基于虚拟现实技术的城市街道网络空间认知实验

苑思楠，张玉坤

(天津大学建筑学院，天津300072)

虚拟现实(virtual reality，VR)是一种综合计算机图形、多媒体、传感器等多种技术发展起来的新兴技术，它为使用者提供视觉、听觉及触觉等感官的模拟，进而实现对虚拟世界中物体的考察和操作。自1962年第一个虚拟现实装置问世以来，该技术就向人们展示出诱人的发展前景，并在诸多领域被广泛应用。在城市规划和建筑设计领域，20世纪80年代美国率先开发出虚拟洛杉矶、虚拟拉斯维加斯等项目用于城市互动演示以及改造评估［1］。此后一批虚拟城市项目纷纷出现，如英国开发的虚拟伦敦项目，日本开发的虚拟东京项目，芬兰的虚拟赫尔辛基项目等［2］。近些年来，国内一些高校及研究机构也开始致力于虚拟城市、建筑环境的研究。如浙江大学开发的虚拟故宫、武汉大学开发的数码城市系统，此外同济大学世博研究中心还将虚拟现实技术应用于世博会场地规划设计优化之中。

然而纵观目前国内外城市及建筑领域，无论是作为演示系统还是辅助设计系统，虚拟现实技术主要被作为一种高性能体验媒介使用，而较少应用于研究环节。正如一些学者指出:“目前虚拟现实技术所取得的成就，刚刚开始涉及到人的感知系统与计算机进行结合作用问题，还根本未涉及人类对世界的认知机理的研究。”［3］具体而言，虚拟现实技术由于与人感官系统的紧密关联而在环境认知研究方面存在巨大的应用潜力，而这一潜力目前仍未被发掘。如何充分利用虚拟现实技术特性，深入理解环境与人之间的相互影响，将成为该技术在城市、建筑领域新的发展趋势。

笔者尝试将虚拟现实技术应用于城市街道网络空间认知研究中，借此了解空间体验者如何对网络空间形态差异进行主观辨识并形成空间记忆。研究首先利用虚拟现实技术，以真实城市网络为原型构建起一系列具有特定形态特征的虚拟城市实验环境，随后将实验参测者主观认知结果同客观空间形态量化描述进行比较分析。研究揭示了街道网络形态对人的城市认知的影响作用，并深入解析了这种影响过程的机制与特点，最终为城市空间形态设计提供了有益的参考。

一、虚拟现实实验平台简介

一套完整虚拟现实实验平台由软件系统与硬件系统两部分共同构成:软件系统用于实现虚拟城市场景营造、环境模拟，并控制人与虚拟环境的实时交互行为;而硬件系统一方面向使用者输出场景信息，营造出身临其境的虚拟环境，同时也提供了人机交互控制的窗口，见表1和图1。

在软件方面，研究选用了由美国 Multigen-Paradigm公司开发的Creator+Vega软件工作流程。目前该套软件已成为相对成熟的业界标准，与其他CAD以及GIS软件平台均有成熟的数据转换以及衔接方案［4-5］。而在硬件方面，利用IBM专业图形工作站连接Barco3D工程投影仪进行视频回放和交互控制，使用者佩戴3D液晶快门眼镜并操作摇杆操控设备实现虚拟现实场景实时交互体验。全3D显示设备的使用，让使用者在虚拟场景体验中获得更为真实的左右眼立体视觉，使其能够沉浸于虚拟环境之中。

利用这一虚拟现实实验平台，可以营造任意特性的虚拟城市环境供参测者进行空间体验，从而展开对城市空间主观认知的研究。

表1 虚拟现实平台构成

图1 虚拟现实平台硬件系统工作流程

二、城市空间感知实验

为理解街道网络空间如何在人头脑中形成主观认知和记忆，实验拟招募参测者体验一组街道网络，检验人们能否明确辨识不同网络的空间特性，并研究这种主观认知形成的过程。

1.实验样本选择及虚拟场景构建

实验首先选取三个真实城市街道网络作为构建虚拟场景的样本，它们分别为来自意大利威尼斯的两个街道网络(圣马可广场区域(网络a)和里奥托区(网络b))以及来自中国贵州青岩的街道网络(网络C)，见图2。其中圣马克广场区与里奥托区分别为威尼斯的政治核心区与商业核心区，代表了欧洲中世纪传统城市街道机理;而青岩则代表了中国的传统城镇聚落街道机理。3个城市样本具有相近的总体尺度规模和街道平均宽度，同时具有共同的特性——经由自然增长过程形成的不规则的城市网络形态。通过这样一组实验场景设置，可以检验人们能否通过网络的空间形态特征对不同城市进行辨识，并研究人在运动过程中，是如何形成网络空间记忆并作出判断的。

