山东大学杨承磊教授团队在人机交互领域取得新进展
2025/05/17
971近日，人机交互领域顶级国际会议ACM conference on Human Factors in Computing Systems（CHI，CCF-A类会议）在日本横滨召开，山东大学软件学院、数字媒体教育部工程研究中心教授杨承磊带领的虚拟现实与人机交互团队有3项成果在会上发表，另有2项成果分别被人机交互领域顶级国际期刊International Journal of Human-Computer Studies（IJHCS，CCF-A类期刊，影响因子5.3）和International Journal of Human-Computer Interaction（IJHCI，CCF-B类期刊，影响因子4.792）发表与接收。
1.重定向行走作为虚拟现实领域的重要技术，旨在实现用户在有限物理空间内漫游更大范围的虚拟环境，核心是在虚拟行走轨迹和物理行走轨迹之间引入不易察觉的偏差（即重定向增益）。该技术面临多重挑战：一方面，在组合应用重定向增益时，相邻路径增益值的突然变化易导致用户不适；另一方面，种类繁多的重定向增益方法缺乏统一的模型表示，且缺少鲁棒视角映射算法；再一方面，动态增益（即增益值随行走动态变化）和用户特征会影响对重定向增益的检测阈值。
论文“QCM: A Curvature Manipulation Method to Suppress Discomfort in Redirected Walking”首先研究建立了基于人的习惯化现象的量化分析模型，更好地描述了习惯化与增益变化的关系，并基于对习惯化的分析，提出了面向曲率增益和弯曲增益的二次曲率操控方法（quadratic curvature manipulation，QCM）。该方法动态修改路径曲率，使得路径曲率随路径长度二次变化。研究进一步构建了融合QCM与线性曲率操控（linear curvature manipulation，LCM）的曲率变化新模式（segmented curvature change，SCC），该模式中的曲率首先由缓到急的过渡，然后以固定的曲率变化率变化，旨在利用习惯化规律抑制不适感。实验结果表明SCC模式相较于传统方法能够更好地抑制不适感，使其在曲率增益和弯曲增益中的不适感分别减少17.69%和34.73%。该研究成果已发表为ACM CHI 2025会议长文。山东大学鲍西雨、盖伟、辛士庆、栾洪秋，香港科技大学麻晓娟为论文作者；山东大学吕高荣、卞玉龙、杨承磊为论文通讯作者。
论文“A Unified Representation Model and View Mapping Algorithm for Path-Mapping-Based Redirection Gains in Redirected Walking”对各类路径映射类重定向增益进行分析和总结，分析并提取了基于路径映射的重定向增益的共同特征，提出了路径映射类重定向增益的统一表示模型。此模型以一个5 元组作为一般框架来统一描述虚拟和物理路径以及它们在不同重定向增益方法下的映射关系。基于该模型，设计了一种统一的视点映射算法，解决了在动态增益场景中应用现有映射算法时常出现的映射错误，保证了映射轨迹的连续性。该工作不仅可以确保用户在有限的物理环境中探索更大的虚拟空间时获得良好的体验，还大大简化了虚拟现实系统研发中重定向增益的设计和应用过程，为探索新的重定向增益提供了基础支撑。该成果已发表为ACM CHI 2025会议Late-Breaking Works（LBW）论文。山东大学鲍西雨、辛士庆、杨承磊为论文作者，山东大学卞玉龙、山东师范大学戚萌为论文通讯作者。
论文“Effect of Gain Change Modes on Translation Gain Thresholds Considering Multiple Factors”对探讨动态增益对平移增益的影响，开展了针对不同类型的增益变化（恒定不变、突然变化、线性变化和二次变化）对平移增益检测阈值影响的实验，并对性别、VR 熟悉度和增益方向等影响因素进行了探索。实验发现，增益变化模式方面：与增益突然变化相比，增益线性变化下的检测阈值更高，更难以被用户察觉，而其他增益变化模式之间未发现显著差异。影响因素方面：性别、增益方向和 VR 经验均对感知阈值产生显著影响：经验丰富的 VR 用户在动态增益条件下的感知阈值显著高于新手用户；女性被试的平移增益阈值显著高于男性被试。这些发现可为开发适配不同用户特征（如性别、经验水平）和动态变化模式（突变/渐变）的重定向控制器提供理论依据，从而提高重定向技术在多样化场景中的适应性与有效性。该成果已被IJHCI期刊正文接收。山东大学鲍西雨、荆睿、刘娟，香港大学林铖为论文作者；山东大学卞玉龙、杨承磊为论文通讯作者。
2.心流体验是虚拟现实中衡量人机交互体验质量的重要指标。传统的心流测量方法多依赖主观问卷与访谈，存在主观偏差且难以实时监测，而心流体验的生理计算为解决上述问题提供了一种新的技术方向。
论文“Computing Flow Experience Based on Physiological Signals: A Systematic Literature Review”系统梳理了心流体验的心理概念与生理机制，全面总结了当前心流计算的理论模型，详细分析了心流诱发任务、生理数据收集与分析方法，深入探讨了机器学习和深度学习算法在心流计算中的应用，展望了心流计算在HCI领域的应用前景及未来研究方向。这一系统综述为相关研究者提供了全面的参考，有助于推动该领域的进一步发展。该成果已发表为ACM CHI 2025会议Late-Breaking Works（LBW）论文。山东大学洪艺琛、刘泽禄、倪梓枫、刘娟、李象贤、杨承磊，中国科学院软件研究所周超为论文作者；山东大学卞玉龙为论文通讯作者。
3.在传统的二维用户界面交互中，目标选择行为已有较成熟的建模方法。然而，在虚拟现实的三维环境中，由于深度信息的引入，用户对移动目标的感知和获取能力会动态变化，使得对三维移动目标选择行为的精准建模成为一项极具挑战性的研究课题。
论文“3D Ternary-Gaussian Model: Modeling Pointing Uncertainty of 3D Moving Target Selection in Virtual Reality”提出了一种描述虚拟现实环境下三维移动目标指向不确定性的3D三高斯模型（3D Ternary-Gaussian Model），突破了三维目标选择建模的瓶颈。论文将深度信息对移动目标选择行为的影响分解为手臂运动稳定性和视觉感知两大关键维度，并将这些影响因素融入三高斯模型框架之中，从而有效解决了三维移动目标选择的建模难题。实验结果表明，该模型在球面运动、深度运动和复合运动三种目标运动类型下的表现均显著优于传统基线模型。此外，研究还提出了三维空间移动目标选择的设计原则，为未来的虚拟/增强现实人机交互系统优化提供了重要理论依据。该研究成果已被IJHCS（CCF-A）期刊发表。山东大学郑雅文、卞玉龙、刘娟、杨承磊、孟祥旭，中国科学院软件研究所张浩、田丰为论文作者；中国科学院软件研究所黄进为论文通讯作者。
上述成果主要聚焦虚拟现实中的人机交互问题，为山大“心智元”元宇宙的研发提供了有力的理论和技术支撑，已在山东省精神卫生中心等单位应用于心理疗愈和认知训练。
以上研究工作得到了新一代人工智能国家科技重大专项、国家自然科学基金重点项目等项目资助。
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