Name: a networked desktop virtual reality setup for decision science and navigation experiments with multiple participants
Uploaded: 2018-08-26T14:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 28 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about A Networked Desktop Virtual Reality Setup for Decision Science and Navigation Experiments with Multiple Participants at JoVE.com

Lo studio rappresentativo è stato finanziato dalla Swiss National Science Foundation come parte della sovvenzione "Wayfinding in ambienti sociali" (n. 100014_162428). Vogliamo ringraziare M. Moussaid per discussioni penetranti. Vogliamo anche ringraziare Wilhelm C., F. Thaler, H. Andre, S. Madjiheurem, r. Ingold e r. Grossrieder per il loro lavoro durante lo sviluppo del software.

Tutti i metodi descritti qui sono stati approvati dal comitato di etica di ricerca di ETH Zürich come parte della proposta EK 2015-N-37.
1. reclutare partecipanti per la sessione sperimentale prevista.
<ol><li>I partecipanti all'interno di particolari vincoli di esempio (ad es., età, sesso, priorità bassa educativa) utilizzando il sistema di reclutamento partecipanti.</li>
	<li>Inviare inviti via e-mail ai partecipanti selezionati in modo casuale utilizzando le informazioni di contatto fornite dal sistema di reclutamento.</li>
	<li>Aspettare per questi partecipanti registrarsi tramite il sistema online. Assicurarsi che più partecipanti rispetto necessari (ad es., 4 overbooking partecipanti per una sessione che richiede 36 persone) registro. Overbooking partecipanti contribuiscono a garantire che una sessione è valida in caso di mancata presentazione.</li>
	<li>Garantire che un'e-mail di conferma viene inviato ai partecipanti registrati automaticamente.</li>
</ol>2. preparare la sessione sperimentale.
<ol><li>Preparare l'ambiente di laboratorio.<ol>
<li>Stampare l'elenco dei partecipanti dal sistema di reclutamento.</li>
		<li>Accendere il server e le luci nella sala di controllo del DeSciL e organizzare le sale di prova secondo il numero necessario di partecipanti.</li>
		<li>Copiare l'eseguibile esperimento di programma e i relativi file di configurazione corrispondente sull'unità di rete. Questo programma eseguibile distribuisce un quadro di software personalizzato basato sul motore di gioco Unity per supportare la comunicazione client-server tra diversi computer attraverso una rete locale. Per esperimenti di navigazione, il framework fornisce un sistema di server di uccello-occhio osservatore per il monitoraggio di comportamenti del client durante l'esperimento.</li>
		<li>Ambiente di Scripting integrato PowerShell aperto sul desktop di Windows. Nella console di PowerShell, specificare una matrice di nomi di computer (ad es., $pool = "descil-w01", "descil-w02"...) per creare un oggetto del pool di client. Successivamente, digitare Start-piscina $pool per avviare i computer client e Registro-piscina $pool per connettersi al server ai computer client.</li>
		<li>Preparare il computer sul lato client prima di lanciare il programma. Digitare Invoke-piscina {Mount-reteCondividi $path} per dirigere i computer per immettere il percorso della cartella giusta.</li>
		<li>Eseguire le funzioni preparate sul server (i. e., Start-GameServer) e sui client (cioè., Invoke-piscina {Start-client}). Specificare l'indirizzo IP del server come parametro della funzione.</li>
		<li>Attendere un messaggio sul monitor del server che indica una connessione riuscita.</li>
