Summary

Установка сетевых настольных виртуальной реальности решение науки и навигации экспериментов с несколькими участниками

Published: August 26, 2018
doi:

Summary

Этот документ описывает метод для проведения экспериментов нескольких пользователей на принятие решений и навигации с помощью сетевой компьютерной лаборатории.

Abstract

Исследование взаимодействия между несколькими участниками является задачей для исследователей из различных дисциплин, включая решение наук и пространственной познания. С локальной вычислительной сети и программное обеспечение платформы экспериментаторов можно эффективно контролировать поведение участников, которые одновременно погружаются в виртуальной среде и оцифровывать собранных данных. Эти возможности позволяют экспериментальных образцов в пространственной познания и навигации исследований, что будет трудно (если не невозможно) проводить в реальном мире. Возможные экспериментальные варианты включают стресс во время эвакуации, кооперативные и конкурентоспособной Поиск задач и других контекстуальных факторов, которые могут повлиять на поведение эмерджентных толпы. Однако такая лаборатория требует обслуживания и строгих протоколов для сбора данных в контролируемых условиях. Хотя внешняя действительность лабораторных исследований с участием человека иногда ставится под сомнение, ряд недавних документов позволяют предположить, что переписка между реальных и виртуальных сред может быть достаточно для изучения социального поведения траектории, нерешительность и пространственных решений. В этой статье, мы описываем метод для проведения экспериментов на процесс принятия решений и навигации с до 36 участников в сети рабочего стола виртуальной реальности установки (т.е., решение научной лаборатории или DeSciL). Этот эксперимент протокол могут быть адаптированы и применяется другими исследователями с целью создать лабораторию сетевой рабочего стола виртуальной реальности.

Introduction

Исследования по пространственной познания и навигации обычно исследования пространственных решений (например., поворачивая влево или вправо на перекрестке) и мысленное представление лица в реальных и виртуальных сред1,2. Преимущества виртуальной реальности (VR) включают в себя предотвращение проблемы этики и безопасности (например., во время опасного эвакуации3), автоматическое измерение и анализ пространственных данных4и сбалансированное сочетание внутренних и внешние действия5,6,7. К примеру Вайсберг и коллеги продлил предыдущих исследований на индивидуальные различия в приобретение пространственной знаний, продемонстрировав, что пространственные задачи в VR может обеспечить объективной оценки поведенческих пространственные способности8. Это исследование также высказано мнение о том, что поведение навигации в VR приближается реальной навигации потому, что виртуальная среда был смоделирован после университета, используемые Schinazi и коллеги9 (см. также изучение Ruddle и коллеги 10). VR также был применен к психотерапии11, клинической оценки12, потребительского поведения13и14,хирургии15. Однако большинство систем VR отсутствия проприоцептивной и аудио обратная связь, которая может улучшить присутствие и погружения16,17,18,19, требует подготовки с помощью интерфейса управления20 ,21,22и отсутствие социальной подсказки. Действительно люди в реальном мире часто перемещаются в группы23, избежать или следовать другим людям3,24и принимать решения, основанные на социальном контексте25,26.

В то же время исследования поведения толпы часто фокусируется на эмерджентных характеристики толпы (например, формирование Лейн, заторы на узких мест), которые смоделированы на компьютере или в реальном мире. Например, Хелбинга и коллеги использовали сочетание реальных наблюдений и компьютерного моделирования с целью предложить улучшения потока трафика в пересечении, отделяя приток и отток физические барьеры и поместив препятствием в центр27. Moussaïd и коллеги использовали модель на основе эвристических методов для изучения высокой плотности ситуаций во время стихийных бедствий толпы28. Этот подход предложил улучшения экологической обстановке для массовых мероприятий для того, чтобы избежать толпы бедствия. С помощью существующих рамок открытым исходным кодом осуществление такого моделирования могут быть относительно легко. SteerSuite является открытым исходным кодом основа, которая позволяет пользователям легко моделировать рулевой алгоритмов и поведение толпы, предоставляя инструменты для облегчения, бенчмаркинг и тестирования29. Эта структура может предоставить основной навигации обоснование агента, который имеет решающее значение для успешного толпы моделирования. Кроме того Сингх и его коллеги продемонстрировали единую платформу, которая сочетает в себе разнообразные рулевого методы30. Хотя исследователи могут предложить дизайн вмешательства с помощью таких моделей, они редко проверяются с человека участников в контролируемых условиях. Контролируемые эксперименты редки в толпе исследований потому, что они могут быть трудно организовать и опасным для участников.

