武漢大學大學生創新訓練 計劃項目中期報告(2)

2.1 研究設備

2.1.1 全景相機

Insta 360 Nano是一款小巧便攜的360度雙鏡頭攝像機，能夠實現fisheye view（魚眼視圖）、rectilinear view（直線視圖）、little planet view（小星球視圖）等多種拍攝視圖的攝像功能，靜態圖像質量優于視頻，最多支持3K（3040 x 1520）分辨率，30fps的視頻錄制。

圖2.1.1-1 Insta 360 Nano設備圖片 來源于https://www.insta360.com

使用Insta 360 Nano拍攝的圖像和視頻保存在插入設備底部的microSD卡中，連接電腦可通過配套應用Insta360Studio查看與編輯。Insta360Studio可自動顯示拍攝的視頻和靜態圖像庫，允許在移動設備上查看視頻（通過滑動屏幕導航）或在VR頭盔中觀看。

圖2.1.1-2 Insta360Studio應用圖標

本次實驗中，項目成員在綠道場景影像采集階段使用到了Insta 360 Nano的360度直線視圖視頻錄制功能，在采集結果處理與實驗環境配置階段使用到了配套應用Insta360Studio的視頻剪輯、格式轉換功能。

2.1.2 皮電設備

皮膚電反應是最敏感的情緒反饋之一，來源于皮膚汗腺的自主激活。人類的身體大約有三百萬個汗腺，在手掌、手指以及腳底分布較為明顯。當人類的機體受到感官刺激或者情緒產生變化時，皮膚內的血管會產生收縮和舒張，機體的汗腺被激活而發生變化，進而分泌水分，通過毛孔進入皮膚表面，在分泌液中的離子改變電流正負平衡，這種可測量的皮膚電導的變化為皮電活動（Electrodermal activity ，EDA）。皮電活動能夠非常快速、靈敏地反應刺激事件對個體的影響程度，與情緒、喚醒度和注意力等密切相關，是生理學反應系統中應用廣泛的測量指標類型。同時因其穩定性高、測量簡便、靈敏度高，皮膚電反應成為反映個體交感神經興奮性變化的最有效、最敏感的生理參數之一。皮膚電反應可以作為評價個體生理喚醒、認知負荷、情緒反應以及應激能力的良好指標，可以應用于產品設計、用戶體驗測評、操作人員應激反應等研究內容，本研究利用皮電設備測量的實驗者的情緒變化。

圖2.1.2 Shimmer GSR+傳感器檢測設備 來源于https://www.shimmersensing.com

本實驗所使用的皮電設備為Shimmer GSR+傳感器檢測設備。電流消耗為60μA，測量范圍為10KΩ- 4.7MΩ(.2uS-lOOuS)+/-10%,22kΩ - 680kΩ(1.5-45uS)+/-3%，頻率范圍為DC-l5.9Hz，GSR輸入端的偏置電壓為0.5V，尺寸為65mm X 32mm X12mm。GSR是皮膚電導的一個量度，GSR傳感器的電導值取決于人的出汗量，出汗越多，電導越高，電阻越低。GSR信號為皮膚電活動（EDA），由強直和相位成分組成。緩慢變化的基礎信號是強直GSR部分，也稱為皮膚電導水平（SCL）。變化較快的部分（相性活動）與外界刺激有關。EDA測量是通過將一對電極放置在皮膚表面，在皮膚上施加一個微小的恒定電壓，流過皮膚的電流與皮膚電導成正比，通過電流電壓轉換后，皮膚電導變化信號將被記錄。GSR分析的意義在于探究汗液水平增加和減少的影響因素，在本實驗中該影響因素為綠道建成環境與騎行空間。本實驗使用的配件有手指光脈沖傳感器、9英寸生物連接引線和手指電極，以獲取心率數據和皮膚點活動數據。Shimmer Consensys BASIC Software是Shimmer GSR+傳感器檢測設備支持的應用。

2.1.3 VR設備

本次實驗使用的VR設備是由Meta Platforms出品的Meta Quest 2，包括VR頭顯及一對控制器手柄。VR頭顯配備1832×1920像素的高分辨率快速切換LCD顯示屏，搭載Snapdragon XR2芯片和6GB RAM，對比同類產品性能較高。

圖2.1.3 Meta Quest 2設備圖片 來源于https://www.meta.com

Quest 2的主要受眾為游戲玩家群體，兼容所有Oculus Quest應用和游戲，同時支持多種游戲化健身應用，可作為家庭健身工具。Meta Quest 2設備外置USB-C接口，可通過接口連接PC，實現媒體文件互傳以及電腦投屏，在頭顯內沉浸式查看360度視角的虛擬影像。