		<li>Distribuire i moduli di consenso e penne in ogni scomparto. I moduli di consenso contiene le informazioni riguardanti lo studio (ad es., lo scopo dello studio, potenziali rischi e benefici dell'esperimento), le informazioni di contatto per lo sperimentatore e un disclaimer legale.</li>
		<li>Mischiare il mazzo di carte che indicano la disposizione dei partecipanti dei posti a sedere.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Benvenuto ai partecipanti.<ol>
<li>Chiedere ai partecipanti di attendere di fuori del laboratorio. 5 min prima di ora di inizio ufficiale verifica documenti d'identità dei partecipanti per garantire che corrispondono all'elenco dei partecipanti registrati. Allo stesso tempo, lasciare che i partecipanti scegliere una carta che indica il loro numero di posto. Hanno i partecipanti a piedi il box corrispondente e attendere che l'esperimento iniziare.</li>
		<li>Attendere alcuni minuti per i partecipanti di leggere e firmare i moduli di consenso. Raccogliere queste forme prima di condurre l'esperimento.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. condurre l'esperimento.
<ol><li>Trasmettono le istruzioni di esperimento con il microfono a tutti i partecipanti. Informarli delle regole fondamentali, tra cui nessuna comunicazione agli altri partecipanti e non dispositivi elettronici personali consentiti. Chiedere ai partecipanti di alzare le mani se hanno domande per quanto riguarda l'esperimento.</li>
	<li>Iniziare l'esperimento presentando il questionario demografico (ad es., di genere e di età) su ciascun client.</li>
	<li>Distribuire la scena di formazione per insegnare ai partecipanti come si manovra attraverso l'ambiente virtuale. Se i partecipanti riscontrano utilizzando l'interfaccia di controllo (ad es., mouse e tastiera), a piedi verso loro box al fine di assisterli. Continuare a monitorare il progresso dei partecipanti richiedendo screenshots da tutti i client (cioè., digitare Get-ScreenShots su console PowerShell) fino a quando tutti i partecipanti hanno finito la sessione di allenamento.</li>
	<li>Dopo la sessione di allenamento, iniziare la fase di testing dell'esperimento. Osservare i comportamenti dei partecipanti dall'interfaccia di volo d'uccello sul computer server. Invia messaggi di avviso per i partecipanti attraverso il programma se stanno facendo qualcosa di anormale cliccando sul loro avatar. In caso contrario, cercare di non interferire con i partecipanti durante l'esperimento.</li>
	<li>Assicurarsi che ci sia un breve periodo di attesa prima di ogni prova per la scena successiva di caricamento e consentendo ai partecipanti di leggere le istruzioni.</li>
</ol>4. finalizzare l'esperimento.
<ol><li>Chiudere il programma client e server digitando Stop-client e Stop-GameServer nella console di PowerShell.</li>
	<li>Chiedere ai partecipanti di rimanere seduti fino a quando il loro numero è denominato sopra il microfono.</li>
	<li>Estrarre i punteggi finali dei partecipanti dal file "Score.txt" nella cartella del progetto sul computer server e convertire i loro punteggi in un pagamento monetario.</li>
	<li>Chiamare i numeri di cubicolo uno alla volta e soddisfare ogni partecipante presso la reception. Ringraziare i partecipanti e dare loro il pagamento corrispondente.</li>
	<li>Esaminare i cubicoli e raccogliere le penne e le forme.</li>
	<li>Copiare e salvare i dati di esperimento dal server in un disco esterno per le analisi future.</li>
</ol>