城市样本需经过空间抽象转化为实验场景。这一过程将消除真实城市中建筑样式、街道断面尺度、城市标识等直观因素干扰，从而单纯研究“网络形态”对人的空间认知的影响。因此，实验在3个样本网络平面之上重新塑造新的城市街道空间系统。首先，以相同建筑高度构建街道界面，使3个网络具有相近的街道断面平均高宽尺度。随后，街道界面被赋予相同的建筑样式，使不同地域城市的建筑风格差异可被忽略。至此，实验创造出一组理想化虚拟实验场地，原网络中所有与研究无关的因素均被去除，而仅保留了网络的形态特征(见图3)。参测者最终将对这些虚拟实验场地进行体验，并将空间感受反馈。

图2 3个虚拟城市街道网络平面

图3 虚拟试验中，参测者通过漫游感受网络空间差异对3个网络进行识别判断

2.街道网络空间形态特征定量描述

首先利用一些常用定量分析技术对a、b、c 3个网络的空间形态特性进行描述，从而同随后进行的主观实验结果进行比较分析。分析涵盖了网络的拓扑与几何两方面形态特性，其中拓扑特性描述了网络路径的空间构成结构和相互邻接关系，而几何特性则描述了网络的尺度和形状，这两方面特性共同决定了网络的整体空间形态。

(1)网络拓扑形态特性。研究利用“空间句法”对3个网络的拓扑形态特性进行定量分析，该理论研究方法由英国学者比尔·希利尔于20世纪80年代创立，目前已成为网络拓扑分析所采用的主要研究方法。通过空间句法分析，可获得的3个网络的平均整合度和可理解度指标。整合度值高低代表了网络拓扑连接性能的强弱，连接性强则意味该区域易于到达，反之则不易到达。网络的可理解度则是对同一网络局部与整体关系的衡量，它将会影响人对网络的辨识能力。可理解度低，则网络道路如迷宫般不易辨识，反之网络道路易于辨识，见图4［6］。从图4a可见，网络A、B整合度特征更为接近，分别为1.7和1.71，而以青岩为原型的网络C整合度为1.42，明显低于前二者。而图4b所示可以看到，3网络特征值均存在明显差异，其中网络C的可理解度值最高(0.71)，而网络B可理解度值最低(0.21)，网络A介于两者之间(0.5)。这表明网络C更易辨识，而网络B的空间最不易辨识。

(2)网络几何形态特征。网络密度测算是常用的网络几何形态特征定量分析方法，最早产生于交通工程分析，用于对网络尺度进行计量。网络密度指标可通过区域内路径总长度(Lx)与区域面积(A)比值计算，该参量记为Nl［7］。图4c所示为计算所获得的3网络密度指标，可以看到，网络C密度值最低，仅为0.017 m/m2，而网络 A、B密度值比较接近，分别为0.039 m/m2与0.044 m/m2，二者明显高于网络C。

图4 网络空间形态特征定量描述

通过空间句法以及网络密度分析，可以看到在整合度特性及网络密度特性方面，以威尼斯街道为原型的网络A、B具有相近的形态特征，而与以青岩街道为原型网络C差异明显。但在可理解度方面，3网络彼此差异明显。在接下来的虚拟现实实验中，我们将进一步检视这些网络形态差异是如何在空间使用者的主观认知中得以反映的。

3.虚拟现实空间感知实验

实验以盲测方式进行，即测试前不向参测者公开3个网络的背景信息。实验首先要求参测者佩戴3D眼镜，通过操作控制设备自主行走，依次漫游3个虚拟城市网络进行网络空间感知(见图5a)。各网络漫游时长均控制在10分钟，确保参测者既可充分体验每个网络，同时在实验结束后仍可保留对各网络的有效记忆。随后实验通过填写调查问卷(见图5b)。问卷设置简明直接，避免对测试者产生暗示与误导，问卷内容如下。

