CN104460976A - 基于等心率步行速度换算在被动式漫游控制模块中的应用 - Google Patents

Abstract

基于等心率步行速度换算在被动式漫游控制模块中的应用，被动式控制模块对采集到的操作者腿部运动速度通过等心率感受作为依据进行换算，以换算得到所对应的日常步行速度来驱动漫游视点的移动。构建等心率步行速度换算函数包括三个步骤：步骤一，记录操作者在被动模块中进行各种速率的步行时所对应的心率。步骤二，另再实验记录操作者在平地上以不同速率步行时的心率。步骤三，获取了“采集速率”、“日常速率”与不同心率的正相关趋势方程后，通过解方程得到“等心率步行速度换算函数”。本发明首次提出“等心率步行速度换算函数”并应用于虚拟现实漫游***的被动式控制模块，能够带给虚拟现实***的操作者更加接近于真实漫游的距离感。

Description

基于等心率步行速度换算在被动式漫游控制模块中的应用

技术领域

本发明涉及虚拟现实漫游***的设计，具体提出采用等心率步行速度换算在虚拟现实漫游***的被动式漫游控制模块中的应用。

背景技术

虚拟现实技术（Virtual Reality technologies）随着其自身的不断发展，特别是其沉浸感的不断增强，正在被应用到越来越多的训练类、体验类、研究类领域，比如：针对特定空间场景的消防虚拟演练、复原历史空间场景以提供跨时空的体验、对建筑设计的不同方案进行互动体验评价、对城市街道尺度进行比较研究。在这些应用中，该技术的场景内容可定制与互动方式可控的优势被充分的发挥了出来。然而，对于其中的一大部分与步行漫游行为相关的应用，却因为目前的虚拟现实技术在方向感与距离感上提供的体验缺陷，受到了很大的局限。

由于人的方向感是由视觉、体觉、内耳前庭***共同作用形成的，所以对那些通过键盘、鼠标、游戏杆、姿势感知设备等间接控制漫游的虚拟***而言，操纵者看到的左右转动的画面与其静止的身体所带来的体觉、内耳前庭感受是相互矛盾的。所以，常有操纵者使用后出现头晕恶心的症状。对于因感知渠道不同所造成的方向判断差异也已经被发现。

同时，由于步行者对于距离的感受除了依靠立体视觉外，对于那些无法一目看尽的环境，往往需要他通过综合步行的速度感与时间感来获得。而上述间接性的漫游控制设备再次将这种时空感受加以隔绝。即在操作者用手指操控漫游的过程中，其由心肺荷载带来的速度感与由虚拟画面变化所带来的速度感毫无关系。研究已发现，这种速度感上的错位，可以直接引发距离感知的缺陷（虚拟环境下所感受到的距离比真实环境偏小）。

面对上述问题，有研究发现如果先让操作者在与虚拟环境局部所对应的真实空间中进行一段时间的体验，再进行完整的虚拟漫游，就可以增强虚拟环境中的上述两项感受。然而，这与虚拟现实技术空间可定制的优势相违背；又有研究提出了“幂函数的指数”方法来对虚拟场景中所感受的尺度进行换算，以估计出相对应的真实世界的尺度；而更直接的方法是让操作者在一个巨大的、空旷的、平坦的真实空间中佩戴头戴显示设备与定位装置展开步行体验。但这对实验的可行性提出了巨大的挑战。因此，又有研究提出了“动作压缩技术(motioncompression techniques)”，即以一定的算法来增加迈步与转身的虚拟效果，从而缩小实际需要的真实空间。但显然如果方法涉及到了折算计算，那就会带来难以预测的误差。

目前的被动式模块的***技术组成，一般都由：与脚掌特殊鞋底配合的光滑踏面、运动方向侦测设备、操作者重心限制机构组成。正是由于这样的***组成，迫使操作者的腿部轨迹与日常生活中有所区别，在步幅与运动疲劳感上的区别就尤为明显，所以，目前的被动式模块都必须对采集到的操作者腿部运动速度（“采集速度”）进行换算，得到所对应的日常步行速度（日常速度），来驱动漫游视点的移动，以达到真切的虚拟漫游效果。目前的换算采用定比例线性缩放的方法（如Wizdish就采用碗内采集速度乘以2.5的经验值来换算）。

发明内容

本发明提出了“等心率速度换算函数”在被动式漫游控制模块中的应用，来解决采集速度与日常速度的换算问题，以实现提高模块沉浸感真实度以及达到更为真切的虚拟漫游效果的目的。