<ol>
	<li>Waller, D., Nadel, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Handbook of Spatial Cognition. , (2013).</li><li>Denis, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Space and Spatial Cognition: A Multidisciplinary Perspective. , (2017).</li><li>Moussa&#239;d, M., Kapadia, M., Thrash, T., Sumner, R. W., Gross, M., Helbing, D., H&#246;lscher, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Crowd+behaviour+during+high-stress+evacuations+in+an+immersive+virtual+environment.">Crowd behaviour during high-stress evacuations in an immersive virtual environment.</a> Journal of the Royal Society Interface. 13 (122), 20160414 (2016).</li><li>Gr&#252;bel, J., Weibel, R., Jiang, M. 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Gli autori non hanno nulla a rivelare.

In questo articolo, abbiamo descritto un laboratorio di realtà virtuale desktop multi-utente in cui fino a 36 partecipanti possono interagire e contemporaneamente navigare attraverso vari ambienti virtuali. Il protocollo sperimentale descritti i passaggi necessari per questo tipo di ricerca e unici per scenari multi-utente. Considerazioni specifiche per questi scenari includono il numero di partecipanti presenti, il costo degli errori apparentemente piccola sperimentatore, rendering e capacità (entrambi e cliente-lato ...

Ricerca su cognizione spaziale e navigazione in genere studia il processo decisionale spaziale (ad es., girando a sinistra o a destra a un incrocio) e rappresentazione mentale degli individui in ambienti reali e virtuali1,2. I vantaggi di realtà virtuale (VR) includono la prevenzione di problemi etici e di sicurezza (ad es., durante un pericoloso evacuazione3), la misurazione automatica e analisi di dati spaziali4e una combinazione equilibrata di interno e validità esterna5,6,7. Ad esempio, Weisberg e colleghi estesi precedenti ricerche sulle differenze individuali nell'acquisizione della conoscenza spaziale dimostrando che mansioni spaziali in VR possono fornire una misura oggettiva del comportamento di abilità spaziale8. Questo studio ha anche suggerito che il comportamento di navigazione in VR approssima reali navigazione perché l'ambiente virtuale è stato modellato dopo il campus universitario utilizzato da Schinazi e colleghi9 (veda inoltre lo studio di Ruddle e colleghi 10). VR è stato applicato anche alla psicoterapia11, valutazione clinica12, comportamento di consumatore13e chirurgia14,15. Tuttavia, maggior parte dei sistemi VR mancanza di feedback propriocettivo e audio che possono migliorare la presenza e immersione16,17,18,19, richiedono una formazione con l'interfaccia di controllo20 ,21,22e la mancanza di spunti sociali. Infatti, persone nel mondo reale spesso si muovono in gruppi23, evitare o seguire altre persone3,24e prendere decisioni basate sul contesto sociale25,26.
Allo stesso tempo, la ricerca sul comportamento di folla si concentra spesso su emergente caratteristiche del folle (ad esempio, formazione di lane, congestione agli ingorghi) che vengono simulate su un computer o osservate nel mondo reale. Ad esempio, Helbing e colleghi usato una combinazione di osservazioni reali e simulazioni al computer al fine di suggerire miglioramenti al flusso di traffico in un incrocio che separa l'afflusso e il deflusso con barriere fisiche e posizionando un ostacolo nella centro di27. Moussaïd e colleghi utilizzato un modello euristico per studiare le situazioni ad alta densità durante un disastro di folla28. Questo approccio suggerito miglioramenti per un'impostazione di ambiente per eventi di massa al fine di evitare i disastri di folla. Con l'aiuto di un framework open source esistenti, l'attuazione di tali simulazioni potrebbe essere relativamente facile. SteerSuite è un framework open source che permette agli utenti di simulare gli algoritmi dello sterzo e il comportamento di folla facilmente fornendo strumenti per agevolare, il benchmark e test29. Questo quadro può fornire il nucleo della logica di navigazione di un agente, che è fondamentale per la simulazione di successo folla. Inoltre, Singh e colleghi hanno dimostrato una piattaforma unica che combina una varietà di tecniche30di sterzo. Mentre i ricercatori possono proporre interventi di design usando tali simulazioni, raramente vengono convalidate con partecipanti umani in un ambiente controllato. Gli esperimenti controllati sono rari nella ricerca di folla perché possono essere difficili da organizzare e pericolosi per i partecipanti.
VR è stato impiegato per studiare il comportamento sociale utilizzando semplici e complessi ambienti virtuali con uno o più agenti simulati dal computer. Nello studio di Bode e colleghi31,32, i partecipanti è sono chiesto di evacuare un semplice ambiente virtuale da una prospettiva top-down tra i diversi agenti e trovato che uscita scelta era influenzata dalla motivazione e segnaletica statica. Presentando i partecipanti con un ambiente più complesso da una prospettiva in prima persona, Kinateder e colleghi hanno trovato che i partecipanti erano più propensi a seguire un singolo agente di computer-simulato durante la fuga da un tunnel virtuale fuoco25. In un ambiente virtuale complesso con più agenti, Drury e colleghi hanno trovato che i partecipanti hanno teso ad aiutare un agente caduto durante un'evacuazione quando sono identificati con la folla26. Collettivamente, questi risultati suggeriscono che la VR può essere un modo efficace di indurre comportamenti sociali, anche con agenti simulati dal computer. Tuttavia, alcuni comportamenti della folla possono essere osservati solo quando c'è un segnale sociale realistico (i. e., quando i partecipanti sono consapevoli che gli altri avatar sono controllati da persone3). Per affrontare questa lacuna, il presente protocollo descrive un metodo per condurre esperimenti controllati con più utenti in un programma di installazione in rete di VR. Questo approccio è stato impiegato in uno studio recente da Moussaid e colleghi al fine di studiare il comportamento di evacuazione di 36 partecipanti in rete3.
