Die repräsentative Studie wurde durch den Schweizerischen Nationalfonds im Rahmen des Stipendiums "Signaletik im sozialen Umfeld" (Nr. 100014_162428) finanziert. Wir möchten M. Moussaid für aufschlussreiche Gespräche danken. Wir wollen auch C. Wilhelm, F. Thaler, H. Abdelrahman, S. Madjiheurem, A. Ingold und A. Grossrieder während der Softwareentwicklung für ihre Arbeit danken.

Alle hier beschriebene Methoden wurden von Research Ethics Committee der ETH Zürich im Rahmen des Vorschlags EK 2015-N-37 genehmigt.
(1) die Teilnehmer für die geplante experimentelle Sitzung zu rekrutieren.
<ol><li>Probieren Sie die Teilnehmer in bestimmten Grenzen (zB., Alter, Geschlecht, Bildungsstand) mit dem Teilnehmer Rekrutierungssystem.</li>
	<li>Senden Sie Einladungen per e-Mail an die zufällig ausgewählte Teilnehmer über die Kontaktdaten von Recruiting-System zur Verfügung gestellt.</li>
	<li>Warten Sie, bis diese Teilnehmer über das Online-System anzumelden. Stellen Sie sicher, dass mehr Teilnehmer als erforderlich (zB., 4 Teilnehmer für eine Session, die 36 Personen erfordert überbucht) registrieren. Überbuchten Teilnehmer dazu beitragen, dass eine Sitzung bei Nichterscheinen lebensfähig ist.</li>
	<li>Stellen Sie sicher, dass eine Bestätigung per e-Mail an registrierte Teilnehmer automatisch gesendet wird.</li>
</ol>2. die experimentelle Sitzung vorbereiten.
<ol><li>Bereiten Sie die Laborumgebung.<ol>
<li>Drucken Sie die Liste den teilnehmenden aus dem Recruiting-System.</li>
		<li>Schalten Sie den Server und die Lichter in den Kontrollraum des der DeSciL und organisieren Sie der Prüfräume entsprechend die erforderliche Anzahl von Teilnehmern zu.</li>
		<li>Kopie der ausführbaren Datei experimentieren Programm und seine entsprechenden Konfigurations-Dateien auf dem Netzlaufwerk. Dieses Programm setzt ein individuell geschriebenen Software-Framework basierend auf der Einheit-game-Engine, Client-Server-Kommunikation zwischen verschiedenen Computern über ein lokales Netzwerk zu unterstützen. Für Navigation Experimente bildet den Rahmen einer Vogelperspektive Beobachter-Server-System für die Überwachung des Auftraggebers Verhaltensweisen während des Experiments.</li>
		<li>Offene PowerShell integrierten Scripting-Umgebung auf dem Windows-Desktop. In der PowerShell-Konsole geben Sie ein Array von Computernamen (z. B.., $pool = "Descil-w01", "Descil-w02"...) eine Client-Pool-Objekt zu erstellen. Als nächstes geben Sie Start-Pool $pool , starten Sie die Clientcomputern und Register-Pool $pool an den Server auf den Client-Computer zu verbinden.</li>
		<li>Bereiten Sie den Computer auf der Clientseite vor dem Start des Programms. Geben Sie Invoke-Pool {Mount-NetworkShare $path} , Computer, geben den richtigen Ordner-Pfad zu lenken.</li>
		<li>Die vorbereitete Funktionen auf dem Server ausführen (i.e., Start-GameServer) und auf den Clients (i.e., Invoke-Pool {Start-GameClient}). Geben Sie die IP-Adresse des Servers als Parameter der Funktion.</li>
		<li>Warten Sie auf eine Nachricht auf dem Server Monitor, die eine erfolgreiche Verbindung anzeigt.</li>
		<li>Verteilen Sie die Einverständniserklärungen und Stifte in jeder Kabine. Die Einverständniserklärungen enthält Informationen zur Studie (zB., das Ziel der Studie, potenzielle Risiken und Vorteile des Experiments), die Kontaktinformationen für den Experimentator und eine juristische Verzichtserklärung.</li>
		<li>Mischen Sie die Karten der Sitzplätze Karten, die die Sitzordnung der Teilnehmer angeben.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Begrüßen Sie die Teilnehmer.<ol>
<li>Bitten Sie die Teilnehmer außerhalb des Labors zu warten. 5 Minuten vor der offiziellen Startzeit, überprüfen Sie die Teilnehmer-Ausweise um sicherzustellen, dass sie die Liste der registrierten Teilnehmer. Zur gleichen Zeit lassen Sie die Teilnehmer eine Karte wählen, die ihre Sitzplatz-Nummer angibt. Haben Sie die Teilnehmer auf der entsprechenden Kabine gehen und warten, bis das Experiment zu beginnen.</li>
		<li>Warten Sie ein paar Minuten die Teilnehmer lesen und unterzeichnen die Einverständniserklärungen. Sammeln Sie diese Formen vor der Durchführung des Experiments.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. führen Sie das Experiment.
<ol><li>Übertragen Sie die versuchsanleitung mit dem Mikrofon an alle Teilnehmer. Informieren Sie sie über die Grundregeln, einschließlich keine Kommunikation mit anderen Teilnehmern und keine persönlichen elektronischen Geräte gestattet. Bitten Sie die Teilnehmer, ihre Hand zu heben, wenn sie irgendwelche Fragen bezüglich des Experiments haben.</li>
	<li>Beginnen Sie das Experiment durch die Vorlage des demografischen Fragebogens (zB., Geschlecht und Alter) auf jedem Client.</li>
	<li>Bereitstellen der Ausbildung-Szene, um den Teilnehmern beibringen, wie man durch die virtuelle Umgebung zu manövrieren. Wenn die Teilnehmer haben Probleme bei der Verwendung von der Auswerteeinheit (zB., Maus und Tastatur), gehen Sie in Richtung ihrer Kabine um ihnen behilflich zu sein. Halten die Teilnehmer Fortschritte indem Sie Screenshots von allen Clients anfordern (i.e., geben Sie Get-ScreenShots auf PowerShell-Konsole), bis alle Teilnehmer die Trainingseinheit beendet haben.</li>
	<li>Nach dem Training beginnt die Testphase des Experiments. Beobachten Sie die Teilnehmer Verhaltensweisen aus der Vogelperspektive Schnittstelle auf dem Servercomputer. Senden Sie Warnmeldungen an die Teilnehmer durch das Programm, wenn sie etwas abnorme tun, indem Sie auf ihren Avatar. Ansonsten versuchen Sie nicht, mit den Teilnehmern während des Experiments zu stören.</li>
	<li>Stellen Sie sicher, dass es eine kurze Wartezeit vor jeder Verhandlung ist für das Laden der nächsten Szene und ermöglicht die Teilnehmern, die Anweisungen zu lesen.</li>
</ol>4. Schließen Sie das Experiment.
<ol><li>Schließen Sie die Server- und Client-Programm durch die Eingabe von Stop-GameClient und Stop-GameServer in der PowerShell-Konsole.</li>
	<li>Bitten Sie die Teilnehmer sitzen bleiben, bis ihre Nummer, über das Mikrofon aufgerufen wird.</li>
	<li>Extrahieren Sie endgültige Ergebnisse der Teilnehmer aus der Datei "Score.txt" im Ordner "Projekt" auf dem Servercomputer zu und konvertieren Sie ihre Noten in eine Geldleistung.</li>
	<li>Rufen Sie die Kabine Zahlen von eins zu einem Zeitpunkt, und treffen Sie jeder Teilnehmer an der Rezeption. Danken Sie die Teilnehmer und Ihnen Sie die entsprechende Zahlung.</li>
	<li>Prüfen der Kabinen und sammeln Sie alle restlichen Stifte oder Formen.</li>
	<li>Kopieren Sie und speichern Sie die Experimentdaten vom Server auf eine externe Festplatte zur späteren Analyse.</li>
</ol>