本次實驗中，我們在實驗室測試階段使用到了Meta Quest 2的文件互傳功能與360度視頻播放功能，將采集的360度全景視頻在Meta Quest 2內置的視頻播放平臺Quest TV進行沉浸式播放，從而還原綠道騎行的第一視角感受。

2.1.4 Xiaomi Bracelet 9

Xiaomi Bracelet 9是集健康、智能提醒、運動輔助于一體的智能手環，支持150+種運動模式及專業算法。其中本項目所用到的為手環的壓力監測功能。 Xiaomi Bracelet 9壓力監測是心率檢測里的子功能，當人處于壓力狀態下時，交感神經活動增強，心率變異性降低；而在放松狀態下，副交感神經活動增強，心率變異性增加。因此，HRV（心率變異性）是評估壓力水平的重要指標。開啟后，Xiaomi Bracelet 9通過內置的光學心率傳感器（PPG）實時監測用戶的心率，手環在靜止狀態下即可監測使用者的壓力。手環檢測到壓力狀態時，會自動提高檢測壓力閾值，以確保靜止時壓力數據的準確性。達到預警值，且最近10分鐘內沒有明顯的活動，手環將振動提醒。 Xiaomi Bracelet 9的壓力檢測采用的是光電透射測量法，原理上就是手環與皮膚接觸的傳感器會發出一束光打在皮膚上，測量反射或者透射的光。由于血液會吸收特定波長的光，每次心臟泵血時，該波長都會被大量吸收，血液是紅色的，反射紅光，吸收綠光，以此確定心跳。 Xiaomi Bracelet 9結合綠色LED光跟感光光電二極管，檢測特定時間手腕處流通的血液量，從而獲取心率信息，根據HRV數據，結合算法模型，由此間接得知壓力值。

圖2.1.4 Xiaomi Bracelet 9設備圖片 來源于https://www.mi.com

2.2研究技術

2.2.1 PANAS正負性情緒量表

PANAS是由Watson、Clark和Tellegen于1988年開發的情緒測量工具，用于評估個體的正性情緒（PA）和負性情緒（NA）。PANAS量表廣泛應用于心理學研究中，尤其是在情緒、心理健康和心理疾病的評估領域。其中PA維度反映了個體的活力、幸福感、愉悅感等方面，通常與個體的心理健康、生活滿意度等正向因素相關；NA維度反映了個體的負面情緒狀態，如焦慮、沮喪、憤怒等，通常與心理壓力、抑郁癥狀等負向因素相關。

PANAS量表包含20個項目，其中10個項目評估積極情緒，10個項目評估消極情緒。如積極情緒（PA）：這些項目評估個體的積極情緒狀態，如“快樂”，“活躍”，“興奮”，“自信”等。消極情緒（NA）：這些項目評估個體的消極情緒狀態，如“憤怒”，“焦慮”，“沮喪”，“悲傷”等。被試者需要根據自己最近一段時間（通常為過去一周）內的情緒狀態進行評分。通過將所有相關項的得分加總，可以分別得出積極情緒和消極情緒的總分。每個項目都要求被試根據自己的情緒狀態在一定時間范圍內進行評分。通常，評分采用李克特5點量表：1：從不；2：很少；3：有時；4：經常；5：總是

2.2.2 ConsenSysBASIC

ConsenSys是能夠與Shimmer傳感器連接的軟件，能夠實時數據、管理設備，是專為現場適應性的人類數據收集、大規模且可重復的實驗以及廣泛的多傳感器管理而設計的。ConsenSys用于Windows操作系統的版本——ConsensysBASIC，有配置Shimmer傳感器、實時數據流、管理以及導出數據的功能。本研究中采樣率為10Hz，數據導出的文件類型為excel文件。

圖2.2.2-1 ConsensysBASIC軟件進行設備調試的界面

圖2.2.2-2 ConsensysBASIC軟件進行實時數據的界面

2.2.3 Origin

Origin是本研究采用的數據分析軟件，該軟件由OriginLab公司開發，具有統計、信號處理、曲線擬合以及峰值分析等功能，是一款多功能集成的數據處理軟件，支持Windows操作系統。Origin支持Excel、NI TDM和DIADem等格式的數據，數據導入功能強大。作為一款科研繪圖軟件，Origin的圖形輸出格式也很豐富，包括JPEG，GIF，EPS，TIFF等。Origin 具有 100 多種內置和擴展的圖表類型，包括散點圖、條形圖、 柱狀圖和3D 圖形等多種類型，所有元素均可自定義處理，Origin 可以幫助科研人員快速創建和自定義高質量的圖表。

在本項目中，項目成員利用Origin 2024軟件處理皮電數據以及壓力水平數據，篩選數據以避免因設備佩戴不當等因素對最終研究結果產生影響，探究數據背后有研究價值的信息，結合軟件豐富的圖形與圖表選項，將復雜的數據研究結果可視化。