(1)不能分辨3个街道网络空间差异性;

(2)3个网络中，网络____与另外两个网络明显不同，该网络更___;

(3)3个网络空间感受各不相同，其中网络A更___;网络B 更___;网络C更___;

参测者将在3项中勾选最符合自己空间认知的1项，并简要描述主观感受。实验最终共招募参测者74名，获得有效反馈问卷72份。

图5 虚拟现实实验

4.实验结果分析

表2所示为对参测者提供的问卷选项统计分析结果。可以看到，47%的参测者(最大部分参测人群)认为街道网络C与网络A、B不同，即以威尼斯街道为原型的两个网络彼此相近，而以青岩街道为原型的网络与二者具有明显差异，这一部分参测人群的认知感受与此前量化研究中网络整合度及密度特性两项指标的分析结果相一致。

同时从表2中也可以看到，另有相当一部分参测者(35%)认为3个网络之间各不相同。他们在体验过程中进一步感知到网络A、B在空间上的差异性，而这种差异性也在此前网络可理解度指标分析中有所体现。尽管这两个同来自于威尼斯的街道网络在整合度以及网络密度两方面特性更为相似，然而它们之间仍存在一定形态差异，并会在一定程度上左右人对网络空间的阅读与判断。

上述两组人群选项的聚集表明了参测者在网络体验过程中能够形成某些空间认知共识，而这些共识与此前对网络形态的量化分析结果具有相应的关联。这一实验结果证明了人在城市认知过程中不仅会通过建筑的样式、街道的高宽尺度等直观因素形成城市意向，同时也会在运动过程中从更大尺度范围感知街道网络空间形态的差异，并形成对城市的整体性记忆。

表2 实验调查问卷选项统计

在对参测者选项进行统计分析后，研究进一步解析这种认知产生的过程。表3归纳了参测者对网络空间形态特性的描述，这些描述反映出人进行网络空间特征辨别时所使用的主观依据。问卷中一些参测者对于同一实验网络给出了近似含义的描述，这些描述被归纳为同类项并进行频率计数。研究最终将所有描述词汇根据出现频率排序，并划分为几何性描述、拓扑性描述与综合性描述3大类别。通过分析参测者的主观描述总结出人在网络中空间认知行为具有如下特点。

(1)人们更多会根据几何形态特征对网络进行识别和记忆。可以看到在描述统计中，无论对任何一个网络，采用几何性描述的频率均远高于拓扑性描述的频率。同时参测者在对网络几何形态进行描述时，多使用“路径短促”、“分支多”等具像的词汇;而在对网络拓扑结构进行描述时，则多采用诸如“清晰”、“易迷失”等概括、抽象的词汇。这表明在空间体验过程中，网络的几何形态特征(如尺度、形状、方位)易被人直观感知，并在头脑中形成具体的城市意像。而网络的拓扑结构的认知则是在空间经历过程中以抽象方式对人的空间记忆施加影响，最终形成整体性抽象化的城市感受。

(2)观察者对网络空间几何形态的变化具有很高的敏感度。表3中，网络几何形态特征描述大体可分为3类:一类是与此前网络密度计量相关的描述，如“路口少节点远”、“路径短促”等;第2类涉及网络路径的形态，如“路径平直”、“曲折”、”转折明确“等;第3类则描述了网络的微观形态变化，如”尺度一致“、”宽窄相间“、”宽窄变化大“等。这些主观描述显示出，空间体验者能够感知并记忆细微的网络几何形态变化，而这些变化在传统以平面图分析为基础的网络研究中往往被忽视。当前在城市街道网络空间形态研究领域，除密度指标外，网络几何形态的其它复杂变化仍缺乏有效的量化描述手段。上述实验发现一方面显示出城市空间几何形态描述方法的不足，同时也为今后该领域研究提供了方向。

