17、虚拟现实环境中的用户认知负荷研究

虚拟现实环境中的用户认知负荷研究

1. 引言

虚拟现实(VR)技术在制造、航天、教育和医疗等领域的训练模拟器设计与开发中应用日益广泛。随着支持VR的平台增多,其在各类外科手术模拟中的应用也不断增加。然而,当前研究主要集中在外科模拟器开发中的软硬件问题,对于VR环境设计中的人因方面关注不足。本文聚焦于基于人机交互(HCI)的设计标准,旨在理解这些标准在骨科手术训练VR模拟器设计、开发和评估中的影响。

认知负荷是指用户执行特定任务时所使用的工作记忆负荷。在学习复杂任务时,认知负荷是关键因素。工作记忆因人而异,若任务复杂度超过个人工作记忆,学习将受负面影响,导致认知过载。认知负荷理论将其分为内在负荷和外在负荷,前者由学习主题的性质决定,后者由信息或指令的呈现方式决定。

测量认知负荷的方法有主观和客观之分。主观方法包括NASA TLX测试、Paas量表等;客观方法如双任务测量,以及通过测量瞳孔扩张、脑电图(EEG)和心率等生理参数。此前研究多关注负荷评估方法,而未着重开发在XR环境中增加用户认知负荷的场景。本文通过两项研究,探讨个性特征和压力诱导因素对用户在VR训练环境中认知负荷的影响。

2. 研究因素分析
  • 个性特征 :在人机交互(HCI)领域,3D虚拟现实(VR)环境设计是研究重点。VR沉浸式训练环境在许多职业场景中应用广泛,但用户对沉浸式媒体的体验差异是否影响学习效果尚待研究。
    • 吸收性是一种个性特征,指个体完全投入真实或想象体验事件的倾向,会导致“自我感改变”,使人专注于体验而不受外界干扰。研究表明,吸收性与空间存在感密切相关,但在VR学习成果方面的研究较少
【激光质量检测】利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源的移动,完成对光源使用切片法测量其光束质量的目的研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源移动,结合切片法实现对激光光源光束质量的精确测量方法,并提供了基于Matlab的代码实现方案。该系统通过机械装置精确控制光源位置,采集不同截面的光强分布数据,进而分析光束的聚焦特性、发散角、光斑尺寸等关键质量参数,适用于高精度光学检测场景。研究重点在于硬件控制与图像处理算法的协同设计,实现了自动化、高重复性的光束质量评估流程。; 适合人群:具备一定光学基础知识和Matlab编程能力的科研人员或工程技术人员,尤其适合从事激光应用、光电检测、精密仪器开发等相关领域的研究生及研发工程师。; 使用场景及目标:①实现对连续或脉冲激光器输出光束的质量评估;②为激光加工、医疗激光、通信激光等应用场景提供可靠的光束分析手段;③通过Matlab仿真与实际控制对接,验证切片法测量方案的有效性与精度。; 阅读建议:建议读者结合机械控制原理与光学测量理论同步理解文档内容,重点关注步进电机控制逻辑与切片数据处理算法的衔接部分,实际应用时需校准装置并优化采样间距以提高测量精度。
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