Implementación de un sistema de detección de mareo en usuarios de Realidad Virtual

Abstract

En este proyecto se ha implementado un sistema de detección de cibermareo, es decir, de mareo en usuarios de Realidad Virtual (VR, Virtual Reality). El cibermareo es uno de los principales problemas en VR, que reducen considerablemente la calidad de experiencia de sus usuarios y limita sus aplicaciones (limitación en utilidades, duración de uso, etc). Debido a la gran variabilidad existente entre entornos virtuales (VE, Virtual Environment), no existe un protocolo de detección hasta el momento. Existen más de 40 factores de susceptibilidad de mareo en VR y cada factor debe considerarse independientemente para cada configuración del sistema VR. Los cuestionarios son el método utilizado tradicionalmente, pero en muchos casos resultan dudosos. En este trabajo, se pretende estudiar la validez de la medida biométrica obtenida mediante un ECG como posible indicador de cibermareo. Con este objetivo, se implementa un sistema clásico de VR con un vídeo 360º y tres grados de libertad. La aplicación proyecta cinco vídeos de cinco minutos de duración en un HMD (Head Mounted Display). Dos de los vídeos pretenden generar cibermareo (vídeos de movimiento), y se intercalan con vídeos sin movimiento para monitorizar el estado de reposo del sujeto (vídeos de descanso). Durante toda la sesión, se utiliza un electrocardiógrafo para medir las constantes vitales del corazón. Como esta actividad está regulada por el ANS (Autonomic Nervous System) y depende del estado de estrés del individuo, se estudia la variabilidad entre latidos consecutivos (HRV, Heart Rate Variability) en cada intervalo para encontrar diferencias significativas en las medias poblacionales. Mediante el HRV se pueden obtener medidas en tiempo y en frecuencia. En el caso del cibermareo, interesa principalmente la actividad del nervio vago. La regulación vagal se realiza por las vías del PNS (Parasympathetic Nervous System), en situaciones de relajación. Si se estudia la señal del HRV (RRI, RR interval) en sus componentes de frecuencia, las componentes de alta frecuencia (HF) se supone que dependen únicamente de la actividad del nervio vago. Por tanto, el ratio LF/HF refleja el balance de los componentes del ANS y permite detectar situaciones de estrés en el individuo, y, por tanto, de cibermareo

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This paper was published in Archivo Digital UPM.

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