动感单车的侧倾反馈体验设计研究

李建余，姜立军,2，姜立新



动感单车的侧倾反馈体验设计研究

李建余1，姜立军1,2，姜立新3

(1.华南理工大学设计学院，广东 广州 510000；2.广东省人机交互设计工程技术研究中心，广东 广州 510000， 3. 湖南工业大学，湖南 株洲 412007)

眩晕问题是影响虚拟现实体验的一个重要因素。以动感单车的虚拟骑行为例，从侧倾体感反馈的角度，提出了降低用户眩晕感的设计方案，并对其进行了用户体验度量。首先，设计了可能的3种骑行姿态的反馈方式，分别是基于用户自身侧倾的体感反馈方式(IR模式)、基于用户转弯角度的体感反馈方式(PR模式)和无反馈方式(NR模式)。然后，对3种反馈方式进行了用户体验度量。研究表明，IR模式不适用于虚拟骑行；PR模式与NR模式相比，除了能降低用户在转弯过程中的眩晕感外，还提高了用户的临场感、系统的易学性及易用性。

虚拟骑行；侧倾反馈；用户体验

晕动症[1]是一种虚拟现实体验中感官平衡失调导致的不舒适症状，当人眼所见到的运动与前庭系统感到的运动不相符时，就会产生晕厥、恶心等症状[2]。2001年，DUH等[3]证明了独立视觉背景(independent visual background，IVB)可以减少场景移动所引起的晕动症，并且证明了位于视觉周边的IVB比位于视觉中心的IVB更加有效。2002年，LIN等[4]进一步对比了分别由网格、少云和多云组成的IVB对晕动症的影响，结果表明，由云组成的IVB能更有效地减少恶心。2016年，FERNANDES和FEINER[5]探索了响应视觉所感觉到的运动动态改变物理视野(field of view, FOV)的交互方式，可以减少参与者的晕动症，并能帮助其适应虚拟环境，且不会降低临场感。2017年，KEMENY等[6]开发了一种新的“头部锁定”交互方式用于虚拟环境中的旋转活动，此交互方式显著地减少了晕动症的产生。上述研究已从视觉反馈这一角度提出降低晕动症和提升体验的有效解决方案。然而，虚拟现实包含多种感觉通道的交互，任何感觉通道的反馈都有可能对晕动症产生影响。OWEN等[7]指出，当人迷失方向时若缺乏相应的感知动作可能会导致晕动症易感性，所以除了视觉反馈外，体感反馈也能对晕动症产生影响。此外，许多学者已经提出了体感反馈的优势。首先，体感反馈能提供警示信号和信息引导，分担过于复杂的视听通道信息负担[8-12]，如用触觉信号代替身体运动动作指导场景中的声音提示就呈现出良好的指导效果[13]。其次，体感反馈能增强用户感知，提供更真实的感受。如体感反馈与视觉和声音提示相结合，可以使用户觉得周边环境更稳固、更真实[14]。所以，将体感反馈应用于虚拟现实中，使用户的视觉感知和体感感知相互融合，或能有效解决眩晕问题，提升用户体验。

1 骑行姿态分析

根据生活经验，自行车在转弯时会发生侧倾。通过力学分析可知，当车在转弯时，轮胎与地面的摩擦力会产生相反方向的力矩使车向外倾倒。实际情况是，当人有倾倒感时，身体会自然做出调节，且向内倾斜同时带动车辆倾斜[15-16]。相关研究指出自行车在理想状态下转弯角度与车辆倾角间的函数式[15]为

其中，为车辆倾角；为速度；为重力加速度；为轮距；为转弯角度。

式(1)解释了转弯时的反馈体验。为此，本研究设计了两种虚拟骑行的反馈方式。其一为基于用户自身侧倾的体感反馈方式，即输入设备会随着用户自身的侧倾作出反馈。如，当用户向左侧倾身体时，输入设备会同时被用户带动向左侧倾。这种反馈方式是基于用户主动意识产生的，为方便描述，将其称为IR模式。另一种反馈方式为，基于用户转弯角度的体感反馈方式，即输入设备会根据用户的转弯角度自动作出侧倾反馈，以此带动用户身体侧倾。如，当用户向左转弯时，设备会根据转弯角度和函数公式算出侧倾角度，并同时作出相应侧倾。这种反馈方式是用户无意识状态下被动发生的，将其称为PR模式。另外，为比较IR模式和PR模式的有效性，需要一种基础的反馈方式作为参照，即无反馈方式，将其称为NR模式。