Ricerca su VR in rete si è concentrata su argomenti estranei alla navigazione strategie33,34 e/o invocata esistenti piattaforme di gioco online come Second Life. Ad esempio, Le_loup_noir-Danielsen e Chabada studiato comportamento di evacuazione in termini di uscita scelta e conoscenza spaziale dell'edificio tramite i partecipanti reclutati tra gli attuali utenti di Second Life35. Mentre gli autori forniscono alcuni risultati descrittivi (ad es., gli effetti grafici delle traiettorie), questo studio ha avuto difficoltà con reclutamento partecipante, controllo sperimentale e generalizzazione di là di questo caso specifico. Più recentemente, Normoyle e colleghi hanno trovato che gli attuali utenti di Second Life e i partecipanti in un laboratorio erano comparabili in termini di scelta di prestazioni e uscita di evacuazione e diversi in termini di presenza auto-riferita e frustrazione con il controllo interfaccia36. I risultati da questi due studi evidenziano alcune delle sfide e delle opportunità offerte dall'online ed esperimenti di laboratorio. Studi online sono in grado di disegno da una popolazione molto più grande e motivata di potenziali partecipanti. Tuttavia, le ricerche di laboratorio consentono un controllo più sperimentale dell'ambiente fisico e potenziali distrazioni. Inoltre, studi online possono rappresentare alcune preoccupazioni di ordine etico per quanto riguarda l'anonimato dei dati e la riservatezza.
Come laboratorio in rete desktop VR, il laboratorio di scienza di decisione (DeSciL) presso ETH Zürich è principalmente usato per studiare le interazioni economiche decisionali e strategiche in un ambiente controllato. L'infrastruttura tecnica presso il DeSciL è costituito da hardware, software per l'automazione di laboratorio e software che supporta multi-utente desktop installazione di VR. L'hardware comprende il computer desktop ad alte prestazioni con sistema operativo di Microsoft Windows 10 Enterprise, interfacce di controllo (ad es., mouse e tastiera, joystick), cuffie e occhio inseguitori (Tabella materiali). Tutti i computer client sono collegati con Ethernet di un gigabit al secondo per la rete di Università e la condivisione di file di rete stesso. Non c'è nessun ritardo visibile o lag quando ci sono 36 client connessi. Il numero di fotogrammi al secondo è costantemente superiore a 100. Gli esperimenti sono anche gestiti e controllati con il software di automazione di laboratorio basata su Microsoft PowerShell (cioè, configurazione dello stato desiderato di PowerShell e PowerShell Remoting). Tutte le fasi pertinenti del protocollo sono pre-programmate con gli script di PowerShell denominati cmdlet (ad es., Start-Computer, Stop-Computer). Durante l'esperimento, questi script possono essere eseguiti contemporaneamente e in remoto su tutti i computer client. Questo tipo di automazione di laboratorio assicura un identico stato del client computer, riduce i potenziali errori e complessità durante i test scientifici e impedisce i ricercatori di dover eseguire operazioni manuali ripetitive. Per gli esperimenti di navigazione, utilizziamo il motore di gioco Unity (< https://unity3d.com/>) al fine di sostenere lo sviluppo di ambienti 2D e 3D per desktop multi-utente, interattivo VR. I computer 36 client sono connessi a un server tramite un'architettura server autorevole. All'inizio di ogni esperimento, ogni client invia una richiesta di creazione di istanze per il server e il server risponde creando un avatar per quell'utente su tutte le macchine collegate. Avatar di ogni utente ha una fotocamera con un campo visivo di 50 gradi. In tutto l'esperimento, il client invia utente ' in ingresso al server, e il server aggiorna il movimento di tutti i client.
Nel laboratorio di fisico, ogni computer è contenuto in un cubicolo separato all'interno di tre camere semi-indipendenti (Figura 1). La dimensione complessiva del laboratorio è di 170 m2 (150 m2 per esperimento camera e 20 m2 per sala di controllo). Ognuna di queste camere è dotata di dispositivi di registrazione audio e video. Gli esperimenti sono controllati da una stanza adiacente separata (cioè., fornendo istruzioni e avviando il programma sperimentale). Da questa sala di controllo, gli sperimentatori possono anche osservare i partecipanti in ambienti fisici e virtuali. Insieme con il dipartimento di economia dell'Università di Zurigo, il DeSciL mantiene anche il centro di registrazione di Università per partecipanti allo studio, che è stato effettuato sulla base dell'h-radice37.
Anche se sistemi simili sono stati descritti nella letteratura38, il DeSciL è il primo laboratorio funzionale che è adatto per multi-utenti desktop VR esperimenti sulla navigazione e sul comportamento di folla a nostra conoscenza. Qui, descriviamo il protocollo per lo svolgimento di un esperimento nella DeSciL, rappresentante presenti risultati da uno studiano sul comportamento di navigazione sociale e discutono le potenzialità e le limitazioni di questo sistema.

