Вы участвуете в вызове Zoom, когда звук внезапно отстает от видео. Губы вашего коллеги шевелятся, но это похоже на дублированный фильм – небольшое неудобство. Однако эта незначительная проблема весьма вредна для научных экспериментов с использованием виртуальной реальности (VR).
Например, если вы являетесь исследователем, использующим виртуальную реальность для воспроизведения когнитивных преимуществ упражнений для пациентов, прикованных к постели, отставание визуальных и звуковых стимулов может саботировать ваши данные и результаты.
Таким образом, по мере того, как использование виртуальной реальности в исследованиях человеческого поведения увеличивается, потребность в визуальных и слуховых стимулах, которые должны быть представлены с точностью до миллисекунды, растет.
Исследовательская группа из Университета Тохоку измерила точность и точность визуальных и слуховых стимулов на современных головных дисплеях виртуальной реальности (HMD), которые используют язык программирования Python.
Подробности их исследования были опубликованы в журнале Behavior Research Methods 3 августа 2021 года.
«Большинство стандартных методов лабораторных исследований не оптимизированы для среды виртуальной реальности», – сказал соавтор статьи Рио Тачибана. «Вместо специализированного программного обеспечения, обеспечивающего больший экспериментальный контроль, в большинстве исследований VR используется Unity или Unreal Engine, которые являются движками для трехмерных игр».
Создание более подходящей среды виртуальной реальности, в которой исследователи обладают гибкостью для управления и корректировки ее в соответствии со своими экспериментами, приведет к более надежным результатам.
Татибана и Казумичи Мацумия использовали новейшие инструменты Python для экспериментов с виртуальной реальностью и специальное устройство для измерения времени стимула, известное как Black Box Tool Kit.
Они зафиксировали задержку в 18 миллисекунд (мс) для визуального стимула в современных шлемах виртуальной реальности. Для слухового стимула они отметили временную задержку от 40 до 60 мс, в зависимости от HMD. Джиттер, стандартное отклонение задержки во времени, регистрировался на уровне 1 мс для визуального стимула и 4 мс для слухового стимула. Все результаты были согласованы как в средах Python 2, так и в 3.
Татибана отмечает, что на сегодняшний день практически не существует эмпирических данных, оценивающих точность и точность среды виртуальной реальности, несмотря на то, что они широко используются в исследованиях поведения.
«Мы считаем, что наше исследование принесет пользу исследователям и разработчикам, которые применяют технологию виртуальной реальности, а также исследованиям средств реабилитации, которые требуют высокой точности времени для записи биологических данных», – добавил Тачибана.