【儀表網 研發快訊】近日，人機交互領域頂級國際會議ACM conference on Human Factors in Computing Systems(CHI，CCF-A類會議)在日本橫濱召開，山東大學軟件學院、數字媒體教育部工程研究中心教授楊承磊帶領的虛擬現實與人機交互團隊有3項成果在會上發表，另有2項成果分別被人機交互領域頂級國際期刊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)發表與接收。
 

　　1.重定向行走作為虛擬現實領域的重要技術，旨在實現用戶在有限物理空間內漫游更大范圍的虛擬環境，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)。該技術面臨多重挑戰：一方面，在組合應用重定向增益時，相鄰路徑增益值的突然變化易導致用戶不適；另一方面，種類繁多的重定向增益方法缺乏統一的模型表示，且缺少魯棒視角映射算法；再一方面，動態增益(即增益值隨行走動態變化)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慣化現象的量化分析模型，更好地描述了習慣化與增益變化的關系，并基于對習慣化的分析，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)。該方法動態修改路徑曲率，使得路徑曲率隨路徑長度二次變化。研究進一步構建了融合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，旨在利用習慣化規律抑制不適感。實驗結果表明SCC模式相較于傳統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%。該研究成果已發表為ACM CHI 2025會議長文。山東大學鮑西雨、蓋偉、辛士慶、欒洪秋，香港科技大學麻曉娟為論文作者；山東大學呂高榮、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行分析和總結，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一表示模型。此模型以一個5 元組作為一般框架來統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系。基于該模型，設計了一種統一的視點映射算法，解決了在動態增益場景中應用現有映射算法時常出現的映射錯誤，保證了映射軌跡的連續性。該工作不僅可以確保用戶在有限的物理環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實系統研發中重定向增益的設計和應用過程，為探索新的重定向增益提供了基礎支撐。該成果已發表為ACM CHI 2025會議Late-Breaking Works(LBW)論文。山東大學鮑西雨、辛士慶、楊承磊為論文作者，山東大學卞玉龍、山東師范大學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行了探索。實驗發現，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現顯著差異。影響因素方面：性別、增益方向和 VR 經驗均對感知閾值產生顯著影響：經驗豐富的 VR 用戶在動態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。這些發現可為開發適配不同用戶特征(如性別、經驗水平)和動態變化模式(突變/漸變)的重定向控制器提供理論依據，從而提高重定向技術在多樣化場景中的適應性與有效性。該成果已被IJHCI期刊正文接收。山東大學鮑西雨、荊睿、劉娟，香港大學林鋮為論文作者；山東大學卞玉龍、楊承磊為論文通訊作者。
 

　　2.心流體驗是虛擬現實中衡量人機交互體驗質量的重要指標。傳統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方向。
 

　　論文“Computing Flow Experience Based on Physiological Signals: A Systematic Literature Review”系統梳理了心流體驗的心理概念與生理機制，全面總結了當前心流計算的理論模型，詳細分析了心流誘發任務、生理數據收集與分析方法，深入探討了機器學習和深度學習算法在心流計算中的應用，展望了心流計算在HCI領域的應用前景及未來研究方向。這一系統綜述為相關研究者提供了全面的參考，有助于推動該領域的進一步發展。該成果已發表為ACM CHI 2025會議Late-Breaking Works(LBW)論文。山東大學洪藝琛、劉澤祿、倪梓楓、劉娟、李象賢、楊承磊，中國科學院軟件研究所周超為論文作者；山東大學卞玉龍為論文通訊作者。
 

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

　　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實環境下三維移動目標指向不確定性的3D三高斯模型(3D Ternary-Gaussian Model)，突破了三維目標選擇建模的瓶頸。論文將深度信息對移動目標選擇行為的影響分解為手臂運動穩定性和視覺感知兩大關鍵維度，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選擇的建模難題。實驗結果表明，該模型在球面運動、深度運動和復合運動三種目標運動類型下的表現均顯著優于傳統基線模型。此外，研究還提出了三維空間移動目標選擇的設計原則，為未來的虛擬/增強現實人機交互系統優化提供了重要理論依據。該研究成果已被IJHCS(CCF-A)期刊發表。山東大學鄭雅文、卞玉龍、劉娟、楊承磊、孟祥旭，中國科學院軟件研究所張浩、田豐為論文作者；中國科學院軟件研究所黃進為論文通訊作者。
 

　　上述成果主要聚焦虛擬現實中的人機交互問題，為山大“心智元”元宇宙的研發提供了有力的理論和技術支撐，已在山東省精神衛生中心等單位應用于心理療愈和認知訓練。
 

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