<table><tbody><tr><td>PC</td><td>Lenovo</td><td>IdeaCentre AIO 700</td><td>24&amp;rsquo;&amp;rsquo; 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&amp;Prime;</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

Indagare le interazioni tra più partecipanti è una sfida per i ricercatori di varie discipline, tra cui le scienze delle decisioni e la cognizione spaziale. Con una rete locale e la piattaforma di software dedicato, sperimentatori in modo efficiente possono monitorare il comportamento dei partecipanti che contemporaneamente sono immersi in un ambiente virtual desktop e digitalizzare i dati raccolti. Queste funzionalità consentono disegni sperimentali nella ricerca di cognizione e navigazione spaziale che sarebbe difficile (se non impossibile) per condurre nel mondo reale. Possibili variazioni sperimentali comprendono lo sforzo durante l'evacuazione, attività di ricerca cooperativa e competitiva e altri fattori contestuali che possono influenzare il comportamento di folla emergente. Tuttavia, tale laboratorio richiede manutenzione e rigidi protocolli per la raccolta di dati in un ambiente controllato. Mentre a volte è messa in discussione la validità esterna di studi di laboratorio con i partecipanti umani, un numero di carte recenti suggerisce che la corrispondenza tra ambienti reali e virtuali può essere sufficiente per studiare il comportamento sociale in termini di traiettorie, esitazioni e decisioni territoriali. In questo articolo, descriviamo un metodo per condurre esperimenti sul processo decisionale e la navigazione con fino a 36 partecipanti a un programma di installazione in rete di realtà virtuale desktop (cioè., il laboratorio di scienza di decisione o DeSciL). Questo protocollo di esperimento può essere adattato e applicato da altri ricercatori al fine di istituire un laboratorio di realtà virtuale desktop in rete.

Per ogni cliente su ogni prova, i dati dell'esperimento dalla DeSciL in genere includono traiettorie, timestamp e misure di performance (ad es., se il partecipante trasformato in direzione "corretta" in un particolare incrocio). Uno studio rappresentativo ha studiato gli effetti di complessità di segnaletica sulla scelta di percorso per una folla di partecipanti umani (con avatar virtuale) in un ambiente virtuale semplice a forma di Y. In questo esperimento, 28 partecipanti (12 ...

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

Questo documento descrive un metodo per condurre esperimenti di multi-utenti il processo decisionale e di navigazione utilizzando un laboratorio di computer in rete.

Un'installazione in rete di realtà virtuale Desktop per decisione scienza ed esperimenti di navigazione con più partecipanti

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

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Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Behavior

5.9K Views.  ETH Zürich. Questo documento descrive un metodo per condurre esperimenti di multi-utenti il processo decisionale e di navigazione utilizzando un laboratorio di computer in rete.

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Human Fear Conditioning Conducted in Full Immersion 3-Dimensional Virtual Reality 

Fear conditioning is a widely used paradigm in non-human animal research to investigate the neural mechanisms underlying fear and anxiety. A major challenge in conducting conditioning studies in humans is the ability to strongly manipulate or simulate the environmental contexts that are associated with conditioned emotional behaviors. In this regard, virtual reality (VR) technology is a promising tool. Yet, adapting this technology to meet experimental constraints requires special accommodations. Here we address the methodological issues involved when conducting fear conditioning in a fully immersive 6-sided VR environment and present fear conditioning data.
In the real world, traumatic events occur in complex environments that are made up of many cues, engaging all of our sensory modalities. For example, cues that form the environmental configuration include not only visual elements, but aural, olfactory, and even tactile. In rodent studies of fear conditioning animals are fully immersed in a context that is rich with novel visual, tactile and olfactory cues. However, standard laboratory tests of fear conditioning in humans are typically conducted in a nondescript room in front of a flat or 2D computer screen and do not replicate the complexity of real world experiences. On the other hand, a major limitation of clinical studies aimed at reducing (extinguishing) fear and preventing relapse in anxiety disorders is that treatment occurs after participants have acquired a fear in an uncontrolled and largely unknown context. Thus the experimenters are left without information about the duration of exposure, the true nature of the stimulus, and associated background cues in the environment1. In the absence of this information it can be difficult to truly extinguish a fear that is both cue and context-dependent. Virtual reality environments address these issues by providing the complexity of the real world, and at the same time allowing experimenters to constrain fear conditioning and extinction parameters to yield empirical data that can suggest better treatment options and/or analyze mechanistic hypotheses.
In order to test the hypothesis that fear conditioning may be richly encoded and context specific when conducted in a fully immersive environment, we developed distinct virtual reality 3-D contexts in which participants experienced fear conditioning to virtual snakes or spiders. Auditory cues co-occurred with the CS in order to further evoke orienting responses and a feeling of "presence" in subjects 2 . Skin conductance response served as the dependent measure of fear acquisition, memory retention and extinction.

