摘要 — 大多数以 AR 和脑机接口 (BCI) 系统为特色的研究工作都没有利用整合两个数据平面的机会。此外,使用头戴式显示器 (HMD) 的 AR 设备面临一个主要问题:持续靠近屏幕使得难以避免虚拟环境中的干扰。在这个项目中,我们通过包含有关当前注意力状态的信息来减少这种干扰。我们首先介绍了一种用于 AR-BCI 集成的夹式解决方案。为 Microsoft HoloLens 2 设计了一个简单的游戏,该游戏根据通过脑电图 (EEG) 测量的用户注意力状态实时变化。只有当注意力方向被归类为“外部”时,系统才会做出响应。十四名用户测试了注意力感知系统;我们表明界面的增强提高了系统的可用性。我们得出结论,更多系统将受益于清晰地可视化用户的持续注意力状态以及进一步有效地集成 AR 和 BCI 耳机。
摘要:尽管辅助系统由于固有技术的日益成熟而具有更大的潜力,但自动语音识别在工业环境中面临着独特的挑战。语音识别使沉浸式辅助系统能够在双手操作工作期间免提处理输入和命令。基于平衡的受试者内设计进行的研究(n = 22 名参与者)的结果证明了 HMD HoloLens 2 的性能(字错误率和信息传输率)与工业噪声的声压级的关系。工业噪声对听写的字错误率的负面影响高于对语音命令的信息传输率的影响。与预期相反,在平稳和非平稳噪声之间没有发现性能的统计学上显着差异。此外,这项研究证实了错误的语音交互会对用户接受度产生负面影响的假设。此外,错误的语音交互对工作量或生理参数(皮肤电导率和心率)没有统计学上显着的影响。可以总结一下,自动语音识别还不是一种适合工业环境的交互范例。
增强现实(AR)展示是多年来一直是一个热门话题,因为它们为高投资回报提供了潜力。在AR显示器和智能眼镜在市场上更加接受之前,有许多技术挑战将出现许多技术挑战。技术挑战之一是紧凑而轻巧的光学器件的光学设计,能够将增强图像投影到视力线上,并舒适。在波导技术中正在取得重大进步,以生产大型FOV和眼箱。同样,轻型发动机也被开发为较不笨重,更高效。在本文中,我们介绍了有关如何通过Trilite Technologies开发的下一代激光束扫描仪(LBS)的见解,可以与不同的组合器集成并为不同的AR显示器和智能眼镜架构实施。LBS的独特设计借出了自身,以不同的配置为不同的配置,如波导和组合器的不同设计和布局所决定的。此外,下一代磅的极低剖面使眼镜从字面上看聪明。关键字:激光束扫描,LBS,AR,XR,VR,HMD,Microdisplays
扩展现实 (XR) 技术(例如虚拟现实和增强现实)目前广泛应用于人机交互 (HCI)、社会科学和心理学实验。然而,这些实验主要在实验室内进行,有研究人员同时在场。尽管远程方法在非 XR 调查中取得了成功,但没有研究人员同时在场的远程实验并没有蓬勃发展。本文总结了对 46 名 XR 研究人员进行的 30 项调查的结果,以了解远程 XR 实验的局限性和好处。我们的主题分析确定了非 XR 远程研究中常见的问题,例如参与者招募,以及 XR 特定的问题,包括安全性和硬件可变性。我们确定了 XR 技术的潜在积极方面,包括利用 HMD 内置的数据收集功能(例如手部、凝视跟踪)以及实验设置的可移植性和可重复性。我们认为 XR 技术可以被概念化为一种交互式技术和一种适合远程实验的功能强大的数据收集设备。
ADS-B 自动相关监视 – 广播式 AH 抽象层次结构 AOIS 航空运行信息系统 AR 增强现实 A-SMGCS 先进地面运动引导和控制系统 ATC 空中交通管制 ATCO 空中交通管制操作员 ATCR 空中交通管制雷达 ATM 空中交通管理 COO 协调员 CTOT 计算的起飞时间 CWP 管制员工作位置 DEL 交付 DTD 接地距离 EID 生态界面设计 EOBT 预计起飞时间 ER 探索性研究 ETOT 预计起飞时间 FDP 飞行数据处理 FOV 视场 GGV 注视、手势、语音 GND 地面 HDE 低头设备 HMD 头戴式显示器 ICAO 国际民用航空组织 IFR 仪表飞行规则 IHP 中间等待点 ILS 仪表着陆系统 IMC 仪表气象条件 JU 联合承诺 LOC 航向道 LVP 低能见度程序 OOT 离开塔台 PP 伪飞行员 PSR 主监视雷达雷达无线电探测和测距
