【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日，人機交互領(lǐng)域頂級國際會議ACM conference on Human Factors in Computing Systems(CHI，CCF-A類會議)在日本橫濱召開，山東大學(xué)軟件學(xué)院、數(shù)字媒體教育部工程研究中心教授楊承磊帶領(lǐng)的虛擬現(xiàn)實與人機交互團隊有3項成果在會上發(fā)表，另有2項成果分別被人機交互領(lǐng)域頂級國際期刊International Journal of Human-Computer Studies(IJHCS，CCF-A類期刊，影響因子5.3)和International Journal of Human-Computer Interaction(IJHCI，CCF-B類期刊，影響因子4.792)發(fā)表與接收。
 

　　1.重定向行走作為虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域的重要技術(shù)，旨在實現(xiàn)用戶在有限物理空間內(nèi)漫游更大范圍的虛擬環(huán)境，核心是在虛擬行走軌跡和物理行走軌跡之間引入不易察覺的偏差(即重定向增益)。該技術(shù)面臨多重挑戰(zhàn)：一方面，在組合應(yīng)用重定向增益時，相鄰路徑增益值的突然變化易導(dǎo)致用戶不適；另一方面，種類繁多的重定向增益方法缺乏統(tǒng)一的模型表示，且缺少魯棒視角映射算法；再一方面，動態(tài)增益(即增益值隨行走動態(tài)變化)和用戶特征會影響對重定向增益的檢測閾值。
 

　　論文“QCM: A Curvature Manipulation Method to Suppress Discomfort in Redirected Walking”首先研究建立了基于人的習(xí)慣化現(xiàn)象的量化分析模型，更好地描述了習(xí)慣化與增益變化的關(guān)系，并基于對習(xí)慣化的分析，提出了面向曲率增益和彎曲增益的二次曲率操控方法(quadratic curvature manipulation，QCM)。該方法動態(tài)修改路徑曲率，使得路徑曲率隨路徑長度二次變化。研究進(jìn)一步構(gòu)建了融合QCM與線性曲率操控(linear curvature manipulation，LCM)的曲率變化新模式(segmented curvature change，SCC)，該模式中的曲率首先由緩到急的過渡，然后以固定的曲率變化率變化，旨在利用習(xí)慣化規(guī)律抑制不適感。實驗結(jié)果表明SCC模式相較于傳統(tǒng)方法能夠更好地抑制不適感，使其在曲率增益和彎曲增益中的不適感分別減少17.69%和34.73%。該研究成果已發(fā)表為ACM CHI 2025會議長文。山東大學(xué)鮑西雨、蓋偉、辛士慶、欒洪秋，香港科技大學(xué)麻曉娟為論文作者；山東大學(xué)呂高榮、卞玉龍、楊承磊為論文通訊作者。
 

　　論文“A Unified Representation Model and View Mapping Algorithm for Path-Mapping-Based Redirection Gains in Redirected Walking”對各類路徑映射類重定向增益進(jìn)行分析和總結(jié)，分析并提取了基于路徑映射的重定向增益的共同特征，提出了路徑映射類重定向增益的統(tǒng)一表示模型。此模型以一個5 元組作為一般框架來統(tǒng)一描述虛擬和物理路徑以及它們在不同重定向增益方法下的映射關(guān)系。基于該模型，設(shè)計了一種統(tǒng)一的視點映射算法，解決了在動態(tài)增益場景中應(yīng)用現(xiàn)有映射算法時常出現(xiàn)的映射錯誤，保證了映射軌跡的連續(xù)性。該工作不僅可以確保用戶在有限的物理環(huán)境中探索更大的虛擬空間時獲得良好的體驗，還大大簡化了虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)研發(fā)中重定向增益的設(shè)計和應(yīng)用過程，為探索新的重定向增益提供了基礎(chǔ)支撐。該成果已發(fā)表為ACM CHI 2025會議Late-Breaking Works(LBW)論文。山東大學(xué)鮑西雨、辛士慶、楊承磊為論文作者，山東大學(xué)卞玉龍、山東師范大學(xué)戚萌為論文通訊作者。
 