2.3 實驗過程

2.3.1視頻采集過程

項目成員共采集全景視頻影像40分鐘35秒。本次實驗所用視頻素材的采集點位于三期東湖綠道，路線起始點為景點“磨山挹翠”，結束點為景點“一棵樹”，騎行全程3.98公里，高差31米。為了保證錄制視頻素材的穩定性，模擬游客騎行場景，并有限時間內最大程度地展現綠道騎行路線的地標內容，本次采集全程載具為園區內的共享電動車。

圖2.3.1-1 正式數據采集的騎行路線圖

采集前，采集人員將Insta 360 Nano調整至錄像模式，攝像頭用膠帶固定于電動車載具前端。采集過程中由六只腳APP記錄。

圖2.3.1-2 六只腳APP記錄數據采集過程的界面

采集開始后，采集人員駕駛電動車沿規定路線正常行駛，配速為04'27''平均速度為每小時13.5公里，最高速度為每小時20.9公里。

采集結束后，采集人員關閉Insta 360 Nano設備，確認視頻素材已存儲于設備SD卡中，格式為insv。電腦讀取SD卡文件后，采集人員通過Insta360Studio平臺剪輯視頻并將視頻格式轉換為MP4，成功傳輸至VR頭顯內，在Meta Quest 2設備內置的QuestTV媒體查看器中實現了全景視頻素材的播放。

圖2.3.1-3 實地調研所采集的全景視頻截圖

圖2.3.1-4 實地調研成員拍攝的全景合照

圖2.3.1-5 Insta360Studio處理采集視頻頁面

2.3.2綠道分類

通過8次實地調研，項目成員依據視頻素材對綠道進行定性分析，總結出五種綠道類型。使用前文所述的Insta360Studio平臺進行視頻剪輯，最終確定進行VR實驗的每種綠道類型的全景視頻素材均為1分鐘。

表2.3.2綠道類型表

2.3.3 VR實驗過程

（1）參與者入選標準

志愿者要求年滿18歲，無既往光敏性癲癇或嚴重模擬器疾病史，同時無心臟病病史，目前未服用精神藥物或患有嚴重精神病。參與者被要求在實驗前24h內不要飲酒，且在實驗前6h內不要參加劇烈運動。

（2）實驗設計

圖2.3.3-1 單場次實驗流程與時間分配

本實驗場所為學院專業教學樓內的一間安靜的教室。室內溫度控制在20℃左右，實驗時間段為8：30-18：30，單場次實驗時間約為30min。實驗一共包括以下幾個環節：前置準備、體驗前情緒測量、VR環境暴露與皮電測量、體驗后情緒測量4個大部分。在前置準備階段，需要由項目成員向志愿者解釋實驗程序，并幫助志愿者簽署知情同意書，體驗并學習使用VR設備，確認身體無異常反應；在體驗前情緒測量階段，志愿者靜坐5分鐘后，先完成正負性情緒量表，再使用Xiaomi Bracelet 9進行壓力檢測，由此得出志愿者在VR實驗前的情緒；在VR環境暴露與皮電測量階段，志愿者頭戴VR眼睛，手腕上戴好Shimmer皮電設備，按照隨機順序觀看不同類型的5段綠道視頻，每觀看一段1min的綠道視頻，志愿者將閉眼休息2min，在5段綠道視頻播放期間EDA等信號數據被實時采集；在體驗后情緒測量階段，志愿者摘除皮電設備與VR設備，再次填寫正負性情緒量表，并再次使用Xiaomi Bracelet 9完成壓力檢測。實驗結束后，志愿者身體情況正常，離開實驗場所。

圖2.3.3-2皮電-VR實驗照片

2.4數據處理過程

對VR實驗前后情緒以及壓力水平的評價主要包括主、客觀兩個層面：主觀情緒感受評價，以量表和問卷為主；客觀維度則是以皮電設備的信號數據為指標，主要包括EDA（皮膚電活動）、HRV（心率變異性）等等生理活動為指標。

對主觀情緒感受評價進行數據處理，研究者將測試前后的壓力數據整理成excel表格，計算各位志愿者測試前后所填寫的PANAS 正負性情緒量表的得分，將處理后的數據導入Origin軟件，進行繪圖。

對客觀維度評價進行數據處理包括繪制單個測試者的五段數據曲線圖以及30位測試者各段數據間的協方差對比。項目成員在ConsenSys軟件中導出CSV文件，根據每段VR實驗開始及結束的時間節點，找到每一段全景視頻播放時的皮電數據，將數據整理到一個excel表格中，共得到30個表格，將處理后的數據導入Origin軟件，進行繪圖，得到單個測試者在體驗各段類型的綠道空間時的皮電數據曲線圖。