<ol>
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Die Autoren haben nichts preisgeben.

In diesem Artikel beschriebenen wir ein Multi-User Desktop-virtual Reality-Labor, in dem bis zu 36 Teilnehmer interagieren können und gleichzeitig Navigieren durch die verschiedenen virtuellen Umgebungen. Das experimentelle Protokoll beschreibt die Schritte für diese Art der Forschung und einzigartige Multi-User-Szenarien. Spezielle Überlegungen zu diesen Szenarien umfassen die Anzahl der Teilnehmer anwesend, die Kosten für scheinbar kleine Experimentator Fehler Rendern und networking-Kapazitäten (beide Server - und Client-seitig), training mit der Bedienoberfläche und Daten Sicherheit. Überbuchung Teilnehmer ist notwendig, um eine genaue Anzahl der Teilnehmer in einer experimentellen Sitzung zu gewährleisten. Wenn zu wenig Teilnehmer nicht teilnehmen, ist die Kosten für eine fehlgeschlagene experimentelle Sitzung relativ hoch. In ähnlicher Weise können experimentelle Fehler zu einer fehlerhaften Sitzung führen wenn entweder die Teilnehmerdaten kontaminiert waren, bevor der Fehler erkannt wurde, oder das Experiment kann nicht aufgrund von Fehlern der Soft- oder Hardware durchgeführt werden. Beispielsweise, wenn zu viele Informationen über das Netzwerk verteilt wird, kann dann ein Relaunch des gesamten Systems erforderlich sein. Dies ist besonders problematisch, wenn das Experiment bereits begonnen hat. Darüber hinaus erfordern die Teilnehmer im virtuellen Navigation Experimente Erfahrung und/oder eine Ausbildung mit der Bedienoberfläche, weil die Kontrollen sind weniger intuitiv als Real zu Fuß21 und die Interaktion mit den Steuerelementen kann räumliche stören Speicher-Aufgaben-20. Verantwortlich Datenmanagement wird auch besonders wichtig, angesichts der großen Menge an Daten, die pro Sitzung.
Zwar gibt es viele Möglichkeiten der DeSciL, bleiben mindestens drei Einschränkungen. Erstens ist das derzeitige System Setup für bis zu 36 gleichzeitige Teilnehmer. Experimente auf größere virtuelle Massen erfordern computergesteuerten Agenten, Spuren von menschlichen Teilnehmern aus mehreren Sitzungen oder die Fähigkeit, einschließlich Online-Teilnehmer. Zweite, zukünftige Hardware-Upgrades (z. B.., für bessere Grafikkarten und bessere Prozessoren) werden sehr viel teurer als die traditionellen, Einzelplatz-System. Dritte, Multi-User Desktop-VR Forschung kann nicht noch durchgeführt werden, mit Schnittstellen, die mehr ähnlich sind echte zu Fuß. Forschung zur Fortbewegung und die physikalischen Wechselwirkungen zwischen den Teilnehmern deshalb begrenzt.
Trotz dieser Einschränkungen bietet die DeSciL mehrere Vorteile gegenüber realen, Einzelplatz-Laboruntersuchungen, sowie Multi-User online-Studien. Der Software-Automatisierung bietet die Forscher die Fähigkeiten, das experimentelle Protokoll in Bezug auf ihre Bedürfnisse anzupassen. Im Vergleich zu realen und Online-Studien, ermöglicht die DeSciL eine experimentelle Kontrolle. Zum Beispiel können Experimente in der DeSciL systematische Schwankungen der Umwelt beschäftigen und bieten direkten Beobachtung der Teilnehmer im virtuellen und physischen Welten. Im Vergleich zu Einzelplatz-Desktop-virtual-Reality-Studien mit computergesteuerten Agenten, die Teilnehmer können miteinander in Echtzeit, und das emergente Verhalten der virtuellen Masse ist weniger abhängig von der Experimentator Vorurteile. Computergesteuerte Agenten in der VR oft Skriptaktionen abhängen und nicht auf die Benutzer Bewegungen in Echtzeit anpassen. Im Gegensatz dazu vernetzten Desktop-VR bietet einen ökologischen Kontext in der Mensch-gesteuerten Avatare beeinflussen (und davon betroffen sind) gegenseitig ihre Bewegungen. Darüber hinaus kann dieser Ansatz die Bewegungsparameter informieren (zB., walking, Geschwindigkeit und zögern) künftiger agentenbasierte Modelle in der Menge Forschung (zB., für Evakuierung Szenarien39). Im Allgemeinen bieten Multi-User Desktop-virtual-Reality-Studien für eine genauere Messung des räumlichen Verhaltens und die Erkennung von Mustern, die bisher übersehen wurden.
Vor kurzem wurde die DeSciL in einer Reihe von Entscheidungen40,41 und Navigation Studien3,21bereits erfolgreich eingesetzt. Z. B. Moussaid und Kollegen der Multi-Desktop-VR Benutzereinrichtung um die Wirkung von Stress auf Masse Verhalten während einer Evakuierung3zu studieren. In dieser Studie die "richtige" Ausfahrt variiert von Studie zu Studie, und nur ein Teil der Teilnehmer informierten sich die richtige Ausfahrt. Die Ergebnisse zeigten, dass die Teilnehmer unter Stress führte zu eine effizientere Evakuierung, dieser Befund kann jedoch auf die Art und Weise, die wie die Kollisionen umgesetzt wurden. Darüber hinaus tendenziell Teilnehmer folgen anderen Avataren unter Stress, was darauf hindeutet, dass ein soziales Signal unter den Teilnehmern trotz des Mangels an direkte physische Interaktion vermittelt wurde. Diese Ergebnisse unterstreichen die Vorteile der Multi-User-VR gegenüber Einzelplatz-VR mit computergesteuerten Agenten. Zukünftige Studien umfassen den Vergleich von Multi-User-Daten, die entweder online oder im Labor, komplexere Umweltveränderungen und die Zugabe von Peripheriegeräten wie Eye-Tracker oder physiologische Geräte erworben. Diese Fortschritte ermöglicht die Sammlung von verschiedenen Arten von komplexen Verhaltensdaten42. Beispielsweise können Low Cost Eye Tracker eingebaut werden, um die Teilnehmer Aufmerksamkeit überwachen oder grob Bereiche des Interesses auf dem Bildschirm erkennen.