　　論文“Effect of Gain Change Modes on Translation Gain Thresholds Considering Multiple Factors”對探討動態(tài)增益對平移增益的影響，開展了針對不同類型的增益變化(恒定不變、突然變化、線性變化和二次變化)對平移增益檢測閾值影響的實驗，并對性別、VR 熟悉度和增益方向等影響因素進(jìn)行了探索。實驗發(fā)現(xiàn)，增益變化模式方面：與增益突然變化相比，增益線性變化下的檢測閾值更高，更難以被用戶察覺，而其他增益變化模式之間未發(fā)現(xiàn)顯著差異。影響因素方面：性別、增益方向和 VR 經(jīng)驗均對感知閾值產(chǎn)生顯著影響：經(jīng)驗豐富的 VR 用戶在動態(tài)增益條件下的感知閾值顯著高于新手用戶；女性被試的平移增益閾值顯著高于男性被試。這些發(fā)現(xiàn)可為開發(fā)適配不同用戶特征(如性別、經(jīng)驗水平)和動態(tài)變化模式(突變/漸變)的重定向控制器提供理論依據(jù)，從而提高重定向技術(shù)在多樣化場景中的適應(yīng)性與有效性。該成果已被IJHCI期刊正文接收。山東大學(xué)鮑西雨、荊睿、劉娟，香港大學(xué)林鋮為論文作者；山東大學(xué)卞玉龍、楊承磊為論文通訊作者。
 

　　2.心流體驗是虛擬現(xiàn)實中衡量人機交互體驗質(zhì)量的重要指標(biāo)。傳統(tǒng)的心流測量方法多依賴主觀問卷與訪談，存在主觀偏差且難以實時監(jiān)測，而心流體驗的生理計算為解決上述問題提供了一種新的技術(shù)方向。
 

　　論文“Computing Flow Experience Based on Physiological Signals: A Systematic Literature Review”系統(tǒng)梳理了心流體驗的心理概念與生理機制，全面總結(jié)了當(dāng)前心流計算的理論模型，詳細(xì)分析了心流誘發(fā)任務(wù)、生理數(shù)據(jù)收集與分析方法，深入探討了機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法在心流計算中的應(yīng)用，展望了心流計算在HCI領(lǐng)域的應(yīng)用前景及未來研究方向。這一系統(tǒng)綜述為相關(guān)研究者提供了全面的參考，有助于推動該領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。該成果已發(fā)表為ACM CHI 2025會議Late-Breaking Works(LBW)論文。山東大學(xué)洪藝琛、劉澤祿、倪梓楓、劉娟、李象賢、楊承磊，中國科學(xué)院軟件研究所周超為論文作者；山東大學(xué)卞玉龍為論文通訊作者。
 

　　3.在傳統(tǒng)的二維用戶界面交互中，目標(biāo)選擇行為已有較成熟的建模方法。然而，在虛擬現(xiàn)實的三維環(huán)境中，由于深度信息的引入，用戶對移動目標(biāo)的感知和獲取能力會動態(tài)變化，使得對三維移動目標(biāo)選擇行為的精準(zhǔn)建模成為一項極具挑戰(zhàn)性的研究課題。
 

　　論文“3D Ternary-Gaussian Model: Modeling Pointing Uncertainty of 3D Moving Target Selection in Virtual Reality”提出了一種描述虛擬現(xiàn)實環(huán)境下三維移動目標(biāo)指向不確定性的3D三高斯模型(3D Ternary-Gaussian Model)，突破了三維目標(biāo)選擇建模的瓶頸。論文將深度信息對移動目標(biāo)選擇行為的影響分解為手臂運動穩(wěn)定性和視覺感知兩大關(guān)鍵維度，并將這些影響因素融入三高斯模型框架之中，從而有效解決了三維移動目標(biāo)選擇的建模難題。實驗結(jié)果表明，該模型在球面運動、深度運動和復(fù)合運動三種目標(biāo)運動類型下的表現(xiàn)均顯著優(yōu)于傳統(tǒng)基線模型。此外，研究還提出了三維空間移動目標(biāo)選擇的設(shè)計原則，為未來的虛擬/增強現(xiàn)實人機交互系統(tǒng)優(yōu)化提供了重要理論依據(jù)。該研究成果已被IJHCS(CCF-A)期刊發(fā)表。山東大學(xué)鄭雅文、卞玉龍、劉娟、楊承磊、孟祥旭，中國科學(xué)院軟件研究所張浩、田豐為論文作者；中國科學(xué)院軟件研究所黃進(jìn)為論文通訊作者。
 

　　上述成果主要聚焦虛擬現(xiàn)實中的人機交互問題，為山大“心智元”元宇宙的研發(fā)提供了有力的理論和技術(shù)支撐，已在山東省精神衛(wèi)生中心等單位應(yīng)用于心理療愈和認(rèn)知訓(xùn)練。
 

　　以上研究工作得到了新一代人工智能國家科技重大專項、國家自然科學(xué)基金重點項目等項目資助。