.
그리고 그들에게 질문을 하도록 격려한다. 준비가 되면 참가자를 러닝머신으로 이끌고 안정화 벨트를 참가자의 허리에 활용합니다. 실험 중에 항상 핸드 레일을 잡도록 지시합니다.
참가자들에게 핸드 레일을 들고 있는 동안 벨트가 달린 러닝머신에서 걷는 연습을 해 달라고 부탁한다. 참가자가 러닝머신을 편안하게 걸을 수 있게 되면 실행 가능한 시뮬레이터를 두 번 클릭하여 걷기 시뮬레이터 프로그램을 시작합니다. 참가자에게 헤드셋을 착용하도록 지시하고 필요에 따라 도움을 제공합니다.
헤드 턴에 대한 편안함과 안정성을 모두 확인하십시오. 흑백 만화 횡단보도참가자의 시야와 적절하게 정렬되도록 헤드셋을 보정합니다. 참가자에게 첫 번째 연습 시험은 차량없이 발생하고 재판을 시작할 것이라고 알려드립니다.
화면 하단의 텍스트 상자에 첫 번째 연습 시험 구성 번호를 입력하고 시작 단추를 클릭합니다. 참가자에게 똑바로 앞을 내다보고, 준비를 하고, 소리가 들면 걷기 시작하면, 구두 신호를 준비하고 가라고 지시한다. 첫 번째 연습 시험으로 끝나면 걷지 않고 차량을 소개하는 두 번째 연습 시험을 수행합니다.
세 번째 연습 시험의 경우 참가자에게 왼쪽에서 오는 두 대의 차량이 포함될 것이며 두 차량 사이의 도로를 건너려고 시도해야 한다고 알려드립니다. 텍스트 상자에 세 번째 연습 평가판 번호를 입력하고 시작 단추를 클릭합니다. 가상 걷기 실험을 수행하려면 텍스트 상자의 데이터 시트에서 첫 번째 구성 번호를 입력하고 시작을 클릭합니다.
최종 연습 평가판과 동일한 방식으로 시뮬레이션을 수행하고 실험 시트의 구성 번호 옆에 결과를 기록합니다. 워킹 시뮬레이터는 곡선에서 교차점에 이르는 초기 거리가 참가자의 접근 속도에 영향을 미치는지 확인하는 데 사용되었습니다. 그러나 청년 성인의 속도는 접근 법 전반에 걸쳐 증가했지만, 초기 거리가 짧을 때, 그들은 재판의 시작 부분에서 둔화하고 지속적으로 속도를 높였습니다.
어린이의 경우 차량 크기는 초기 거리에 의해 유도된 속도 프로파일 및 교차 위치에 영향을 미쳤습니다. 포스트 워크 분석은 아이들이 접근 법을 통해 속도를 보였지만, 자동차 사이를 건널 때 거의 초기 거리에 대한 접근 의 시작 부분에서 느려졌습니다. 아이들이 버스 사이를 건널 때, 그들의 속도는 거의 초기 거리에 대한 접근의 시작 부분에서 증가하거나 감소하지 않았다.
그러나 버스 사이를 건널 때, 아이들의 요격 시간은 근처와 중간 초기 거리 사이에 크게 다르지 않다는 것을 발견했습니다. 이 메서드가 교차 동작에 대한 정확한 정보를 제공하기 위해서는 가상 현실 헤드셋의 시각적 필드 장면을 적절하게 보정해야 합니다. 이 기술을 통해 연구자들은 베어링 각도 및 거법과 같은 개념을 연구하는 데 사용 된 보행자 행동의 수학적 모델을 개발할 수있었습니다.