Forschung auf räumliche Wahrnehmung und Navigation in der Regel untersucht die räumliche Entscheidungsprozesse (zB., drehen nach links oder rechts an der Kreuzung) und mentale Repräsentation der Individuen in realen und virtuellen Umgebungen1,2. Die Vorteile der virtuellen Realität (VR) gehören die Vermeidung von ethischen und Sicherheitsfragen (zB., während eine gefährliche Evakuierung-3), die automatische Messung und Analyse von Geodaten4und eine ausgewogene Kombination von innen- und externe Validität5,6,7. Zum Beispiel erweitert Weisberg und Kollegen frühere Untersuchungen auf individuelle Unterschiede in der räumlichen Wissenserwerbs durch den Nachweis, dass räumliche Aufgaben in der VR eine objektive Verhaltens Bestimmung der räumlichen Möglichkeit8bieten können. Diese Studie auch vorgeschlagen, dass die Navigation Verhalten in der VR reale Navigation nähert, weil die virtuelle Umgebung nach dem Campus der Universität von Schinazi und Kollegen9 verwendet modelliert wurde (siehe auch die Studie von Ruddle und Kollegen 10). VR galt auch für Psychotherapie11, klinische Bewertung12, Verbraucher Verhalten13und Chirurgie14,15. Jedoch die meisten VR-Systemen fehlen propriozeptive und Audio-Feedback, die Präsenz verbessern können und Immersion16,17,18,19, Training mit der Auswerteeinheit20 ,21,22und fehlende soziale Signale. In der Tat, Menschen in der realen Welt bewegen sich oft in Gruppen23, zu vermeiden Sie oder folgen Sie anderen Menschen3,24, und treffen Sie Entscheidungen basierend auf sozialen Kontext25,26.
Zur gleichen Zeit konzentriert sich die Forschung auf Masse Verhalten oft auf emergente Eigenschaften der Massen (z.B. Bahn Bildung, Staus an Engpässen), die auf einem Computer simuliert oder in der realen Welt beobachtet. Z. B. Helbing und Kollegen verwendet eine Kombination von realen Beobachtungen und Computersimulationen, um Verbesserungsvorschläge zu den Verkehrsfluss in einem Knotenpunkt durch die Trennung von zu- und Abfluss mit physischen Barrieren und platzieren ein Hindernis in der 27zu zentrieren. Moussaïd und Kollegen zur eine Heuristik-basiertes Modell um High-Density-Situationen während einer Menge Katastrophe28zu studieren. Dieser Ansatz schlug Verbesserungen an einen ökologischen Rahmen für Großveranstaltungen um Menge Katastrophen zu vermeiden. Mit Hilfe eines vorhandenen open-Source-Rahmens konnte die Implementierung von solchen Simulationen relativ einfach sein. SteerSuite ist ein open-Source-Framework, das Benutzern erlaubt, Lenkung Algorithmen und Masse Verhalten leicht zu simulieren, indem Sie die Werkzeuge für Erleichterung, benchmarking und Testen von29. Dieses Rahmenwerk kann den Kern eines Vermittlers Navigation Begründung, ist entscheidend für erfolgreiche Crowd-Simulation. Darüber hinaus zeigte Singh und Kollegen eine Plattform, die eine Vielzahl von Techniken30Lenkung kombiniert. Während Forscher Design Interventionen mit Hilfe solcher Simulationen vorschlagen können, werden sie nur selten mit menschlichen Teilnehmern in einer kontrollierten Umgebung überprüft. Kontrollierte Experimente sind selten in der Menge Forschung, weil sie schwer zu organisieren und an die Teilnehmer gefährlich sein können.
VR wurde eingesetzt, um soziale Verhalten verwenden von einfachen und komplexen virtuellen Umgebungen mit einem oder mehreren computersimulierte Agents zu untersuchen. In der Studie von Bode und Kollegen31,32wurden die Teilnehmer gebeten, eine einfache virtuelle Umgebung von einer Top-Down-Perspektive unter mehreren Agenten zu evakuieren und festgestellt, dass statische Beschilderung und Motivation Ausfahrt Wahl betroffen war. Teilnehmer mit einem komplexeren Umfeld aus einer Ego-Perspektive präsentiert, festgestellt Kinateder und Kollegen, dass die Teilnehmer eher eine computersimulierte Einzelsubstanz während der Flucht aus einem virtuellen Tunnel Feuer25Folgen waren. In einer komplexen virtuellen Umgebung mit mehreren Agenten festgestellt Drury und Kollegen, dass die Teilnehmer einen gefallenen Agenten während einer Evakuierung zu unterstützen tendenziell, wenn sie mit der Masse26identifiziert. Diese Feststellungen zufolge Kollektiv, VR ein wirksames Mittel zur sozialen Verhaltensweisen, auch mit computersimulierte Agenten zu entlocken sein kann. Jedoch können einige Menge Verhaltensweisen nur beobachtet werden, wenn eine realistische soziale Signal vorhanden ist (zB., wenn die Teilnehmer bewusst, dass die anderen Avatare von Menschen3kontrolliert werden). Um diesem Mangel zu begegnen, beschreibt dieses Protokoll ein Verfahren zur Durchführung von kontrollierten Experimenten mit mehreren Benutzern in einem vernetzten VR-Setup. Dieser Ansatz hat in einer aktuellen Studie von Moussaid und Kollegen eingesetzt, um das Verhalten der Evakuierung von 36 vernetzte Teilnehmer3zu untersuchen.