VR был нанят для изучения социального поведения, с помощью простых и сложных виртуальных сред с одним или несколькими агентами, имитация компьютера. В исследовании Боде и коллеги31,32участникам было предложено эвакуироваться простую виртуальную среду с точки зрения сверху вниз среди нескольких агентов и обнаружил, что выбор выхода был затронут статические вывесок и мотивации. Представляем участников с более сложной обстановке с точки зрения первого лица, Kinateder и его коллеги обнаружили, что участники были более склонны следовать один компьютер моделируется агент во время побега из виртуальный туннель огня25. В комплекс виртуальной среде с несколькими агентами Друри и его коллеги обнаружили, что участники, как правило, помочь упал агент во время эвакуации, когда они отождествляется с толпой26. Вместе эти результаты показывают, что VR может быть эффективным способом получения социального поведения, даже с агентами, имитация компьютера. Однако, некоторые поведения толпы может наблюдать, только когда есть реалистичные Социальный сигнал (т.е., когда участники осознают, что другие аватары находятся под контролем людей3). Для устранения этого недостатка, настоящий Протокол описывает метод для проведения контролируемых экспериментов с несколькими пользователями в сетевой установки VR. Этот подход использовался в недавнем исследовании, Moussaid и коллег для того, чтобы исследовать поведение эвакуации 36 участников сети3.

Исследования по сетевой VR была сосредоточена на темы не связанные с навигационной стратегии33,34 или полагались на существующих платформах онлайн игр, таких как Second Life. Например Molka-Дэнилсен и Chabada расследование эвакуации поведение с точки зрения выбора выхода и пространственной знания здания с помощью участников, набранных среди существующих пользователей Second Life35. В то время как авторы предоставляют некоторые описательные результаты (например., визуализации траекторий), это исследование были трудности с участник набора, экспериментальный контроль и обобщение за этот конкретный случай. Совсем недавно Normoyle и его коллеги обнаружили, что существующих пользователей Second Life и участники в лаборатории были сопоставимы с точки зрения производительности и выхода выбор эвакуации и различных с точки зрения сообщенные присутствие и разочарования с элементом управления интерфейс36. Результаты этих двух исследований выделить некоторые из проблем и возможностей, предоставляемых онлайн и лабораторных экспериментов. Онлайн исследования способны рисования от гораздо больше и мотивированных населения потенциальных участников. Однако лабораторные исследования позволяют более экспериментальный контроль физической среды и потенциальные отвлекающие факторы. Кроме того онлайн исследования может представлять некоторые этические соображения относительно данных анонимности и конфиденциальности.

Как сетевой лаборатории Обои VR решение научной лаборатории (DeSciL) в ETH Zürich используется главным образом для изучения экономических решений и стратегического взаимодействия в контролируемой среде. Технической инфраструктуры на DeSciL состоит из оборудования, программного обеспечения для автоматизации лабораторных и программного обеспечения, которое поддерживает рабочего стола нескольких пользователей VR установки. Оборудование включает в себя высокопроизводительных настольных компьютеров с операционной системой Microsoft Windows 10 Enterprise, интерфейсов управления (например., мыши и клавиатуры, джойстики), наушники и глаз трекеры (Таблица материалов). Все клиентские компьютеры соединились с Ethernet одного гигабита в секунду в университетской сети и том же сетевом файловом ресурсе. Существует никаких видимых задержек или отставание, когда есть 36 клиентов, подключенных. Количество кадров в секунду — последовательно выше 100. Эксперименты также управляются и контролируются с лаборатории автоматизации программного обеспечения на основе Microsoft PowerShell (т.е., PowerShell желаемого состояния настройки и удаленного PowerShell). Все соответствующие этапы протокола запрограммированных с помощью скриптов PowerShell, называемые командлетами (например., старт, стоп-компьютер). В ходе эксперимента эти сценарии могут выполняться одновременно, так и удаленно на всех клиентских компьютерах. Этот тип Лаборатория автоматизации обеспечивает одинаковые состояния клиента компьютеров, уменьшает потенциальные ошибки и сложности во время научных испытаний и предотвращает исследователей для выполнения повторяющихся задач, выполняемых вручную. Для навигации экспериментов, мы используем единства игровой движок () с целью поддержки развития 2D и 3D средах для нескольких пользователей, интерактивного рабочего стола VR. 36 клиентские компьютеры подключены к серверу через архитектуру полномочного сервера. В начале каждого эксперимента каждый клиент отправляет запрос на создание экземпляра на сервере, и сервер отвечает, создав аватар для этого пользователя на все подключенные компьютеры. Каждый пользовательский аватар имеет камеру с 50 градусов поля зрения. На протяжении всего эксперимента, клиенты отправляют пользователя ‘ вход на сервер, и сервер обновляет движение всех клиентов.