为此，本发明给出的技术方案表征为：

一种基于等心率步行速度换算在被动式漫游控制模块中的应用方法，其特征在于，被动式控制模块对采集到的操作者腿部运动速度（“采集速度”）通过等心率感受作为依据进行换算，以换算得到所对应的日常步行速度（“日常速度”）来驱动漫游视点的移动。“采集速度”与“日常速度”之间通过等心率感受来作为换算依据，构建该“等心率步行速度换算函数”的方法包括三个步骤：

步骤一，记录操作者在被动模块中进行各种速率的步行时所对应的心率。

实验的第一阶段：实验员从被试样本中随机让同比例男女在模块中先后以最休闲的漫步速和最快的跑步速进行运动，分别记录其“采集速率”。以测得数据的最小值与最大值为界，建立“采集速率”的测量值域，并将其均分得到若干N个“采集速度”测量点。

实验的第二阶段：实验员请样本被试操作者佩戴红外心率监测设备在被动式控制模块中，从低到高分别以所述N个测量点速度进行步行，记录其对应的心率。每位被试将被记录最多N对数据。

将记录到的数据画出“采集速率”与心率散点图，再分别按线性拟合出趋势方程,如下:

女_非运动组(R²=0.4487)：R=0.2101V_p+70.540,V_p∈[57,310],R∈[70,163]  （式1）

女_运动组(R²=0.4511)：R=0.1888V_p+69.172,V_p∈[51,330],R∈[55,165]  （式2）

男_非运动组(R²=0.6151)：R=0.1959V_p+76.113,V_p∈[70,367],R∈[74,155]  （式3）

男_运动组(R²=0.6481)：R=0.1542V_p+67.858,V_p∈[75,410],R∈[67,136]  （式4）

其中:R:心率(次/分钟)，V_p:步行平台中的速度(像素/秒)。

步骤二，与步骤一实验对应，另再实验记录操作者在平地上以不同速率步行时的心率，也分别按线性拟合出趋势方程如下:

女_非运动组(R²=0.5214)：R=11.272V_t+61.619,V_t∈[2.5,6.5],R∈[60,159]  （式5）

女_运动组(R²=0.4256)：R=9.1474V_t+63.437,V_t∈[2.5,6.5],R∈[57,155]  （式6）

男_非运动组(R²=0.5237)：R=9.2792V_t+71.069,V_t∈[2.5,6.5],R∈[74,173]  （式7）

男_运动组(R²=0.4016)：R=8.0176V_t+67.132,V_t∈[2.5,6.5],R∈[65,145]  （式8）

其中:R:心率(次/分钟)，V_t:跑步机上的速度(公里/小时)。

步骤三，获取了“采集速率”、“日常速率”与不同心率的正相关趋势方程后，通过解方程得到“等心率步行速度换算函数”如下:

女_非运动组：V_t=0.0186V_p+0.7914,V_p∈[92,307],V_t∈[2.5,6.5]  （式9）

女_运动组：V_t=0.0206V_p+0.6270,V_p∈[91,285],V_t∈[2.5,6.5]  （式10）

男_非运动组：V_t=0.0211V_p+0.5436,V_p∈[93,282],V_t∈[2.5,6.5]  （式11）

男_运动组：V_t=0.0192V_p+0.0906,V_p∈[125,334],V_t∈[2.5,6.5]  （式12）

其中:V_p:步行平台中的速度(像素/秒)，V_t:跑步机上的速度(公里/小时)，V_p与V_t速度的方向相同。

本发明相较于国内外的同类被动式控制模块，首次提出“等心率步行速度换算函数”并应用于虚拟现实漫游***的被动式控制模块，从而以心率体感的一致性解决了被动式模块广泛存在的“采集速度”与“日常速度”的换算问题，能够带给虚拟现实***的操作者更加接近于真实漫游的距离感。

显然，在应用被动式模块以追求更加真实的步行感受（特别是方向感与速度感）时，如何较为科学地确定采集速度与日常速度之间的换算方法，成为了决定模块沉浸感真实度的关键性环节。因此，本发明应用方法将极大地影响基于步行行为的相关训练类、体验类、研究类应用的可信度。