Human Fear Conditioning Conducted in Full Immersion 3-Dimensional Virtual Reality

Classical fear conditioning paradigm was adapted for human participants in a fully immersive virtual reality setting. Using a discrimination paradigm, conditioned fear, cue and context memory retention, and extinction was measured with skin conductance response to dynamic virtual snakes and spiders (the conditioned stimuli) in two distinct virtual contexts.

La paura condizionata umani compiuta Full Immersion 3-Dimensional Realtà Virtuale

Fear conditioning is a widely used paradigm in non-human animal research to investigate the neural mechanisms underlying fear and anxiety. A major ...

Ricerca

Neuroscienze

Novel 3D/VR Interactive Environment for MD Simulations, Visualization and Analysis

The increasing development of computing (hardware and software) in the last decades has impacted scientific research in many fields including materials science, biology, chemistry and physics among many others. A new computational system for the accurate and fast simulation and 3D/VR visualization of nanostructures is presented here, using the open-source molecular dynamics (MD) computer program LAMMPS. This alternative computational method uses modern graphics processors, NVIDIA CUDA technology and specialized scientific codes to overcome processing speed barriers common to traditional computing methods. In conjunction with a virtual reality system used to model materials, this enhancement allows the addition of accelerated MD simulation capability. The motivation is to provide a novel research environment which simultaneously allows visualization, simulation, modeling and analysis. The research goal is to investigate the structure and properties of inorganic nanostructures (e.g., silica glass nanosprings) under different conditions using this innovative computational system. The work presented outlines a description of the 3D/VR Visualization System and basic components, an overview of important considerations such as the physical environment, details on the setup and use of the novel system, a general procedure for the accelerated MD enhancement, technical information, and relevant remarks. The impact of this work is the creation of a unique computational system combining nanoscale materials simulation, visualization and interactivity in a virtual environment, which is both a research and teaching instrument at UC Merced.

A new computational system featuring GPU-accelerated molecular dynamics simulation and 3D/VR visualization, analysis and manipulation of nanostructures has been implemented, representing a novel approach to advance materials research and promote innovative investigation and alternative methods to learn about material structures with dimensions invisible to the human eye.

Romanzo 3D / VR Interactive Environment per MD simulazioni, visualizzazione e l&#39;analisi

The increasing development of computing (hardware and software) in the last decades has impacted scientific research in many fields including materials ...

Ingegneria

Creating Virtual-hand and Virtual-face Illusions to Investigate Self-representation

Studies investigating how people represent themselves and their own body often use variants of &#34;ownership illusions&#34;, such as the traditional rubber-hand illusion or the more recently discovered enfacement illusion. However, these examples require rather artificial experimental setups, in which the artificial effector needs to be stroked in synchrony with the participants&#39; real hand or face&#8212;a situation in which participants have no control over the stroking or the movements of their real or artificial effector. Here, we describe a technique to establish ownership illusions in a setup that is more realistic, more intuitive, and of presumably higher ecological validity. It allows creating the virtual-hand illusion by having participants control the movements of a virtual hand presented on a screen or in virtual space in front of them. If the virtual hand moves in synchrony with the participants&#39; own real hand, they tend to perceive the virtual hand as part of their own body. The technique also creates the virtual-face illusion by having participants control the movements of a virtual face in front of them, again with the effect that they tend to perceive the face as their own if it moves in synchrony with their real face. Studying the circumstances that illusions of this sort can be created, increased, or reduced provides important information about how people create and maintain representations of themselves.