В физической лаборатории каждый компьютер содержится в отдельном шкафу в течение трех полунезависимых номера (рис. 1). Общий размер лаборатории составляет 170 m2 (150 m2 для эксперимента номер и 20 m2 для диспетчерской). Каждый из этих номеров оснащен аудио и видео устройства записи. Эксперименты управляются с отдельной прилегающей комнате (т.е., предоставляя инструкции и инициировать экспериментальные программы). Из этой комнаты управления экспериментаторов можно также наблюдать участников в физических и виртуальных средах. Совместно с Департаментом экономики в университете Цюриха DeSciL также поддерживает университетский центр регистрации участников исследования, который был реализован на основе h корень37.

Хотя аналогичные системы были описаны в литературе38, DeSciL это первый функциональный лаборатория, которая подходит для многопользовательских Обои VR экспериментов по навигации и поведение толпы наши знания. Здесь мы описываем протокол для проведения эксперимента в DeSciL, настоящий представитель результаты от одного исследования на поведение социальной навигации и обсудить потенциал и ограничения этой системы.

Protocol

Все методы, описанные здесь были одобрены исследовательский комитет этики ETH Zürich как часть предложения ЕК 2015-N-37. 1. привлечение участников запланированной экспериментальной сессии. Образец участников в рамках конкретных ограничений (например., возраст, пол, об?…

Representative Results

Для каждого клиента в каждом испытании, экспериментальные данные из DeSciL, как правило, включают траекторий, отметки времени и показатели деятельности (например., ли участник превратился в «правильное» направлении в частности пересечения). Репрезентативное исслед?…

Discussion

В этой статье мы описали многопользовательской рабочего стола виртуальной реальности лаборатория в которой до 36 участников могут взаимодействовать и одновременно перемещаться различных виртуальных сред. Экспериментальный протокол подробно шаги, необходимые для этого вида исследов…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Репрезентативное исследование финансировалось Швейцарский Национальный научный фонд в рамках гранта «Ориентировки в социальной среде» (№ 100014_162428). Мы хотим поблагодарить M. Moussaid для глубоких обсуждений. Мы также хотим поблагодарить C. Вильгельм, F. Талер, H. Абдельрахман, S. Madjiheurem, A. Ингольд и A. Гроссридером за их работу во время разработки программного обеспечения.