2 测试系统

2.1 硬件设备

为保证系统能顺利且流畅地运行，本测试系统的显示及处理系统具体构成如下：运行Microsoft Windows 7的操作系统、搭载Intel i7处理器的PC、Oculus DK2头戴式显示器(HMD)头盔以及NVIDIA GeForce GTX 1050显卡。本测试系统的输入/输出设备是一个自主研发的自行车平台(图1)。该平台由多个功能模块组成：磁粉制动器，通过调整电流来提供不同的阻力，模拟用户在虚拟骑行中的阻力；三自由度动感平台，能带动整个自行车平台前后俯仰及左右侧倾，模拟虚拟场景中的上下坡地形；不锈钢轴承及锁止块，在开启状态时，用户能通过身体左右侧倾来带动自行车架侧倾，在锁定状态时，用户则不能让其侧倾；气弹簧，能在自行车架侧倾的状态下提供反方向的弹力，让自行车架自动复位；角度传感器，收集用户在骑行过程中的车头转向角度数据；速度传感器，收集飞轮转速数据；心率传感器，收集在整个骑行中的心率数据；Arduino开发板，实时收集平台的所有数据，并进行数据处理后传送到测试系统。各传感器的数据能实时映射到虚拟自行车上，用户通过在硬件平台上骑行控制虚拟自行车运动(图2)。

图1 自行车平台

图2 被试进行骑行实验

2.2 虚拟环境

虚拟环境是一个开阔的草地，草地上设有唯一用户骑行道路，如图3(a)所示，该道路首尾相连，且涵盖各种角度的弯道。用户只需沿着道路以最自然的状态骑行即可，同时，系统会记录用户在虚拟环境中的运动轨迹及超出轨道的次数。另外，道路上每隔一段距离会设有检测点，此段路共5个检测点如图3(b)所示。当用户到达检测点后，不需要停顿或减速，只需要口头汇报当前的眩晕情况，用数字0~10分表示，0代表无眩晕感并可以继续骑行，10分为眩晕感非常强烈需要马上终止。一旦用户选择了10分，表示不能继续进行实验且马上终止。实验人员会记录用户在每个检测点上汇报的分数。最后，系统将自动记录用户的心率、时间和转弯角度等数据，以便实验后的数据分析。

(a) 首尾相连的道路

(b) 道路上的检测点

图3 实验的虚拟场景

2.3 测试系统与反馈方式

测试系统可以产生3种反馈方式，分别对应着NR模式、IR模式和PR模式，如图4所示。NR模式下，不锈钢轴承及其锁止块和三自由度平台均为关闭状态。无论用户如何摆动身体，平台和自行车架均不会发生侧倾；IR模式下，不锈钢轴承及其锁止块为开启状态，三自由度动感平台为关闭状态。当用户将身体左右侧倾时，可以带动自行车架侧倾。同时，气弹簧会给予车架侧倾方向相反的力，辅助用户将车架摆正；PR模式下，不锈钢轴承及其锁止块为关闭状态，三自由度动感平台为开启状态。系统会根据用户转弯的角度调整平台侧倾的角度，如当用户向左转弯时，平台会向左倾斜。由式(1)决定转弯角度与侧倾角度的函数关系。为了避免用户从平台上摔下，平台设定了最大倾斜角为±5°。

图4 测试系统3种反馈方式

3 预实验

3.1 用户体验要素

本研究所指的体验要素包括：①眩晕感，用户在骑行过程中及骑行后的眩晕情况；②满意度，用户对系统的满意程度；③易学性，用户适应系统的快慢程度；④易用性，用户对系统操作的难易程度；⑤临场感，用户觉得自己身临其境的程度。

3.2 任务

实验要求被试沿着虚拟环境中的道路骑行两圈且有以下规则：①被试需要尽量沿道路中心行驶，不能超越道路边界，如果越界系统也不给予任何提示，但会记录被试的行驶轨迹以及超出轨道的次数；②本次任务没有时间限制，被试不需以最短的时间完成任务，但需要尽量地保持匀速骑行，并且每次任务的骑行速度应尽量保持一致；③每次到达检查点时，被试需要口头汇报当前的眩晕情况；④如果被试在骑行过程中感到身体不适，需向实验员汇报，并自由地选择是否终止实验。每次骑行大概需要2分半钟，重复执行2次。每次任务后被试可以休息一段时间，直至其认为可以执行下一次任务。