Here, we describe virtual-hand and virtual-face illusion paradigms that can be used to study body-related self-perception/-representation. They have already been used in various studies to demonstrate that, under specific conditions, a virtual hand or face can be incorporated into one&#39;s body representation, suggesting that body representations are rather flexible.

Creazione virtuale a mano e Virtual-face Illusions per Indagare Autorappresentazione

Studies investigating how people represent themselves and their own body often use variants of &#34;ownership illusions&#34;, such as the traditional ...

Comportamento

MPI CyberMotion Simulator: Implementation of a Novel Motion Simulator to Investigate Multisensory Path Integration in Three Dimensions

Path integration is a process in which self-motion is integrated over time to obtain an estimate of one's current position relative to a starting point 1. Humans can do path integration based exclusively on visual 2-3, auditory 4, or inertial cues 5. However, with multiple cues present, inertial cues - particularly kinaesthetic - seem to dominate 6-7. In the absence of vision, humans tend to overestimate short distances (&lt;5 m) and turning angles (&lt;30&deg;), but underestimate longer ones 5. Movement through physical space therefore does not seem to be accurately represented by the brain.
Extensive work has been done on evaluating path integration in the horizontal plane, but little is known about vertical movement (see 3 for virtual movement from vision alone). One reason for this is that traditional motion simulators have a small range of motion restricted mainly to the horizontal plane. Here we take advantage of a motion simulator 8-9 with a large range of motion to assess whether path integration is similar between horizontal and vertical planes. The relative contributions of inertial and visual cues for path navigation were also assessed.
16 observers sat upright in a seat mounted to the flange of a modified KUKA anthropomorphic robot arm. Sensory information was manipulated by providing visual (optic flow, limited lifetime star field), vestibular-kinaesthetic (passive self motion with eyes closed), or visual and vestibular-kinaesthetic motion cues. Movement trajectories in the horizontal, sagittal and frontal planes consisted of two segment lengths (1st: 0.4 m, 2nd: 1 m; &plusmn;0.24 m/s2 peak acceleration). The angle of the two segments was either 45&deg; or 90&deg;. Observers pointed back to their origin by moving an arrow that was superimposed on an avatar presented on the screen.
Observers were more likely to underestimate angle size for movement in the horizontal plane compared to the vertical planes. In the frontal plane observers were more likely to overestimate angle size while there was no such bias in the sagittal plane. Finally, observers responded slower when answering based on vestibular-kinaesthetic information alone. Human path integration based on vestibular-kinaesthetic information alone thus takes longer than when visual information is present. That pointing is consistent with underestimating and overestimating the angle one has moved through in the horizontal and vertical planes respectively, suggests that the neural representation of self-motion through space is non-symmetrical which may relate to the fact that humans experience movement mostly within the horizontal plane.

An efficient way to gain insight into how humans navigate themselves in three dimensions is described. The method takes advantage of a motion simulator capable of moving observers in ways unattainable by traditional simulators. Results confirm that movement in the horizontal plane is underestimated, while vertical movement is overestimated.

MPI CyberMotion Simulator: Implementazione di un simulatore di movimento Novel per Indagare l&#39;integrazione multisensoriale Percorso in tre dimensioni

Path integration is a process in which self-motion is integrated over time to obtain an estimate of one's current position relative to a starting point 1. ...

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.

Misura della cinematica dei movimenti di vita quotidiana con sistemi di Motion Capture in realtà virtuale

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.

Esperimenti di realtà virtuale con misure fisiologiche

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

Evaluating Usability Aspects of a Mixed Reality Solution for Immersive Analytics in Industry 4.0 Scenarios