Forschung über vernetzte VR konzentriert sich auf Themen, die in keinem Zusammenhang mit Navigation Strategien33,34 und/oder stützte sich auf bestehende Online-Gaming-Plattformen wie Second Life. Zum Beispiel untersucht Molka-Danielsen und Chabada Evakuierung Verhalten in Bezug auf die Ausfahrt Wahl und räumlichen Wissens des Gebäudes mit Teilnehmern unter den bestehenden Nutzern von Second Life35rekrutiert. Während die Autoren einige aussagekräftige Ergebnisse liefern (zB., Visualisierungen von Trajektorien), diese Studie hatte Schwierigkeiten mit Teilnehmer Rekrutierung, experimentelle Kontrolle und Verallgemeinerung über diesen speziellen Fall. Vor kurzem fand Normoyle und Kollegen, dass bestehende Nutzer von Second Life und Teilnehmer in einem Labor in Bezug auf Leistung und Ausfahrt Wahl Evakuierung und unterschiedlich in Bezug auf Selbstauskünften Präsenz und Frustration mit dem Regler 36-Schnittstelle. Markieren Sie die Erkenntnisse aus diesen zwei Studien einige der Herausforderungen und Möglichkeiten der Online- und Laborversuche. Online-Studien sind in der Lage, Zeichnung von einer viel größeren und motivierte Bevölkerung der potentielle Teilnehmer. Jedoch erlauben Untersuchungen im Labor für experimentelle Kontrolle der physischen Umwelt und mögliche Ablenkungen. Darüber hinaus können Online-Studien einige ethische Bedenken bezüglich Daten Anonymität und Vertraulichkeit darstellen.
Als eine vernetzte Desktop-VR-Labor dient der Entscheidung Science Laboratory (DeSciL) an der ETH Zürich vor allem wirtschaftliche Entscheidungs- und strategischen Interaktionen in einer kontrollierten Umgebung zu untersuchen. Die technische Infrastruktur bei den DeSciL besteht aus Hardware, Software für Laborautomation und Software, die die Multi-User-Desktop VR Setup unterstützt. Die Hardware umfasst Hochleistungs-Desktop-Computer mit Betriebssystem Microsoft Windows 10 Enterprise, Bedienoberflächen (zB., Maus und Tastatur, Joystick), Kopfhörer und Eye-Tracker (Table of Materials). Alle Client-Computer sind mit Ethernet von einem Gigabit pro Sekunde, das Uni-Netzwerk und den gleichen Dateifreigabe im Netzwerk verbunden. Es gibt keine sichtbare Verzögerung oder Verzögerung gibt es 36 Clients verbunden. Die Anzahl der Frames pro Sekunde ist durchweg über 100. Die Experimente sind auch verwaltet und kontrolliert mit Labor-Automatisierungs-Software basierend auf Microsoft PowerShell (d.h.PowerShell gewünscht Zustand Konfiguration und PowerShell Remoting). Alle relevanten Schritte des Protokolls sind vorprogrammiert, mit PowerShell-Skripts genannt Cmdlets (zB., Start-Computer, Stop-Computer). Während des Experiments können diese Skripts gleichzeitig und aus der Ferne auf allen Client-Computern ausgeführt werden. Diese Art der Laborautomation sorgt für eine identische Zustand des Clients Computern, reduziert potenzielle Fehler und Komplexität bei der wissenschaftlichen Prüfung und verhindert, dass Forscher sich wiederholende manuelle Aufgaben. Für die Navigation-Experimente, verwenden wir die Einheit game-Engine (< https://unity3d.com/>) um die Entwicklung von 2D und 3D Umgebungen für Multi-User, interaktive Desktop VR zu unterstützen. Die 36 Client-Computer sind mit einem Server über einen autorisierenden Server-Architektur verbunden. Zu Beginn jedes Experiments jeder Client eine Instanziierung Anforderung an den Server sendet, und der Server antwortet durch Instanziieren eines Avatars für diesen Benutzer auf allen angeschlossenen Computern. Jeder Benutzer Avatar hat eine Kamera mit einem 50 Grad Sichtfeld. Während das Experiment, die Clients senden Benutzer "Eingang auf dem Server und der Server aktualisiert die Bewegung von allen Clients.
Im physikalischen Labor ist jeder Computer in einem separaten Raum innerhalb drei halb-unabhängigen Zimmer (Abbildung 1) enthalten. Die Gesamtgröße des Labors ist 170 m2 (150 m2 für Experiment Zimmer und 20 m2 für Kontrollraum). Jedes dieser Zimmer ist mit Audio- und video Aufnahmegeräten ausgestattet. Experimente werden von einem separaten Nebenraum gesteuert (i.e., indem die Anweisungen und initiieren das experimentelle Programm). Aus diesem Kontrollraum beobachten die Experimentatoren auch die Teilnehmer in physischen und virtuellen Umgebungen. Gemeinsam mit der wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät an der Universität Zürich unterhält die DeSciL Registrierung Universitätszentrum für Studienteilnehmer, die implementiert wurde basierend auf h-Wurzel37.
Obwohl ähnliche Systeme in der Literatur38beschrieben wurden, ist die DeSciL das erste funktionale Labor, das für Multi-User Desktop-VR-Experimente auf Navigation und Masse Verhalten nach unserem Kenntnisstand geeignet ist. Hier beschreiben wir das Protokoll für die Durchführung eines Experiments in der DeSciL, repräsentative Ergebnisse aus einer Studie über soziale Navigation Verhalten und die Möglichkeiten und Grenzen dieses Systems zu diskutieren.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>PC</td>
			<td>Lenovo</td>
			<td>IdeaCentre AIO 700</td>
			<td>24&#8217;&#8217; screen, 16 GB RAM, and SSDs. CPU: Intel core i7. GPU:NVidia GeForce GTX 950A</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Keyboard</td>
			<td>Lenovo</td>
			<td>LXH-EKB-10YA</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Mouse</td>
			<td>Lenovo</td>
			<td>SM-8825</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Eye tracker</td>
			<td>Tobii Technology</td>
			<td>Tobii EyeX</td>
			<td>Data rate: 60 Hz. Tracking screen size: Up to 27&#8243;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Communication audio system</td>
			<td>Biamp Systems</td>
			<td>Networked paging station - 1</td>
			<td>Ethernet:100BaseTX</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