Materials

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

References

  1. Waller, D., Nadel, L. . Handbook of Spatial Cognition. , (2013).
  2. Denis, M. . Space and Spatial Cognition: A Multidisciplinary Perspective. , (2017).
  3. Moussaïd, M., Kapadia, M., Thrash, T., Sumner, R. W., Gross, M., Helbing, D., Hölscher, C. Crowd behaviour during high-stress evacuations in an immersive virtual environment. Journal of the Royal Society Interface. 13 (122), 20160414 (2016).
  4. Grübel, J., Weibel, R., Jiang, M. H., Hölscher, C., Hackman, D. A., Schinazi, V. R. EVE: A Framework for Experiments in Virtual Environments. Spatial Cognition X: Lecture Notes in Artificial Intelligence. , 159-176 (2017).
  5. Loomis, J. M., Blascovich, J. J., Beall, A. C. Immersive virtual environment technology as a basic research tool in psychology. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. 31 (4), 557-564 (1999).
  6. Brooks, F. P. What’s Real About Virtual Reality?. Proceedings IEEE Virtual Reality. , (1999).
  7. Moorthy, K., Munz, Y., Jiwanji, M., Bann, S., Chang, A., Darzi, A. Validity and reliability of a virtual reality upper gastrointestinal simulator and cross validation using structured assessment of individual performance with video playback. Surgical Endoscopy and Other Interventional Techniques. 18 (2), 328-333 (2004).
  8. Weisberg, S. M., Schinazi, V. R., Newcombe, N. S., Shipley, T. F., Epstein, R. A. Variations in cognitive maps: Understanding individual differences in navigation. Journal of Experimental Psychology: Learning Memory and Cognition. 40 (3), 669-682 (2014).
  9. Schinazi, V. R., Nardi, D., Newcombe, N. S., Shipley, T. F., Epstein, R. A. Hippocampal size predicts rapid learning of a cognitive map in humans. Hippocampus. 23 (6), 515-528 (2013).
  10. Ruddle, R. A., Payne, S. J., Jones, D. M. Navigating Large-Scale "Desk- Top" Virtual Buildings: Effects of orientation aids and familiarity. Presence. 7 (2), 179-192 (1998).
  11. Riva, G. Virtual Reality in Psychotherapy: Review. CyberPsychology & Behavior. 8 (3), 220-230 (2005).
  12. Ruse, S. A., et al. Development of a Virtual Reality Assessment of Everyday Living Skills. Journal of Visualized Experiments. (86), 1-8 (2014).
  13. Ploydanai, K., van den Puttelaar, J., van Herpen, E., van Trijp, H. Using a Virtual Store As a Research Tool to Investigate Consumer In-store Behavior. Journal of Visualized Experiments. (125), 1-15 (2017).
  14. Satava, R. M. Virtual reality surgical simulator – The first steps. Surgical Endoscopy. 7 (3), 203-205 (1993).
  15. Stanney, K. M., Hale, K. S. . Handbook of virtual environments: Design, implementation, and applications. , 811-834 (2014).
  16. Ryu, J., Kim, G. J. Using a vibro-tactile display for enhanced collision perception and presence. Proceedings of the ACM symposium on Virtual reality software and technology VRST 04. , 89 (2004).
  17. Louison, C., Ferlay, F., Mestre, D. R. Spatialized vibrotactile feedback contributes to goal-directed movements in cluttered virtual environments. 2017 IEEE Symposium on 3D User Interfaces (3DUI). , 99-102 (2017).
  18. Knierim, P., et al. Tactile Drones – Providing Immersive Tactile Feedback in Virtual Reality through Quadcopters. Proceedings of the 2017 CHI Conference Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems – CHI EA ’17. , 433-436 (2017).
  19. Serafin, S., Nordahl, R., De Götzen, A., Erkut, C., Geronazzo, M., Avanzini, F. Sonic interaction in virtual environments. 2015 IEEE 2nd VR Workshop on Sonic Interactions for Virtual Environments (SIVE). , 1-2 (2015).
  20. Grübel, J., Thrash, T., Hölscher, C., Schinazi, V. R. Evaluation of a conceptual framework for predicting navigation performance in virtual reality. PLoS One. 12 (9), (2017).
  21. Thrash, T., Kapadia, M., Moussaid, M., Wilhelm, C., Helbing, D., Sumner, R. W., Hölscher, C. Evaluation of control interfaces for desktop virtual environments. Presence. 24 (4), (2015).
  22. Ruddle, R. A., Volkova, E., Bülthoff, H. H. Learning to walk in virtual reality. ACM Transactions on Applied Perception. 10 (2), 1-17 (2013).