附图说明

以下结合附图和具体实施方式，对本发明技术方案作进一步详实说明。

图1实施例一应用所在的虚拟现实漫游***的整个结构示意图。

图2步行姿态驱动流程示意图。

图3实施例一步行承载平台剖面。

图4实施例一与全景式显示设备配合使用的漫游控制模块现场。

图5实施例二各组“采集速率”与心率散点图。

图6实施例二各组“日常速率”与心率散点图。

具体实施方式

实施例一应用

本发明所在的应用，如图1所示的以步行姿态驱动的虚拟现实漫游***，包括被动式漫游控制模块、Quest3D设置模板（不属于本发明技术方案的贡献部分，已属现有技术）以及接受外界直接提供的投影显示***、三维场景建模、三维漫游引擎（三者也都不属于本发明技术方案的贡献部分，已属现有技术）。

在面向公共建筑的空间认知与寻路研究中，基于被动式漫游控制模块的虚拟现实***可以向被试操作者提供，相较于键盘、鼠标等间接控制设备，更为逼真的方向感与距离感，从而大大提高采集到路径数据的可信度。本实施例为此搭建的被动式模块包括步行姿态承载平台和步行姿态视频识别驱动***两大部分，如图1所示。

所述的步行承载平台，如图3所示，为一倒锥台碗状底座，该步行承载平台始终确保步行者在运动过程中处于底座中央区域,已为现有技术。例如，可以选择在2013年12月04日已公开的深碗装平台（“简易万向步行平台”，中国专利号201320296143.2），也可以采用其他被动式模块中任意常见的浅碗状底座。本发明被动式漫游控制模块中所述的步行承载平台部分，也不属于本发明技术方案的贡献部分。

如图2所示的流程图：

LED双色光信号输出：为佩戴在操作者膝盖上的LED蓝绿光标（应对偏暖的环境光）或红黄光标（应对偏冷的环境光），如图4所示。

摄像头图像信号输入：为安置于步行承载平台正上方处的摄像头，如图4所示。

步行姿态识别步骤：用以在三维场景漫游中获得用户的步行信息。该步行姿态识别步骤，依次包括双色光斑识别、像素矢量转换两个分步骤。其中：双色光斑识别程序主要负责从置于顶部上方的摄像头采集的视频数据中识别出佩戴在双腿上的LED双色光斑信号，锁定其在画面上的像素位置；像素矢量转换程序将按照摄像头与承载平台的安装参数，以及用户的体格参数，将画面上的象素位置转化成符合其两腿运动频度的双矢量数据流。

漫游心率速度转换步骤：将像素矢量转换的数据流根据心率转换模型计算得到虚拟场景中的漫游速度矢量。

漫游的驱动步骤：通过Quest3D场景模板在常用虚拟现实软件Quest3D中读取漫游心率速度转换输出的漫游速度矢量，并完成对漫游的驱动。

本实施例被动式漫游控制模块，是基于Quest3D平台开发，与各种头戴式显示设备（HMD）或者全景式显示设备配合使用（如图4所示）。步行姿态识别是通过摄像机获取步行类行为图像，基于图像识别，生成步行行为的运动矢量，传递给Quest3D环境设置模板，模板读取运动矢量，实现在三维模型中的漫游，并将画面通过行为人四周的投影仪投至屏幕上，获得虚拟现实***的体验。具体的说，摄像头实时捕捉操作者的顶视图，当其迈步时，画面中将轮流出现蓝色与绿色的光斑。此时，***软件则将根据开源算法OpenCV v2.3.1在视频的每一帧画面中识别到光标的像素坐标。在步行过程中，腿的可见光斑离底座中心由近及远的像素距离除以经过的时间，对腿的“采集速度”（单位：像素/秒）经过本发明“等心率步行速度换算函数”的换算，就可以得到“日常速度”（单位：米/秒）。再以此乘以上述经历的时间，就得到了在虚拟环境中,观察点移动一步的距离。

实施例二“等心率步行速度换算函数”的构建

针对所有被动式虚拟环境漫游控制模块都面临的“如何解决‘采集速度’与‘日常速度’的换算问题，本发明提出了“等心率步行速度换算函数”的概念。

本发明思路：考虑到操作者在被动式模块中的步行姿态与日常生活中的有所差异，他们之间的转换必须立足于人体的某种感官一致性。首先，考虑到上述被动式模块允许操作者在原地转身，即两种速度间的方向感知并没有受到干扰，是一致的，所以速度转化的问题其实就变成了速率转化的问题；其次，考虑到人的步行速率与其可随时感受的心跳频率（心率）存在着某种正相关性，由此发明首次提出以同等的心率感受为转换标准，通过分别对“采集速率”与“日常速率”的变化所对应的心率变化进行采集，以其作为桥梁来实现两者间的换算。