a networked desktop virtual reality setup for decision science and navigation experiments with multiple participants

Untersuchung der Interaktionen zwischen mehreren Teilnehmern ist eine Herausforderung für Forscher aus verschiedenen Disziplinen, einschließlich der entscheidungswissenschaften und räumliche Wahrnehmung. Mit einem Local Area Network und engagierten Software-Plattform können Experimentatoren effizient überwachen Sie das Verhalten der Teilnehmer, die gleichzeitig in einer virtuellen Desktop-Umgebung eingebettet sind und die gesammelten Daten zu digitalisieren. Diese Funktionen ermöglichen experimentelle Designs in der räumlichen Wahrnehmung und Navigation Forschung, das wäre schwierig (wenn nicht gar unmöglich), in der realen Welt durchzuführen. Mögliche experimentellen Variationen gehören Stress während einer Evakuierung, kooperativ und wettbewerbsfähigen Suchaufgaben und andere Kontextfaktoren, die entstehende Masse Verhalten beeinflussen können. Jedoch erfordert so ein Labor Wartung und strenge Protokolle für die Datenerfassung in einer kontrollierten Umgebung. Während die externe Validität der Laboruntersuchungen mit menschlichen Teilnehmer manchmal in Frage gestellt wird, schlagen eine Reihe von Publikationen, dass die Korrespondenz zwischen realen und virtuellen Umgebungen möglicherweise ausreichend für das soziales Verhalten in Bezug auf Studium Bahnen, zögern und räumliche Entscheidungen. In diesem Artikel beschreiben wir eine Methode für die Durchführung von Experimenten an Entscheidungs- und Navigation mit bis zu 36 Teilnehmer in einem vernetzten Desktop-virtual-Reality-Setup (zB., die Entscheidung Science Laboratory oder DeSciL). Dieses Experiment Protokoll kann angepasst und von anderen Forschern um die Einrichtung einer vernetzten Desktop-virtual Reality-Labor angewendet werden.

Für jeden Client auf jeden Versuch, die Testdaten aus dem DeSciL in der Regel gehören Flugbahnen, Zeitstempel und Maßnahmen der Leistung (zB., ob der Teilnehmer in die "richtige" Richtung zu einer bestimmten Kreuzung aktiviert). Eine repräsentative Studie untersucht die Auswirkungen der Beschilderung Komplexität auf die Routenwahl für eine Menge von menschlichen Teilnehmern (mit virtuellen Avataren) in einer einfachen y-förmigen virtuelle Umgebung. In diesem Experiment, 28 Teilnehmer (12 Frauen und 16 Männer; mittleres Alter = 22,5) erhielten am selben Ziel-Ort (zB., Tor Nummer) und wurden gebeten, an der Kreuzung mit einer Karte der entsprechenden Routenoption auszuwählen (siehe Abbildung 2).
Die Karte Komplexität variiert über 16 Studien und die Hypothese war, dass die Entscheidungszeit und Genauigkeit wäre höher, für Karten, die viel komplexer sind. Während wir die Richtigkeit der Entscheidung insgesamt relativ hoch sein erwarten, können die Teilnehmer Trajektorien in zukünftige Experimente um zu die Wanderwegen des Agenten zu definieren, die eine realistische soziale Signal vermitteln verwendet werden (zB., glaubwürdige Bewegungen). Das gesamte Experiment Mal war ca. 1 h, einschließlich der Begrüßung der Teilnehmer, Durchführung von der Trainingseinheit (für die Bedienoberfläche) und Testen auf dem y-förmigen Flur. Die gewonnenen Daten sind in Tabelle 1zusammengefasst.
Abbildung 3 zeigt die minimalen und maximalen Abschlusszeiten für jeden Versuch. Diese deskriptive Statistiken liefern ein indirektes Maß der Überlastung während des Prozesses. Die gewonnenen Daten können auch für die Visualisierung von Trajektorien von der virtuellen Masse erzeugt (siehe Abbildung 4). Räumliche Statistiken können dann verwendet werden, die Änderungen im Flugbahnen über Studien zu analysieren. Z. B. möglicherweise die Forscher interessiert, wie die Teilnehmer einander gefolgt oder wie reibungslos die Teilnehmer mit speziellen Schnittstellen zu manövrieren.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58155/58155fig1.jpg"> Abbildung 1: Fotos des Labors DeSciL. (a) die Leitwarte enthält den Server, der empfängt den Datenverkehr von 36 Clientcomputern und überwacht die Teilnehmer in ihren Kabinen. Dieses Zimmer kann von der Prüfräume in Bezug auf Bild und Ton isoliert werden. Mitteilung an die Teilnehmer erfolgt über Mikrofon und Lautsprecher-System. (b) der drei Prüfräume enthalten 36 Kabinen. (c) jedes Feld enthält einen Desktop-Computer, einen Monitor, eine Maus und eine Tastaturschnittstelle, Kopfhörer und ein Eye-Tracker. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/58155/58155fig1large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58155/58155fig2.jpg"> Abbildung 2: Blick auf die y-förmigen virtuelle Umgebung. (a) vom Server beobachten die Forscher die Teilnehmer in Richtung der Kreuzung. (b) von den Clients können die Teilnehmer während der Bewegung der virtuellen Umgebung und anderen Avataren aus einem First-Person-Perspektive sehen. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/58155/58155fig2large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58155/58155fig3.jpg"> Abbildung 3: Vertreter ergibt sich aus experimentellen Studien 16. Die maximalen und minimalen Zeiten sind die Zeiten der schnellsten und langsamsten Teilnehmer bis zum Ziel auf jede Prüfung erforderlich. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/58155/58155fig3large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58155/58155fig4.jpg"> Abbildung 4: Teilnehmer Flugbahnen von (a) Test 1 und (b) Studie 16. Die X - und y-Achse sind die Standorte der Avatare in der Menge. Die Farbe bar stellt Zeit verstrichen während des Prozesses. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/58155/58155fig4large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>Prüfungsnummer</td>
			<td>MapType</td>
			<td>Accuracy(%)</td>
			<td>Durchschnittliche Zeit/s</td>
		</tr>
<tr>
<td>1</td>
			<td>Einfach</td>
			<td>100</td>
			<td>42.01</td>
		</tr>
<tr>
<td>2</td>
			<td>Komplex</td>
			<td>96,4</td>
			<td>40.51</td>
		</tr>
<tr>
<td>3</td>
			<td>Einfach</td>
			<td>100</td>
			<td>39,15</td>
		</tr>
<tr>
<td>4</td>
			<td>Komplex</td>
			<td>100</td>
			<td>38.66</td>
		</tr>
<tr>
<td>5</td>
			<td>Komplex</td>
			<td>100</td>
			<td>38.52</td>
		</tr>
<tr>
<td>6</td>
			<td>Komplex</td>
			<td>100</td>
			<td>38,87</td>
		</tr>
<tr>
<td>7</td>
			<td>Einfach</td>
			<td>100</td>
			<td>38.43</td>
		</tr>
<tr>
<td>8</td>
			<td>Komplex</td>
			<td>100</td>
			<td>38,26</td>
		</tr>
<tr>
<td>9</td>
			<td>Einfach</td>
			<td>100</td>
			<td>37,43</td>
		</tr>
<tr>
<td>10</td>
			<td>Einfach</td>
			<td>100</td>
			<td>38.44</td>
		</tr>
<tr>
<td>11</td>
			<td>Komplex</td>
			<td>100</td>
			<td>37.08</td>
		</tr>
<tr>
<td>12</td>
			<td>Komplex</td>
			<td>100</td>
			<td>36,8</td>
		</tr>
<tr>
<td>13</td>
			<td>Einfach</td>
			<td>100</td>
			<td>37,67</td>
		</tr>
<tr>
<td>14</td>
			<td>Komplex</td>
			<td>100</td>
			<td>36.52</td>
		</tr>
<tr>
<td>15</td>
			<td>Einfach</td>
			<td>100</td>
			<td>36,83</td>
		</tr>
<tr>
<td>16</td>
			<td>Einfach</td>
			<td>100</td>
			<td>37.88</td>
		</tr>
</tbody></table>Tabelle 1: Vertreter ergibt sich aus experimentellen Studien 16. Entscheidung, die Genauigkeit stellt den Prozentsatz der richtigen Entscheidungen (i.e., drehen auf das richtige Tor) über alle Teilnehmer. Meine Entscheidung ist die mittlere Zeit erforderlich, um das Ziel zu erreichen (ob richtig oder nicht) über alle Versuche.