3.3 过程

实验前被试会接受简单地询问，如年龄、性别、VR经验和电脑3D游戏经验。随后实验员简短介绍实验流程、任务、设备的使用及相关注意事项。将实验的流程分为3个环节。①被试带上VR设备并学习VR测试系统的使用：通过自行车平台控制虚拟自行车前行和转向，通过转动头部视察周边的环境。还会被安排在一个非实验虚拟环境进行骑行练习，当其认为已经熟悉设备并可以进行实验后即进入下一环节。②被试在虚拟场景(图4)中进行两次时长约2分半钟的骑行任务。在每次任务后，被试需要填写用户体验相关量表。③实验员针对被试执行任务的表现与被试进行短暂的访谈以及收集被试对整个测试系统的建议反馈。访谈完毕后，向被试赠送小礼品表示感谢，实验结束。

3.4 数据收集与体验度量

任务过程中，测试系统会自动记录以下数据：任务完成时间、被试超出轨道的次数及被试在每个检测点的眩晕度分值(ADS值)。ADS值能有效度量用户在任务过程中的眩晕感[5]。每次任务后用户需要填写SSQ和PQ量表，并分别对应着被试在刚刚的整个任务中的眩晕度分值和临场感分值[18-19]。综上，本实验所度量的体验要素和所收集数据的关系见表1。

表1 体验要素与所收集的数据的关系

预实验数据显示，在虚拟骑行中，87.5%的被试在拐弯时身体会侧倾，且侧倾方向与弯道的方向一致。可以认为，在虚拟骑行状态下，尽管转弯过程中车架不会因力的作用发生侧倾，但用户依然保持在现实世界中的骑行习惯将身体侧倾。IR模式下，被试并未在转弯时主动将自行车架侧倾，即被试的表现没有与预期一致。原因在于，用户在转弯时身体侧倾是无意识的状态，其力度不足以带动车架倾斜。能带动车架侧倾的部分用户，亦未能意识到车架在倾斜并将其复位。所以，IR模式不适用于虚拟骑行。PR模式下，所有被试均能按照实验预期执行任务，即PR模式可用于虚拟骑行。此外，预实验还得出，PR模式下用户的晕动感等体验要素均有较高的评分，在正式实验中将会更加严谨地对该反馈方式进行体验度量。

4 正式实验

4.1 实验中被试、任务及执行

正式实验中共有14名被试参与，年龄20~25岁，其中8名有使用过VR设备的经验。被试被随机分为2组，每组7人，有VR经验者占比均为4/7。划分后的2组被标记为Z组和A组。每组将在相同的虚拟场景下执行任务。每组被试所对应的反馈模式及任务顺序如下：Z组被试首先在NR模式下执行第一次任务(记为NR-Z1)，然后在PR模式下执行第二次任务(记为PR-Z2)；A组被试在PR模式下执行第一次任务(记为PR-A1)，在NR模式下执行第二次任务(标记为NR-A2)。

4.2 实验结果与分析

4.2.1 眩晕感分析

从图5可以直观地看出两组被试在任务后的眩晕感(SSQ值)对比，其中Z0和A0表示两组被试在实验前的SSQ值；两组被试执行任务后SSQ值均明显增加。另外，Z组被试执行第二次任务后的SSQ值，明显高于第一次任务。除此之外，其他的差异并不明显。采用经单因素方差分析法进行组间比较，及-检验平均值成对二样本分析方法进行组内比较，结果发现4组被试在任务后的眩晕感无统计学差异(>0.05)。

图5 各组的SSQ值

从图6可以看出两组被试在不同反馈方式下执行任务的眩晕感(ADS值)变化。显然，PR模式曲线低于NR模式曲线。另外，Z组被试在第二次任务的ADS值没有明显变化，而A组被试在第二次任务的ADS值明显增高，可以推断NR模式对眩晕感有明显影响。经统计学分析得，PR组的平均ADS值比NR组低，且差异显著(<0.05)。