  23. Moussaïd, M., Perozo, N., Garnier, S., Helbing, D., Theraulaz, G. The walking behaviour of pedestrian social groups and its Impact on crowd dynamics. PLoS One. 5 (4), e10047 (2010).
  24. Bode, N. W. F., Franks, D. W., Wood, A. J., Piercy, J. J. B., Croft, D. P., Codling, E. A. Distinguishing Social from Nonsocial Navigation in Moving Animal Groups. The American Naturalist. 179 (5), 621-632 (2012).
  25. Kinateder, M., et al. Social influence on route choice in a virtual reality tunnel fire. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 26, 116-125 (2014).
  26. Drury, J., et al. Cooperation versus competition in a mass emergency evacuation: A new laboratory simulation and a new theoretical model. Behavior Research Methods. 41 (3), 957-970 (2009).
  27. Helbing, D., Buzna, L., Johansson, A., Werner, T. Self-Organized Pedestrian Crowd Dynamics: Experiments, Simulations, and Design Solutions. Transportation Science. 39 (1), 1-24 (2005).
  28. Moussaïd, M., Helbing, D., Theraulaz, G. How simple rules determine pedestrian behavior and crowd disasters. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108 (17), 6884-6888 (2011).
  29. Singh, S., Kapadia, M., Faloutsos, P., Reinman, G. An open framework for developing, evaluating, and sharing steering algorithms. International Workshop on Motion in Games. , 158-169 (2009).
  30. Singh, S., Kapadia, M., Hewlett, B., Reinman, G., Faloutsos, P. A modular framework for adaptive agent-based steering. Symposium on Interactive 3D Graphics and Games. , (2011).
  31. Bode, N., Codling, E. Human exit route choice in virtual crowd evacuations. Animal Behaviour. 86, 347-358 (2013).
  32. Bode, N. W. F., Kemloh Wagoum, A. U., Codling, E. A. Human responses to multiple sources of directional information in virtual crowd evacuations. Journal of the Royal Society Interface. 11 (91), 20130904 (2014).
  33. Pandzic, I. S., Capin, T., Lee, E., Thalmann, N. M., Thalmann, D. A flexible architecture for virtual humans in networked collaborative virtual environments. Computer Graphics Forum. 16, (1997).
  34. Joslin, C., Pandzic, I. S., Thalmann, N. M. Trends in networked collaborative virtual environments. Computer Communications. 26 (5), 430-437 (2003).
  35. Molka-Danielsen, J., Chabada, M. Application of the 3D multi user virtual environment of Second Life to emergency evacuation simulation. System Sciences (HICSS), 2010 43rd Hawaii International Conference. , 1-9 (2010).
  36. Normoyle, A., Drake, J., Safonova, A. . Egress online: Towards leveraging massively, multiplayer environments for evacuation studies. , (2012).
  37. Bock, O., Baetge, I., Nicklisch, A. hroot: Hamburg registration and organization online tool. European Economic Review. 71, 117-120 (2014).
  38. Tanvir Ahmed, D., Shirmohammadi, S., Oliveira, J., Bonney, J. Supporting large-scale networked virtual environments. Virtual Environments, Human-Computer Interfaces and Measurement Systems, 2007. IEEE Symposium. , 150-154 (2007).
  39. Cipresso, P., Bessi, A., Colombo, D., Pedroli, E., Riva, G. Computational psychometrics for modeling system dynamics during stressful disasters. Frontiers in Psychology. 8, 1-6 (2017).
  40. Bernold, E., Gsottbauer, E., Ackermann, K., Murphy, R. . Social framing and cooperation: The roles and interaction of preferences and beliefs. , 1-26 (2015).
  41. Balietti, S., Goldstone, R. L., Helbing, D. Peer review and competition in the Art Exhibition Game. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 113 (30), 8414-8419 (2016).
  42. Gomez-Marin, A., Paton, J. J., Kampff, A. R., Costa, R. M., Mainen, Z. F. Big behavioral data: Psychology, ethology and the foundations of neuroscience. Nature Neuroscience. 17 (11), 1455-1462 (2014).

Play Video

Cite This Article
Zhao, H., Thrash, T., Wehrli, S., Hölscher, C., Kapadia, M., Grübel, J., Weibel, R. P., Schinazi, V. R. A Networked Desktop Virtual Reality Setup for Decision Science and Navigation Experiments with Multiple Participants. J. Vis. Exp. (138), e58155, doi:10.3791/58155 (2018).

View Video