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A Networked Desktop Virtual Reality Setup for Decision Science and Navigation Experiments with Multiple Participants

Dieses Papier beschreibt eine Methode für die Durchführung von Multi-User-Experimente an Entscheidungs- und Navigation mit einem vernetzten Computerlabor.

Ein vernetzten Desktop-Virtual-Reality-Setup für Entscheidung Wissenschaft und Navigation Experimente mit mehreren Teilnehmern

Investigating the interactions among multiple participants is a challenge for researchers from various disciplines, including the decision sciences and ...

a-networked-desktop-virtual-reality-setup-for-decision-science

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Behavior

5.9K Aufrufe.  ETH Zürich. Dieses Papier beschreibt eine Methode für die Durchführung von Multi-User-Experimente an Entscheidungs- und Navigation mit einem vernetzten Computerlabor.

Serie: A Networked Desktop Virtual Reality Setup for Decision Science and Navigation Experiments with Multiple Participants

Two-photon Calcium Imaging in Mice Navigating a Virtual Reality Environment

In recent years, two-photon imaging has become an invaluable tool in neuroscience, as it allows for chronic measurement of the activity of genetically identified cells during behavior1-6. Here we describe methods to perform two-photon imaging in mouse cortex while the animal navigates a virtual reality environment. We focus on the aspects of the experimental procedures that are key to imaging in a behaving animal in a brightly lit virtual environment. The key problems that arise in this experimental setup that we here address are: minimizing brain motion related artifacts, minimizing light leak from the virtual reality projection system, and minimizing laser induced tissue damage. We also provide sample software to control the virtual reality environment and to do pupil tracking. With these procedures and resources it should be possible to convert a conventional two-photon microscope for use in behaving mice.

Here we describe the experimental procedures involved in two-photon imaging of mouse cortex during behavior in a virtual reality environment.

Zwei-Photonen-Calcium Imaging in Mäuse Navigieren in einer Virtual-Reality-Umgebung

In recent years, two-photon imaging has become an invaluable tool in neuroscience, as it allows for chronic measurement of the activity of genetically ...

Forschung

Verhalten

A Fully Automated Rodent Conditioning Protocol for Sensorimotor Integration and Cognitive Control Experiments

Rodents have been traditionally used as a standard animal model in laboratory experiments involving a myriad of sensory, cognitive, and motor tasks. Higher cognitive functions that require precise control over sensorimotor responses such as decision-making and attentional modulation, however, are typically assessed in nonhuman primates. Despite the richness of primate behavior that allows multiple variants of these functions to be studied, the rodent model remains an attractive, cost-effective alternative to primate models. Furthermore, the ability to fully automate operant conditioning in rodents adds unique advantages over the labor intensive training of nonhuman primates while studying a broad range of these complex functions.
Here, we introduce a protocol for operantly conditioning rats on performing working memory tasks. During critical epochs of the task, the protocol ensures that the animal's overt movement is minimized by requiring the animal to 'fixate' until a Go cue is delivered, akin to nonhuman primate experimental design. A simple two alternative forced choice task is implemented to demonstrate the performance. We discuss the application of this paradigm to other tasks.

A fully automated protocol for rodent operant conditioning is proposed. The protocol relies on precise temporal control of behavioral events to investigate the extent to which this control influences neural activity underlying sensorimotor integration and cognitive control experiments.