In medicine or industry, the analysis of high-dimensional data sets is increasingly required. However, available technical solutions are often complex to use. Therefore, new approaches like immersive analytics are welcome. Immersive analytics promise to experience high-dimensional data sets in a convenient manner for various user groups and data sets. Technically, virtual-reality devices are used to enable immersive analytics. In Industry 4.0, for example, scenarios like the identification of outliers or anomalies in high-dimensional data sets are pursued goals of immersive analytics. In this context, two important questions should be addressed for any developed technical solution on immersive analytics: First, is the technical solutions being helpful or not? Second, is the bodily experience of the technical solution positive or negative? The first question aims at the general feasibility of a technical solution, while the second one aims at the wearing comfort. Extant studies and protocols, which systematically address these questions are still rare. In this work, a study protocol is presented, which mainly investigates the usability for immersive analytics in Industry 4.0 scenarios. Specifically, the protocol is based on four pillars. First, it categorizes users based on previous experiences. Second, tasks are presented, which can be used to evaluate the feasibility of the technical solution. Third, measures are presented, which quantify the learning effect of a user. Fourth, a questionnaire&#160;evaluates the stress level when performing tasks. Based on these pillars, a technical setting was implemented that uses mixed reality smartglasses to apply the study protocol. The results of the conducted study show the applicability of the protocol on the one hand and the feasibility of immersive analytics in Industry 4.0 scenarios on the other. The presented protocol includes a discussion of discovered limitations.

This protocol delineates the technical setting of a developed mixed reality application that is used for immersive analytics. Based on this, measures are presented, which were used in a study to gain insights into usability aspects of the developed technical solution.

Valutazione degli aspetti di usabilità di una soluzione di realtà mista per l'analisi immersiva in scenari Industry 4.0

In medicine or industry, the analysis of high-dimensional data sets is increasingly required. However, available technical solutions are often complex to ...

Esplorazione basata sul gioco: sbloccare le abilità di navigazione spaziale umana

Assessing Human Spatial Navigation in a Virtual Space and its Sensitivity to Exercise

Spatial navigation (SN) is the ability to locomote through the environment, which requires an understanding of where one is located in time and space. This capacity is known to rely on the sequential firing of place cells within the hippocampus. SN is an important behavior to investigate as this process deteriorates with age, especially in neurodegenerative disorders. However, the investigation of SN is limited by the lack of sophisticated behavioral techniques to assess this hippocampal-dependent task. Therefore, the goal of this protocol was to develop a novel, real-world approach to studying SN in humans. Specifically, an active virtual SN task was developed using a cross-platform game engine. During the encoding phase, participants navigated their way through a virtual city to locate landmarks. During the remembering phase, participants remembered where these reward locations were and delivered items to these locations. Time to find each location was captured and episodic memory was assessed by a free recall phase, including aspects of place, order, item, and association. Movement behavior (x, y, and z coordinates) was assessed through an asset available in the game engine. Importantly, results from this task demonstrate that it accurately captures both spatial learning and memory abilities as well as episodic memory. Further, findings indicate that this task is sensitive to exercise, which improves hippocampal functioning. Overall, the findings suggest a novel way to track human hippocampal functioning over the course of time, with this behavior being sensitive to physical activity training paradigms.

Autore in primo piano: Indagine sugli effetti delle pratiche mente-corpo-movimento sulla funzione cerebrale

Here, we present a novel, brief, and active spatial navigation task that assesses both spatial navigation and episodic memory ability. Importantly, spatial navigation and episodic memory were associated with one another, and this task demonstrated sensitivity to exercise.

Valutazione della navigazione spaziale umana in uno spazio virtuale e della sua sensibilità all'esercizio fisico

Spatial navigation (SN) is the ability to locomote through the environment, which requires an understanding of where one is located in time and space. ...

Un'installazione in rete di realtà virtuale Desktop per decisione scienza ed esperimenti di navigazione con più partecipanti

Riepilogo

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Capitoli in questo video

La paura condizionata umani compiuta Full Immersion 3-Dimensional Realtà Virtuale

Romanzo 3D / VR Interactive Environment per MD simulazioni, visualizzazione e l'analisi

Creazione virtuale a mano e Virtual-face Illusions per Indagare Autorappresentazione

MPI CyberMotion Simulator: Implementazione di un simulatore di movimento Novel per Indagare l'integrazione multisensoriale Percorso in tre dimensioni

Misura della cinematica dei movimenti di vita quotidiana con sistemi di Motion Capture in realtà virtuale

Esperimenti di realtà virtuale con misure fisiologiche

Valutazione degli aspetti di usabilità di una soluzione di realtà mista per l'analisi immersiva in scenari Industry 4.0

Valutazione della navigazione spaziale umana in uno spazio virtuale e della sua sensibilità all'esercizio fisico

Valutazione della navigazione spaziale umana in uno spazio virtuale e della sua sensibilità all'esercizio fisico

Valutazione della navigazione spaziale umana in uno spazio virtuale e della sua sensibilità all'esercizio fisico