图6 各组的ADS值变化对比

综上分析可以得出，两种反馈方式对于任务后的眩晕感影响差异不明显，但PR模式能在骑行过程中有效减缓用户的眩晕感。

4.2.2 满意度、易学性、易用性、临场感及用户偏好分析

两组被试的满意度、易学性及易用性评分(USE评分)如图7所示。从图中可知，4组被试的满意度差别不大，且在统计学上差异不显著(>0.05)。在易学性方面，PR-Z2组的分值较高，显著高于NR-Z1组(=0.03)，同时显著高于NR-A2组(=0.02)，其他组别均无显著差异性。同样地，在易用性方面，PR-Z2组分值显著高于NR-Z1组和NR-A2组(=0.01，=0.06)，其他组别均无显著差异性。所以，综合以上分析可以得出，PR模式与NR模式下的用户满意度无明显差异，但PR模式能一定程度地提高系统的易学性和易用性。

图7 各组被试的USE值对比

在临场感方面，图8给出两组被试在不同反馈方式下的临场感对比(PQ值)。在第一次任务中PR-A1组的平均PQ值比NR-Z1组低，但在统计学上无显著差异(=0.13)。在第二次任务中PR-Z2组的平均PQ值比NR-A2组高，且在统计学上有显著差异(=0.03)。在组内比较方面，在Z组中，PR-Z2组平均PQ值比NR-Z1组高(=0.09)，可以认为，在90%的置信水平下，两者存在明显差异。在A组中，NR-A2组的平均PQ值比PR-A1组低，但差异不显著(=0.82)。综上，PR模式能一定程度地提升用户在虚拟骑行中的临场感。

图8 各组被试的PQ值对比

此外，被试在实验后选出了更偏向的反馈方式，数据显示，78.6%的被试更偏向于PR模式。这与以上的分析结果及用户访谈内容一致，大部分被试认为，PR模式下执行任务更加自然和流畅。

5 小 结

分析了现实中的骑行姿态，并以此提出适合虚拟骑行的3种反馈方式：即:基于用户自身侧倾的体感反馈方式(IR模式)、基于用户转弯角度的体感反馈方式(PR模式)和无反馈方式(NR模式)。然后对3种反馈方式的用户体验进行了研究，包括眩晕感、满意度、易学性、易用性和沉浸感5个要素。分析结果发现：转弯时用户在无意识状态下将身体侧倾，而非主动将身体侧倾，其力度不足以带动车架倾斜，所以IR模式不适用于虚拟骑行；PR模式与NR模式相比，能降低用户眩晕感的同时提高了用户的临场感、系统的易学性及易用性。因此，可以认为PR模式能为虚拟骑行带来最佳的反馈体验。

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On Experience Design of Heeling Feedback in Virtual Sporty Cycling

LI Jianyu1, JIANGLijun1,2, JIANG Lixin3

(1. College of Design, South China University of Technology, Guangzhou Guangdong 510000, China; 2. Guangdong Engineering Research Center of Human-Computer Interaction Design, Guangzhou Guangdong 510000, China; 3. Hunan University of Technology, Zhuzhou Hunan 412007, China)

Dizziness in virtual reality is an important factor that affects users’ experience. This research takes the immersive virtual riding as an example to propose a solution to lower dizziness as well as to measure the users’ experience from the perspective of heeling feedback. Firstly, three patterns of heeling feedbacks responding to relative riding positions are put forward and applied in virtual cycling, including the pattern based on active rolls (IR mode), the pattern based on angles of turns (PR mode) and the pattern without feedback (NR mode). Then, the users’ experience when riding under these three patterns is measured. The results show that IR mode is not suitable for virtual cycling. Moreover, compared with NR mode, PR mode not only reduces dizziness in the process of turning but also improves the users’ sense of being present on site, as well as the cycling system’s learnability and usability.

virtual cycling; heeling feedback; user’s experience

TP 391

10.11996/JG.j.2095-302X.2018040648

A

2095-302X(2018)04-0648-06

2018-04-13；

2018-06-23

中央高校基本科研业务费项目(2017ZX013)；广州市科技新委科学研究专项(201607010308)

李建余(1992-)，男，广东广州人，硕士研究生。主要研究方向为工业设计和人机交互。E-mail：396547112@qq.com

姜立新(1966-)，男，湖南益阳人，副教授，博士。主要研究方向为工程管理、环境交互与景观营造。E-mail：jiang13017335795@163.com