【摘 要】
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暴露于虚拟现实环境的视觉震动通常会引起视觉晕动症(Visually Induced Motion Sickness,VIMS)。在过去的三十多年里,许多研究通过一些自我报告的方式(如填写问卷、口头报告)反映实验中VIMS的水平。但是自我报告具有较为主观的特征,且对一些无法理解语言指导或口头报告有困难的群体(如自闭症儿童)较为不友好。在1991年,Riccio和Stroffregen提出了姿势不稳定
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暴露于虚拟现实环境的视觉震动通常会引起视觉晕动症(Visually Induced Motion Sickness,VIMS)。在过去的三十多年里,许多研究通过一些自我报告的方式(如填写问卷、口头报告)反映实验中VIMS的水平。但是自我报告具有较为主观的特征,且对一些无法理解语言指导或口头报告有困难的群体(如自闭症儿童)较为不友好。在1991年,Riccio和Stroffregen提出了姿势不稳定理论,认为VIMS是由于身体或身体部分的姿势控制不稳定引起的。从此,姿势不稳定被用作一种更为客观的测量VIMS的手段。尽管姿势不稳定已经被用于反映VIMS,但是目前领域内并没有一个定义姿势不稳定的黄金标准。一些研究使用单频率或混合频率作为视觉刺激,尝试使用如摇摆的平均距离、摇摆的面积等指标,来反映VIMS。但是这些全局指标可能缺乏反映VIMS的信息。因此本研究希望通过傅立叶变化提取姿势摇摆信息中的频域信息,探究视觉刺激各个频率的相对致晕特性,研究被试的频率响应模式。实验一使用头戴式虚拟现实设备(Head-Mounted Display,HMD),呈现由6个0.021赫兹至0.246赫兹的非简谐频率组成的混合频率的前后平移运动。实验二使用了更大视野和更强沉浸感的洞穴式自动虚拟环境设备(Cave Automatic Virtual Environment,CAVE),实验刺激同实验一。实验三在实验二视觉刺激的基础上加入旋转运动。三个实验发现增益指标和时延指标具有跨设备和跨视觉刺激的相同模式(pattern),说明该模式是一个较为稳定的存在。同时发现0.033赫兹的增益指标可以负向预测视觉晕动症,此结果支持了感觉冲突理论。
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