Eine vollautomatische Nageranlage Protokoll für die Integration sensorischer und kognitiver Kontrollexperimente

Rodents have been traditionally used as a standard animal model in laboratory experiments involving a myriad of sensory, cognitive, and motor tasks. ...

Development of a Virtual Reality Assessment of Everyday Living Skills

Cognitive impairments affect the majority of patients with schizophrenia and these impairments predict poor long term psychosocial outcomes.&#160; Treatment studies aimed at cognitive impairment in patients with schizophrenia not only require demonstration of improvements on cognitive tests, but also evidence that any cognitive changes lead to clinically meaningful improvements.&#160; Measures of &#8220;functional capacity&#8221; index the extent to which individuals have the potential to perform skills required for real world functioning. &#160;Current data do not support the recommendation of any single instrument for measurement of functional capacity.&#160; The Virtual Reality Functional Capacity Assessment Tool (VRFCAT) is a novel, interactive gaming based measure of functional capacity that uses a realistic simulated environment to recreate routine activities of daily living. Studies are currently underway to evaluate and establish the VRFCAT&#8217;s sensitivity, reliability, validity, and practicality.&#160;This new measure of functional capacity is practical, relevant, easy to use, and has several features that improve validity and sensitivity of measurement of function in clinical trials of patients with CNS disorders.

A challenge for proving treatment efficacy for cognitive impairments in schizophrenia is finding the optimizing measurement of skills related to everyday functioning.&#160; The Virtual Reality Functional Capacity Assessment Tool (VRFCAT) is an interactive gaming based computerized measure aimed at skills associated with everyday functioning, including baseline impairments and treatment related changes.

Entwicklung eines Virtual-Reality-Bewertung der Alltag Fähigkeiten

Cognitive impairments affect the majority of patients with schizophrenia and these impairments predict poor long term psychosocial outcomes.&#160; ...

Multifunctional Setup for Studying Human Motor Control Using Transcranial Magnetic Stimulation, Electromyography, Motion Capture, and Virtual Reality

The study of neuromuscular control of movement in humans is accomplished with numerous technologies. Non-invasive methods for investigating neuromuscular function include transcranial magnetic stimulation, electromyography, and three-dimensional motion capture. The advent of readily available and cost-effective virtual reality solutions has expanded the capabilities of researchers in recreating &#8220;real-world&#8221; environments and movements in a laboratory setting. Naturalistic movement analysis will not only garner a greater understanding of motor control in healthy individuals, but also permit the design of experiments and rehabilitation strategies that target specific motor impairments (e.g. stroke). The combined use of these tools will lead to increasingly deeper understanding of neural mechanisms of motor control. A key requirement when combining these data acquisition systems is fine temporal correspondence between the various data streams. This protocol describes a multifunctional system&#8217;s overall connectivity, intersystem signaling, and the temporal synchronization of recorded data. Synchronization of the component systems is primarily accomplished through the use of a customizable circuit, readily made with off the shelf components and minimal electronics assembly skills.

Transcranial magnetic stimulation, electromyography, and 3D motion capture are commonly used non-invasive techniques for investigating neuromuscular function in humans. In this paper, we describe a protocol that synchronously samples data generated by all three of these tools along with the unique addition of virtual reality stimulus presentation and feedback.

Multifunktions-Setup für das Studium der menschlichen Motor Control Mit Transkranielle Magnetstimulation, Elektromyographie, Motion Capture und Virtual Reality

The study of neuromuscular control of movement in humans is accomplished with numerous technologies. Non-invasive methods for investigating neuromuscular ...

Using Virtual Reality to Transfer Motor Skill Knowledge from One Hand to Another

As far as acquiring motor skills is concerned, training by voluntary physical movement is superior to all other forms of training (e.g. training by observation or passive movement of trainee&#39;s hands by a robotic device). This obviously presents a major challenge in the rehabilitation of a paretic limb since voluntary control of physical movement is limited. Here, we describe a novel training scheme we have developed that has the potential to circumvent this major challenge. We exploited the voluntary control of one hand and provided real-time movement-based manipulated sensory feedback as if the other hand is moving. Visual manipulation through virtual reality (VR) was combined with a device that yokes left-hand fingers to passively follow right-hand voluntary finger movements. In healthy subjects, we demonstrate enhanced within-session performance gains of a limb in the absence of voluntary physical training. Results in healthy subjects suggest that training with the unique VR setup might also be beneficial for patients with upper limb hemiparesis by exploiting the voluntary control of their healthy hand to improve rehabilitation of their affected hand.

We describe a novel virtual-reality based setup which exploits voluntary control of one hand to improve motor-skill performance in the other (non-trained) hand. This is achieved by providing real-time movement-based sensory feedback as if the non-trained hand is moving. This new approach may be used to enhance rehabilitation of patients with unilateral hemiparesis.

Verwendung von Virtual Reality motorischen Wissenstransfer aus einer Hand zur anderen

As far as acquiring motor skills is concerned, training by voluntary physical movement is superior to all other forms of training (e.g. training by ...

Mobile Game-based Virtual Reality Program for Upper Extremity Stroke Rehabilitation

Stroke rehabilitation requires repetitive, intensive, goal-oriented therapy. Virtual reality (VR) has the potential to satisfy these requirements. Game-based therapy can promote patients&#39; engagement in rehabilitation therapy as a more interesting and a motivating tool. Mobile devices such as smartphones and tablet PCs can provide personalized home-based therapy with interactive communication between patients and clinicians. In this study, a mobile VR upper extremity rehabilitation program using game applications was developed. The findings from the study show that the mobile game-based VR program effectively promotes upper extremity recovery in patients with stroke. In addition, patients completed two weeks of treatment using the program without adverse effects and were generally satisfied with the program. This mobile game-based VR upper extremity rehabilitation program can substitute for some parts of the conventional therapy that are delivered one-on-one by an occupational therapist. This time-efficient, easy to implement, and clinically effective program would be a good candidate tool for tele-rehabilitation for upper extremity recovery in patients with stroke. Patients and therapists can collaborate remotely through these e-health rehabilitation programs while reducing economic and social costs.

Here, we present a protocol to develop and apply a mobile game-based virtual reality program for the recovery of upper limb dysfunction in patients with stroke. The present study shows that the mobile program is feasible and effectively promotes upper limb recovery in stroke patients.