“等心率步行速度换算函数”的构建，是由“采集速率”与心率记录、“日常速率”与心率记录、解速率换算方程，这三个步骤组成。

2.1“采集速率”与心率记录

该项实验将记录操作者在被动模块中进行各种速率的步行时，所对应的心率。实验员在二年级本科生中志愿招募了113名被试。

实验的第一阶段：实验员从被试中随机邀请10位女学生和10位男学生,让他们在模块中先后以最休闲的漫步速（心率感受与博物馆参观情景下的相仿）和最快的跑步速（在底座内能够保持平衡的最大速率）进行运动，分别记录其“采集速率”。以测得数据的最小值（50像素/秒）与最大值（350像素/秒）为界，建立之后“采集速率”的测量值域，并将其均分得到5个“采集速度”测量点（50、125、200、275、350像素/秒）。

实验的第二阶段：实验员请其他93名被试操作者在模块中，从低到高分别以这5个速度进行步行，记录其对应的心率。首先，这些被试佩戴红外心率监测设备，静坐10分钟后记录其静坐心率。然后，实验员一边令其在被动式模块中步行，一边监视其“采集速度”，通过口令微调使其速度在测量点左右范围内保持步速5分钟，记录其对应的心率。每位被试将被记录最多5对数据（当被试的最低速度已经十分接近第二个测量点时，或他的最大速度无法明显超过第四测量点时，测量得到的数据会出现少于5对的情况），整个过程历时不超过40分钟。

这93名被试（41名女，52名男，平均年龄19.2岁）被分为四组：女_非运动组（19名，身高154-173厘米，体重41-65公斤，静坐心率54-100次/分钟）、女_运动组（22名，身高160-176厘米，体重44-75公斤，静坐心率45-91次/分钟）、男_非运动组（32名，身高162-188厘米，体重53-77公斤，静坐心率57-97次/分钟）、男_运动组（20名，身高165-190厘米，体重54-86公斤，静坐心率60-89次/分钟）。各组的“采集速率”与心率散点图，如图5所示，再分别按线性拟合出趋势方程,如下式1-式4:

女_非运动组(R²=0.4487)：R=0.2101V_p+70.540,V_p∈[57,310],R∈[70,163]  （式1）

女_运动组(R²=0.4511)：R=0.1888V_p+69.172,V_p∈[51,330],R∈[55,165]  （式2）

男_非运动组(R²=0.6151)：R=0.1959V_p+76.113,V_p∈[70,367],R∈[74,155]  （式3）

男_运动组(R²=0.6481)：R=0.1542V_p+67.858,V_p∈[75,410],R∈[67,136]  （式4）

其中:R:心率(次/分钟)，V_p:步行平台中的速度(像素/秒)。

2.2“日常速率”与心率记录

与上述实验对应，该项实验记录操作者在平地上以不同速率步行时的心率。操作者依然佩戴心率无线监测设备，实验员令其静坐10分钟，记录其静坐心率，确保与该被试在之前实验中的静坐心率相同；然后令其在跑步机上步行（速率跟不上时可跑步），设定的速率从每小时2.5公里（参观者的步行速度一般为0.75米每秒，即2.7公里每小时）到6.5公里（日常步行的设计时速为5公里每小时），以1公里每小时幅度递增，每次递增后匀速维持5分钟，并记录心率。如果操作者无法跟上跑步机的速度时实验提前终止。

上轮93名被试参加了改组实验，4组的“日常速率”与心率图，如图6所示，再分别按线性拟合出趋势方程,如下式5-式8:

女_非运动组(R²=0.5214)：R=11.272V_t+61.619,V_t∈[2.5,6.5],R∈[60,159]  （式5）

女_运动组(R²=0.4256)：R=9.1474V_t+63.437,V_t∈[2.5,6.5],R∈[57,155]  （式6）

男_非运动组(R²=0.5237)：R=9.2792V_t+71.069,V_t∈[2.5,6.5],R∈[74,173]  （式7）

男_运动组(R²=0.4016)：R=8.0176V_t+67.132,V_t∈[2.5,6.5],R∈[65,145]  （式8）

其中:R:心率(次/分钟)，V_t:跑步机上的速度(公里/小时)。

2.3解速率换算方程

在先后获取了“采集速率”、“日常速率”与不同心率的正相关趋势方程后，就可以通过解方程得到各组的“等心率步行速度换算函数”,参见以下函数式9-式12。值得注意的是，鉴于未来操作者个体间的差异，为了确保函数因变量取值具有实际意义，函数将其值域限定于“日常速率”的采集速度范围（2.5-6.5公里每小时）内，并对应地限定了自变量的定义域。对于未来采集到的超出定义域的V_p值，建议采用最为接近的定义域极值替代。根据这一函数，就可以解决上述自主研发的被动式虚拟漫游控制模块中从“采集速度”到“日常速度”的换算问题。

