Passengers of level 3-5 autonomous personal mobility vehicles (APMV) can perform non-driving tasks, such as reading books and smartphones, while driving. It has been pointed out that such activities may increase motion sickness, especially when frequently avoiding pedestrians or obstacles in shared spaces. Many studies have been conducted to build countermeasures, of which various computational motion sickness models have been developed. Among them, models based on subjective vertical conflict (SVC) theory, which describes vertical changes in direction sensed by human sensory organs v.s. those expected by the central nervous system, have been actively developed. However, no current computational model can integrate visual vertical information with vestibular sensations. We proposed a 6 DoF SVC-VV model which added a visually perceived vertical block into a conventional 6 DoF SVC model to predict visual vertical directions from image data simulating the visual input of a human. In a driving experiment, 27 participants experienced an APMV with two visual conditions: looking ahead (LAD) and working with a tablet device (WAD). We verified that passengers got motion sickness while riding the APMV, and the symptom were severer when especially working on it, by simulating the frequent pedestrian avoidance scenarios of the APMV in the experiment. In addition, the results of the experiment demonstrated that the proposed 6 DoF SVC-VV model could describe the increased motion sickness experienced when the visual vertical and gravitational acceleration directions were different.


翻译:Level 3-5自主个人移动车辆(APMV)的乘客在驾驶过程中可以执行非驾驶任务,例如阅读书籍和使用智能手机。已有研究表明,此类活动可能加剧晕动症,尤其是在共享空间中频繁避让行人或障碍物时。为建立应对措施,多项研究已展开,并开发了多种计算性晕动症模型。其中,基于主体垂直冲突(SVC)理论的模型得到了积极发展,该理论描述了人体感官感知的垂向方向变化与中枢神经系统预期方向之间的差异。然而,目前尚无计算模型能将视觉垂直线信息与前庭感觉进行整合。我们提出了一种六自由度SVC-VV模型,该模型在传统六自由度SVC模型中增加了视觉感知垂直线模块,通过模拟人类视觉输入的图像数据预测视觉垂直线方向。在一项驾驶实验中,27名参与者体验了APMV的两种视觉条件:向前看(LAD)和使用平板设备工作(WAD)。通过模拟APMV在实验中频繁避让行人的场景,我们验证了乘客在乘坐APMV时会出现晕动症,尤其是在执行任务时症状更为严重。此外,实验结果证明,所提出的六自由度SVC-VV模型能够描述当视觉垂直线方向与重力加速度方向不一致时晕动症加剧的现象。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
不可错过!700+ppt《因果推理》课程!杜克大学Fan Li教程
专知会员服务
73+阅读 · 2022年7月11日
Into the Metaverse,93页ppt介绍元宇宙概念、应用、趋势
专知会员服务
49+阅读 · 2022年2月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
25+阅读 · 2021年6月25日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员