【摘 要】
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近年来,虚拟现实技术(Virtual Reality,VR)越发趋于商业化和产品化。虚拟现实技术通过生成虚拟环境,为用户提供丰富的三维信息。虚拟现实需要尽可能多地模拟我们视觉、听觉、
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近年来,虚拟现实技术(Virtual Reality,VR)越发趋于商业化和产品化。虚拟现实技术通过生成虚拟环境,为用户提供丰富的三维信息。虚拟现实需要尽可能多地模拟我们视觉、听觉、触觉等感受。人在接收到这些感官刺激时同时给予相应地反馈,这种真实的交互过程是通过集成硬件与软件实现的。目前,虚拟购物、虚拟度假、虚拟社交、虚拟教育、虚拟医疗等也已不知不觉地进入大众生活,伴随虚拟现实技术的不断完善与发展,其将会逐步渗透到生活各个角落,改变着生活的方方面面。但与此同时存在的问题是,不管虚拟现实能提供给用户多么惊艳的沉浸体验,使用时出现的眩晕、恶心、呕吐等不适症状即虚拟现实晕动症,仍然是推广虚拟现实技术的瓶颈。目前,针对虚拟现实晕动症的研究较为缺乏,因此,展开本项研究具有重要的意义。虚拟场景由空间和物体(模型)组成,人直接和虚拟场景产生交互,为了能让用户降低眩晕感,本研究从虚拟场景设计角度入手,从视觉上研究场景类别与场景的细节呈现会对VR眩晕造成什么影响。综合考虑到场景设计中场景类型、场景复杂度、场景精度、以及场景资源问题等因素,将模型面片数作为唯一实验操作指标,意在找到场景设计中模型面片数与眩晕感之间的关系。本研究开展了探究性实验,首先研究了虚拟场景的特征,对虚拟场景的类型、精度、复杂度进行了划分,然后通过3D Max建模,Unity3D引擎搭建虚拟场景,使用C#语言编程控制被试人员镜头视野与行动路径。实验中被试人员佩戴VR设备观看虚拟现实场景,佩戴体感测量设备采集了脑电波、心率变异性、皮肤电信号三大生理指标,结合李克特量表主观问卷评分量化了眩晕感,然后进行数据预处理以及有效数据的划分之后,通过K-means聚类算法探究了模型面片指标与虚拟晕动症之间的关系,再用多层感知器算法训练模型预测眩晕。本研究结果可以进一步实际运用于场景设计与二次开发,以达到辅助场景设计,降低眩晕感,优化场景资源的目的。
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