女_非运动组：V_t=0.0186V_p+0.7914,V_p∈[92,307],V_t∈[2.5,6.5]  （式9）

女_运动组：V_t=0.0206V_p+0.6270,V_p∈[91,285],V_t∈[2.5,6.5]  （式10）

男_非运动组：V_t=0.0211V_p+0.5436,V_p∈[93,282],V_t∈[2.5,6.5]  （式11）

男_运动组：V_t=0.0192V_p+0.0906,V_p∈[125,334],V_t∈[2.5,6.5]  （式12）

其中:V_p:步行平台中的速度(像素/秒)，V_t:跑步机上的速度(公里/小时)，V_p与V_t速度的方向相同。

Claims (1)

1.一种基于等心率步行速度换算在被动式漫游控制模块中的应用方法，其特征在于，被动式控制模块对采集到的操作者腿部运动速度（“采集速度”）通过等心率感受作为依据进行换算，以换算得到所对应的日常步行速度（“日常速度”）来驱动漫游视点的移动，采集速度”与“日常速度”之间通过等心率感受来作为换算依据，构建该“等心率步行速度换算函数”的方法包括三个步骤：

步骤一，记录操作者在被动模块中进行各种速率的步行时所对应的心率

实验的第一阶段：实验员从被试样本中随机让同比例男女在模块中先后以最休闲的漫步速和最快的跑步速进行运动，分别记录其“采集速率”，以测得数据的最小值与最大值为界，建立“采集速率”的测量值域，并将其均分得到若干N个“采集速度”测量点，

实验的第二阶段：实验员请样本被试操作者佩戴红外心率监测设备在被动式控制模块中，从低到高分别以所述N个测量点速度进行步行，记录其对应的心率，每位被试将被记录最多N对数据，

将记录到的数据画出“采集速率”与心率散点图，再分别按线性拟合出趋势方程,如下:

女_非运动组(R²=0.4487)：R=0.2101V_p+70.540,V_p∈[57,310],R∈[70,163]  （式1）

女_运动组(R²=0.4511)：R=0.1888V_p+69.172,V_p∈[51,330],R∈[55,165]  （式2）

男_非运动组(R²=0.6151)：R=0.1959V_p+76.113,V_p∈[70,367],R∈[74,155]  （式3）

男_运动组(R²=0.6481)：R=0.1542V_p+67.858,V_p∈[75,410],R∈[67,136]  （式4）

其中:R:心率(次/分钟)，V_p:步行平台中的速度(像素/秒)；

步骤二，与步骤一实验对应，另再实验记录操作者在平地上以不同速率步行时的心率，也分别按线性拟合出趋势方程如下:

女_非运动组(R²=0.5214)：R=11.272V_t+61.619,V_t∈[2.5,6.5],R∈[60,159]  （式5）

女_运动组(R²=0.4256)：R=9.1474V_t+63.437,V_t∈[2.5,6.5],R∈[57,155]  （式6）

男_非运动组(R²=0.5237)：R=9.2792V_t+71.069,V_t∈[2.5,6.5],R∈[74,173]  （式7）

男_运动组(R²=0.4016)：R=8.0176V_t+67.132,V_t∈[2.5,6.5],R∈[65,145]  （式8）

其中:R:心率(次/分钟)，V_t:跑步机上的速度(公里/小时)；

步骤三，获取了“采集速率”、“日常速率”与不同心率的正相关趋势方程后，通过解方程得到“等心率步行速度换算函数”如下:

女_非运动组：V_t=0.0186V_p+0.7914,V_p∈[92,307],V_t∈[2.5,6.5]  （式9）

女_运动组：V_t=0.0206V_p+0.6270,V_p∈[91,285],V_t∈[2.5,6.5]  （式10）

男_非运动组：V_t=0.0211V_p+0.5436,V_p∈[93,282],V_t∈[2.5,6.5]  （式11）

男_运动组：V_t=0.0192V_p+0.0906,V_p∈[125,334],V_t∈[2.5,6.5]  （式12）

其中:V_p:步行平台中的速度(像素/秒)，V_t:跑步机上的速度(公里/小时)，V_p与V_t速度的方向相同。