Mobile Game based Virtual-Reality-Programm für die obere Extremität Schlaganfallrehabilitation

Stroke rehabilitation requires repetitive, intensive, goal-oriented therapy. Virtual reality (VR) has the potential to satisfy these requirements. ...

Measuring the Kinematics of Daily Living Movements with Motion Capture Systems in Virtual Reality

The inability to complete instrumental activities of daily living (IADL) is a precursor to various neuropsychological diseases. Questionnaire-based assessments of IADL are easy to use but prone to subjective bias. Here, we describe a novel virtual reality (VR) test to assess two complex IADL tasks: handling financial transactions and using public transportation. While a participant performs the tasks in a VR setting, a motion capture system traces the position and orientation of the dominant hand and head in a three-dimensional Cartesian coordinate system. Kinematic raw data are collected and converted into &#39;kinematic performance measures,&#39; i.e., motion trajectory, moving distance, and time to completion. Motion trajectory is the path of a particular body part (e.g., dominant hand or head) in space. Moving distance refers to the total distance of the trajectory, and time to completion is how long it took to complete an IADL task. These kinematic measures could discriminate patients with cognitive impairment from healthy controls. The development of this kinematic measuring protocol allows detection of early IADL-related cognitive impairments.

We designed a virtual reality test to assess instrumental activities of daily living (IADL) with a motion capture system. We propose a detailed kinematic analysis to interpret the participant&#39;s various movements, including trajectory, moving distance, and time to completion to evaluate IADL capabilities.

Messung der Kinematik des täglichen Lebens Bewegungen mit Motion-Capture-Systeme in der virtuellen Realität

The inability to complete instrumental activities of daily living (IADL) is a precursor to various neuropsychological diseases. Questionnaire-based ...

Virtual Reality Experiments with Physiological Measures

Virtual reality (VR) experiments are increasingly employed because of their internal and external validity compared to real-world observation and laboratory experiments, respectively. VR is especially useful for geographic visualizations and investigations of spatial behavior. In spatial behavior research, VR provides a platform for studying the relationship between navigation and physiological measures (e.g., skin conductance, heart rate, blood pressure). Specifically, physiological measures allow researchers to address novel questions and constrain previous theories of spatial abilities, strategies, and performance. For example, individual differences in navigation performance may be explained by the extent to which changes in arousal mediate the effects of task difficulty. However, the complexities in the design and implementation of VR experiments can distract experimenters from their primary research goals and introduce irregularities in data collection and analysis. To address these challenges, the Experiments in Virtual Environments (EVE) framework includes standardized modules such as participant training with the control interface, data collection using questionnaires, the synchronization of physiological measurements, and data storage. EVE also provides the necessary infrastructure for data management, visualization, and evaluation. The present paper describes a protocol that employs the EVE framework to conduct navigation experiments in VR with physiological sensors. The protocol lists the steps necessary for recruiting participants, attaching the physiological sensors, administering the experiment using EVE, and assessing the collected data with EVE evaluation tools. Overall, this protocol will facilitate future research by streamlining the design and implementation of VR experiments with physiological sensors.

Virtual reality (VR) experiments can be difficult to implement and require meticulous planning. This protocol describes a method for the design and implementation of VR experiments that collect physiological data from human participants. The Experiments in Virtual Environments (EVE) framework is employed to accelerate this process.

Virtual-Reality-Experimente mit physiologischen Maßnahmen

Virtual reality (VR) experiments are increasingly employed because of their internal and external validity compared to real-world observation and ...

Online Explorative Study on the Learning Uses of Virtual Reality Among Early Adopters

Virtual reality (VR) has shown great educational potential because it makes it possible to simulate any desired situation or event, thus playing an important role in addressing current educational challenges. Despite the unlimited learning possibilities that VR may offer, unless users are willing to apply virtual devices to education, the investment of time, money, and effort will be fruitless. It is therefore crucial to assess the educational interest of the first generation of VR users and to identify their current needs. To this end, in this study we designed an online questionnaire and applied it through the SaaS (Software as a service) of a private server. The sample consisted of 117 early VR adopters recruited via a main portal of communication and information technologies in Spain. In order to engage participants, we posted a thread in the main forum, which is dedicated to the advances and potential uses of VR. Once the responses were gathered, we analyzed the relationship between 12 variables (mean contrasts with Snedecor&#39;s F, and contingency analysis with chi-square and Sommer&#39;s d). The results showed that the current profile of a VR user is a male over 35 years old, with university studies, and who has purchased his viewer recently (&#60;1 year). As for the learning and teaching applications that these users were interested in, only 13.7% of the participants in this study use VR for educational purposes, although 28.2% were interested, indicating that perhaps the lack of applications or learning experiences may be hampering the use of VR within education. Almost half of the early adopters surveyed would like to learn using VR technology and are somehow optimistic about the relationship between VR and education, particularly those who are younger.

This article describes the profile of Spanish early adopters of virtual reality and their interests and preferences regarding learning and educational applications for this technology. To this aim, we designed an online questionnaire and interviewed 117 users of the main virtual reality forum on the Internet.

Online Explorative Studie über die Lernnutzung von Virtual Reality unter Early Adopters

Virtual reality (VR) has shown great educational potential because it makes it possible to simulate any desired situation or event, thus playing an ...

Using a Virtual Reality Walking Simulator to Investigate Pedestrian Behavior

To cross a road successfully, individuals must coordinate their movements with moving vehicles. This paper describes use of a walking simulator in which people walk on a treadmill to intercept gaps between two moving vehicles in an immersive virtual environment. Virtual reality allows for a safe and ecologically varied investigation of gap crossing behavior. Manipulating the initial starting distance can further the understanding of a participant&#8217;s speed regulation while approaching a gap. The speed profile may be assessed for various gap crossing variables, such as initial distance, vehicle size, and gap size. Each walking simulation results in a position/time series that can inform how velocity is adjusted differently depending on the gap characteristics. This methodology can be used by researchers investigating pedestrian behavior and behavioral dynamics while employing human participants in a safe and realistic setting.

This protocol describes use of a walking simulator that serves as a safe and ecologically valid method to study pedestrian behavior in the presence of moving traffic.

Verwenden eines Virtual Reality Walking Simulators zur Untersuchung des Fußgängerverhaltens

To cross a road successfully, individuals must coordinate their movements with moving vehicles. This paper describes use of a walking simulator in which ...