ADS-B 广播式自动相关监视 AH 抽象层次 AOIS 航空运行信息系统 AR 增强现实 A-SMGCS 先进地面移动引导和控制系统 ATC 空中交通管制 ATCO 空中交通管制操作员 ATCR 空中交通管制雷达 ATM 空中交通管理 COO 协调员 CTOT 计算的起飞时间 CWP 管制员工作位置 DEL 交付 DTD 接地距离 EID 生态界面设计 EOBT 预计起飞时间 ER 探索性研究 ETOT 预计起飞时间 FDP 飞行数据处理 FOV 视场 GGV 注视、手势、语音 GND 地面 HDE 低头设备 HMD 头戴式显示器 ICAO 国际民用航空组织 IFR 仪表飞行规则 IHP 中间等待点 ILS 仪表着陆系统 IMC 仪表气象条件 JU 联合承诺 LOC 航向道 LVP 低能见度程序 OOT 离开塔台 PP 伪飞行员 PSR 主监视 RADAR 雷达无线电探测与测距
摘要:随着众多 VR 应用程序的快速发展及其可访问性的提高,对 VR 应用程序进行客观数据驱动可用性测试的需求变得越来越明显。传统的测试方法过于耗时和耗资源,并且可能提供高度主观的结果。因此,本文的目的是探索通过使用客观功能(例如 HMD 内置头部和手部跟踪、EEG 传感器、视频录制和其他可测量参数)以及自动分析问卷中提供的主观数据来实现 VR 应用程序可用性测试自动化的可能性。为此,我们创建了一个简单的 VR 应用程序,其中包含相对简单的任务,不会给用户带来压力。14 名志愿者参加了这项研究,他们的信号受到监控以获取客观的自动化数据。同时,观察者记录受试者的行为,并将他们对体验的主观意见记录在实验后问卷中。将从信号监测和问卷中获得的结果与观察和访谈后的结果并列,以确认自动化可用性测试的有效性和有效性。结果非常有希望,证明 VR 应用程序的自动化可用性测试是可以实现的。
摘要:在航空电子设备中,飞行员使用头盔显示器 (HMD) 在护目镜上显示外部环境的同步视图和与飞机相关的重要参数。为了完美同步护目镜上的视图,必须同步外部环境的坐标以及飞行员头部运动的坐标。为了确定飞行员头部运动的坐标,称为头部跟踪的过程起着重要作用。头部跟踪可以使用不同的跟踪技术来执行,例如光学跟踪、磁跟踪或惯性跟踪。在本文中,六自由度 (6-DoF) 磁运动跟踪装置 (Polhemus Patriot TM ) 用于在模拟器床上实时获取飞行员头部运动的坐标。在跟踪器获取过程中,由于铁磁性引起的磁场干扰,数据可能会丢失。为此,我们采用自修复神经模型 (SHNM) 来预测缺失数据。用于恢复的数据有 5200 个头部运动的 6-DoF 样本。SHNM 可实现超过 85% 的准确率来预测三组不同的缺失数据。将所提模型预测数据的准确率与反向传播神经网络 (BPNN) 模型进行了比较,结果发现 SHNM 模型的准确率优于 BPNN 模型
摘要:自从出现头部安装显示器(HMD)以来,研究人员试图在脑 - 计算机界面(BCI)研究中引入虚拟和增强现实(VR,AR)。但是,缺乏研究均包含AR和VR来比较两个环境中的性能。因此,有必要开发可以在VR和AR中使用的BCI应用程序,以允许在两个环境中比较BCI性能。在这项研究中,我们使用基于p300的BCI开发了基于OpenSource的无人机控制应用程序,该应用可用于VR和AR。二十名健康受试者参加了该应用程序的实验。他们被要求控制两个环境中的无人机,并在实验之前和之后填写问卷。我们发现在线性能(p300组件的分类准确性和振幅/潜伏期)和用户体验(满意度,节目,程序,环境,利益,兴趣,兴趣,沉浸式,沉浸感和自我控制感觉)之间没有显着(P300组件的分类准确性和幅度/潜伏期)的显着差异。这表明p300 BCI范式相对可靠,并且在各种情况下都可以很好地工作。
摘要。在航空电子设备中,飞行员使用头盔显示器 (HMD) 在护目镜上显示外部环境的同步视图和与飞机相关的重要参数。为了完美同步护目镜上的视图,必须同步外部环境的坐标以及飞行员头部运动的坐标。为了定位飞行员头部运动的坐标,称为头部跟踪的过程起着重要作用。头部跟踪可以使用不同的跟踪技术执行,例如光学跟踪、磁跟踪或惯性跟踪。在本文中,六自由度 (6-DoF) 磁运动跟踪装置 (Polhemus Patriot TM ) 用于在模拟器床上实时获取飞行员头部运动的坐标。在跟踪器采集过程中,由于铁磁性引起的磁场干扰,数据可能会丢失。为此,采用自修复神经模型 (SHNM) 来预测丢失的数据。用于恢复的数据有 5200 个 6-DoF 头部运动样本。SHNM 对三组不同的缺失数据的预测准确率超过 85%。将所提模型预测数据的准确率与反向传播神经网络 (BPNN) 模型进行了比较,结果发现 SHNM 模型的准确率优于 BPNN 模型