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ホームVR空間における位置把握と視線との関係
SDGsの分類
研究テーマ
ライフサイエンス
学科の分類
情報科学部ネットワークデザイン学科

VR空間における位置把握と視線との関係 -道に迷わない人の視線分布の特徴-

情報科学部

ネットワークデザイン学科

運動生理学研究室

井上裕美子 准教授

視線分布VR空間把握

 道に迷いやすい人と,1度で道順を覚えて目的地に移動できる人がいる.道に迷わない空間把握能力の高い人は,実空間においても,VR空間においても,同じように目的地まで迷わず行ける傾向がある.このような人は,どのように視覚情報を得て,道順を記憶し,移動しているのだろうか.これまでの研究で,この点について詳細は明らかではない.そこで本研究では,看板等のある都市部の街並みを模したVR空間内を移動し,目的地まで到達する間の視線を検討した.また,心理的指標の1つとして,移動中の心拍数の変化についても検討した.将来的には,実空間においても,記憶に残りやすい街並みや,空間を移動しながら行う探索型の教育コンテンツやゲームのVR空間において,迷わず進める空間作りの1つの基礎データとなることを期待し,本研究を行った.

目的

 空間把握能力が優れている場合,どのような視覚情報を得ているのか,詳細には明らかではない.本研究では,看板等のある都市部の街並みを模したVR空間内を移動し,目的地まで到達する間の視線を検討した.また,移動中の心拍数の変化についても検討した.

方法

  • 実験参加者:健康な男子大学生15名(22±1歳)
  •  実験課題:座位姿勢でヘッドマウントディスプレイ(FOVE 0,FOVE VR)を装着し,VR空間内の移動は,キーボードと方向キーで操作し,スタートからゴールまでを移動する課題.
  • 実験環境:ZENRIN地図とUnityを用いてある都市の街並みに似た空間(625m×625m)を作成
  • 経路:都市内を巡る3経路を設定.
    •  経路1:スタートとゴールまでに経路地を1つ設定した片道コース
    •  経路2:スタートしてから経路地を2つ通過し,折り返し地点を通って同じルートで戻ってくる往復コース
    •  経路3:経路地を3つ指定し,ルートは自由に移動してもらい,スタート位置に戻ってくる往復コース
  • 試行回数:1経路につき,3試行行った.
  • 測定項目:視線,心電図,ルートおよび時間を計測
  • 統計処理:経路1において移動時間の早い人と遅い人を決定し,2群に分けて検討した.

結果

移動時間

  • 移動時間は,経路2,経路3,経路1の順で長かった(P<0.01).
  • 各経路とも,試行を行う毎に移動時間が減少する傾向が示された.
  • 経路2において,遅い人と早い人を比較すると,早い人は1回目の試行で道順を記憶し,移動が早くなるのに対し,遅い人は,あまり時間短縮はできない傾向があった.2回目,3回目では遅い人と早い人に有意差あり(P<0.05).

心拍数

  • 心拍数は,安静時には有意差は示されなかったが,移動中は,遅い人の方が増加した(P<0.05).

視線分布

  •  視線分布の傾向は,遅い人では,視線が道路周辺に偏るのに対し,早い人では道路以外の看板やビルの上部なども見ており視線が分散する傾向が示された.

まとめと今後の展望

  • 移動時間の短い人は,短時間に位置を把握する傾向があり,特に難易度の高い経路2で,遅い人との違いが示された.
  • 心拍数は,遅い人が増加傾向にあり,道順に不安があることが,心拍数の増加の一因としてあげられる.
  • 移動時間の短い人では,視線分布が分散しており,空間内にある情報をより多く得ようとしている可能性が示された.
  • 迷わない空間作りには,視線を集める特徴的なものの設置が必要と推察された.
  • 空間把握能力の高い人では,ビルの屋上等に配置された看板等も確認する人が多いが,道に迷いやすい人は,視線の範囲が比較的狭い範囲集中しているため,街並みであれば,自然と視野に入る範囲に何らかの目印が必要と考えられる.

論文

「The relationship between spatial cognition and gaze distribution in virtual reality space」(2019)InoueYumiko『Journal of Physical Fitness and Sports Medicine』Vol.8, No.6p.389.

研究者INFO: 情報科学部 ネットワークデザイン学科 運動生理学研究室 井上裕美子 准教授

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自動車や飛行機などの移動体の制御に関する位置計測システム,誘導制御システムの構築を目指して研究を行っている.位置計測システムについては,加速度計,ジャイロ,画像処理を用いた計測を融合し,移動体の位置を瞬時に計測することを目標にしている.誘導制御については,移動体の3次元的位置姿勢を制御するため,制御システムの動的特性を推定する同定を行ない,安定化制御を実現することを目標にしている.

酒澤 茂之

学習済みディープニューラルネットワークモデルの権利保護に関する研究

学習済みディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの権利保護のために、電子透かしをモデル内へ埋め込む技術が注目されている。本研究では、画像分類型DNNモデルを対象とし、その内部パラメータは観測できず、入力画像と出力ラベル値のみが観測できる場合でも、そのDNNモデルを学習させた著作権者の情報を視覚的に取り出すことを実現する。

荒木 英夫

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