(3)参测者的拓扑性描述主要涉及网络的易辨识程度，其空间判断与可理解度指标紧密相关。这也进一步解释了在问卷选择时，为何相当一部分参测者认为3个网络各不相同。从参测者所使用的描述词汇可以看到，对于具有最高可理解度的网络C，大部分参测者认为其“方向感更好”，同时网络“清晰”;对于最低可理解度的网络B，人们则普遍认为其“易迷失”，并”多死胡同“;而对于可理解度指标介于两者之间的网络A，认为其“易迷失”与认为其“导向性强”的参测者人数彼此相近，形成两种相互对立的看法。此外，网络可理解度指标的高低同时也影响了人们对网络空间的综合感受。对于”高可理解度“的网络C，人们更多使用诸如”有趣味“、”空间丰富“等积极词汇描述其总体空间感受;而对于”可理解度较低“的网络A、B，人们则更倾向使用”压抑“、”无趣味“这样的消极词汇概括体验过程。

表3 调查问卷中网络主观描述归纳统计情况

虚拟现实空间认知实验表明，街道网络形态能够直接影响人的城市认知。同时研究通过对参测者主观描述的分析，初步解析了这种空间认知产生的主观过程。该实验使我们对于人的空间认知机制具有了更深的理解，这一方面将促进城市空间形态分析技术的深化和拓展，同时也可作为参考依据用于城市街道空间设计之中，使城市空间更加舒适和人性化。

三、虚拟现实技术在城市以及建筑研究领域的应用意义与前景

无论是城市研究，还是城市设计，尽管其分析和操作的对象都是客观存在的物质实体，但最终的服务对象都是“人”这一主观群体。因此如何在城市客观环境研究中引入人的因素，一直是学者们所关注的焦点。本文通过一个基于虚拟现实技术的城市空间实验，展示了如何在城市研究中应用该技术在城市空间研究与人的主观认知之间建立起关联。研究中可以看到，相对于传统城市认知研究方法，虚拟现实技术显示出以下优势。

虚拟现实这一新技术使城市以及建筑这种庞大而复杂的对象第一次可以被置于“实验室”的环境中进行主观认知研究。在虚拟实验室中，自然科学研究中的各种实验分析方法都可以应用于城市分析之中。借助这些实验方法，研究者可以通过简化复杂的城市现象，将自然城市环境中各种复杂要素解析并加以单独分析，而这些通过传统城市空间研究方法是难以实现的。虚拟现实技术可实现自主连续的空间体验，从而可以真实还原并研究街道网络的认知过程。人对街道网络的认知是人在行走过程中由一个个片段感知构成的记忆集合，同时行为决策也在空间认知过程中扮演了重要的角色。而虚拟现实技术完好的还原了这一认知过程，这使其无论与传统平面图分析方法，或者任何一种静态的被动的场景研究方法相比都更接近认知的本质。

本文所进行的城市认知实验仅是虚拟现实技术在城市研究中应用的一个初步尝试。在未来研究中，通过更多样的实验设置，以及扩大实验群体规模，将能够更为全面清晰的理解城市中各个要素对于空间主观认知的影响。此外，利用虚拟现实软件所提供的数据接口编程，还能够对虚拟空间体验者的行为轨迹进行跟踪，从而实现针对大规模人群的虚拟GPS空间行为研究。可以看到，虚拟现实技术凭借其低成本、可操作性强以及与人感官知觉紧密关联等诸多特性，在环境认知研究方面展现出良好的应用前景和发展潜力，而这种方法不仅适用于城市领域研究，同时也适用于建筑领域研究。充分利用虚拟现实技术，将能使我们更进一步理解城市和建筑环境，从而为设计提供依据和理论支持。

［1］ Shiode N.3D urban models:Recent developments in the digital modeling of urban environments in three-dimensions［J］.GeoJournal，2001，52(3):264-269.

［2］ 邹湘军，孙 健，何汉武，等.虚拟现实技术的演变发展与展望［J］.系统仿真学报，2004(9):1905-1909.

［3］ 苏建明，张继红，胡庆夕.展望虚拟现实技术［J］.计算机仿真，2004(1):18-21.

［4］ 杨 丽，李光耀.城市仿真应用工具Creator软件教程［M］.上海:同济大学出版社，2007.

［5］ 杨 丽，李光耀.城市仿真应用工具Vega软件教程［M］.上海:同济大学出版社，2007.

［6］ 段 进，比尔·希利尔.空间句法与城市规划［M］.南京:东南大学出版社，2007.

［7］ Meta，Haupt.Space，Density and Urban Form［D］.Delft: Technique University of Delft，2009.