摘要：为了准确地选择虚拟现实人机交互过程中的小目标,避免因手和控制器抖动导致选择精度较低等情况,提出了一种基于Fitts定律的虚拟情境中有效测算小目标交互时间的方法。首先,类比图形用户界面中的移动距离和目标宽度,明确了虚拟情境中Fitts定律的适用性。其次,设计实验并对虚拟情境下的Fitts公式进行回归分析,得到相关系数R^2=0.8963,说明预测时间与真实时间有偏差。接着,利用MATLABcftool拟合工具箱对不同目标尺寸进行回归分析,结合方差分析发现拟合直线的截距与目标尺寸之间显著相关,结合虚拟情境的Fitts公式建立了虚拟现实小目标选择模型。然后,对新模型进行多元回归分析,确定相关系数R^2=0.976 7,说明新模型能够有效预测捕获小目标的时间;分析了运动方向对交互时间的影响,结果表明新模型在不同运动方向下都具有良好的适用性,能够有效指导虚拟情境交互任务中良好目标尺寸的计算。最后,以某VR(virtual reality,虚拟现实)隧道救援体验系统为例进行实验评估。实验结果表明,利用该模型能够在获取虚拟现实小目标时有效减少用户的交互时间,提供更好的用户体验。研究结果能为相关设计开发人员确定虚拟情境下的界面布局提供有效指导,并一定程度上优化用户的交互体验。

摘要：针对目前虚拟现实自然交互系统中用户认知负荷难以量化问题,以量化认知负荷为目的,提出一种基于概率神经网络的多通道信息融合模型。首先根据认知理论建立"认知—行为—环境"框架,并在此基础上研究用户认知的数学表征(方法、过程、机理),构建多通道认知模型;然后将多通道信息融合方法引入虚拟现实自然交互系统,建立一种面向虚拟现实自然交互系统的认知负荷模型;通过VR隧道应急救援系统实验对系统中的用户认知进行验证。验证结果表明,具体提出的认知负荷模型具有一定的可行性。

摘要：为改善虚拟交互界面的操作效率,将人视觉注意机制融入到虚拟交互界面中,提出一种基于视觉注意机制的虚拟环境交互界面优化模型。根据人眼视觉注意机制,选出交互元件的色彩、间距和视觉注意等级3个影响因素,建立以用户视觉注意力最高为目标的函数模型。运用MATLAB软件和遗传算法对其目标函数进行求解,将结果应用于某VR系统的交互界面优化。针对优化界面进行眼动实验,结果验证了该模型的可行性,优化后交互界面符合视觉注意机制。

摘要：为了增加用户对人机界面图标的可理解性,提高用户认知效率,提出一种基于用户满意度的图标动态形式评价方法.利用速率、方向、范围、路径分别定义图标旋转、左右、上下平移、缩放4种基本动态形式;采用阈限测量法获得图标动作时间的上阈、舒适值、下阈,通过线性回归建立图标动作时间与图标动作幅度间映射关系;通过Likert量表进行动态图标范围适合度调查;结合方差分析和最小显著性差异实验,分析图标动作时间和图标动作幅度对用户偏好满意度、认知负荷的影响,并用于指导动态图标设计.实验结果表明在4种基本动态形式下,移动端的动态图标最佳动作时间在450 ms左右;动作时间与动作幅度为正相关,设备尺寸、图标复杂度对动作时间的设定有决定性的影响;动作幅度的设定与设备尺寸相关.为人机界面中动态图标设计提供了一种动态图标量化分析模型,以便为人机界面的动态图标设计提供一定的理论参考.