实现闭环控制的模拟Human-Artefact交互:一个比较评估

文摘

包括用户交互模拟产品的使用,最常见的方法是对夫妇人体仿真模型,使用硬件接口关闭模拟控制回路。测试与虚拟人模型可以提供一个低成本的增加和人类被试评估。本文探讨了人类和人工制品模型耦合的可能性达到完全基于软件的交互仿真。我们有批判性的回顾了现有的部分解决方案来模拟或执行控制(包括人类控制和product-embedded控制)和解决方案从文学概念相比我们最近发展。我们关闭所有循环概念,但它不依赖于验证算法来预测人类决策和低级人类的运动控制。底层控制,验证解决方案可从其他方法。对人类决策,然而,验证算法只存在预测时机而不是原因。确定决策方案超出设计者可以猜想,测试与人体仍是不可或缺的。

1。介绍

虚拟测试的产品使用行为时,(机械)工程有限元等仿真软件和多体仿真已成为普遍。这些仿真软件包通常不提供内置的功能,包括人机交互产品。在基于仿真的测试,包括这种交互输入工程仿真必须涉及信号,代表人类活动与产品,进而影响输入从相互作用过程,人类已收到。图1显示了人类产品交互的基本推理模型的两种主要的方法来处理模拟的人工交互。它包含类似的控制回路在人类和产品方面,涉及传感、信号和信息处理,和力量发挥(显然,控制回路在产品方面是可选的,因为它没有在许多产品缺乏嵌入式控制(例如,椅子,踏板,和自行车))。常见的工程模拟通常处理中央矩形标记为“物理相互作用”,即传入的箭被定义为“条件”或“加载”,可与时间有关,但通常不取决于交互反馈控制回路。

一个主要包括人机交互方法模拟互动或human-in-the-loop(边境)方法,在人体与计算机模拟的硬件接口,例如,虚拟现实(VR))和触觉设备(例如,1])。我们的研究工作遵循其他非交互的方法,以便招聘人体和安装硬件接口不需要。在本文中,我们回顾了可用于这种方法软件循环(银)模拟人类产品交互。在完整的年代伊尔模拟,人性的一面是封闭循环的交互被人类从产品仿真模型接收输入和行为在虚拟空间中基于这些输入从人类没有接收命令。

按照这种方法,我们希望实现以下好处设计师。首先,部署人体是昂贵和费时2)和硬件接口通常是昂贵的,不舒服的话题(3]。虽然最后设计广泛的测试与人类不能呈现不必要的,更便宜的形式的测试可以执行更频繁的测试在早期设计阶段的交互方面,这些方面的评价现在常被忽视。

其次,与人类互动测试循环的要求实时模拟运行对象可以自然一点。这个要求不能总是得到典型的工程模拟方法。尤其是在复杂产品模型,计算密集型的方法如有限元分析是太慢了4]。另一方面,有时也可以运行模拟快比实际时间的特定使用简化模型时,这在概念设计中很常见。如果这些模拟运行在实时环境中,不能利用速度优势。模拟运行更快让设计师有机会进行更多的测试,例如,与不同的场景进行设计或变化。此外,可以说,在后续的测试中变化的设计,还存在一种风险,即人体受到他们的经验与先前的变化的影响,而虚拟人体可以为每个模拟运行“重置”。这使得更客观的比较成为可能。

旁边的调查选项来关闭循环在人力方面,我们也回顾了可能性在文物包括嵌入式控制,这是一个越来越重要的问题考虑当前的电子扩散,机电一体化,无处不在的技术在交互产品。我们发现,常见的工程仿真软件一般没有包括嵌入式控制的解决方案,但从控制工程软件解决方案,可以连接到产品模拟是广泛使用和广泛使用。因为之间的类比人类控制和产品控制如图1,这些解决方案也可能有趣的关闭控制回路的人工交互,他们目前只有很少应用。

本文旨在(i)的一项调查的基础上,文学领域的工程、人类工程学、人体运动科学,心理学,计算机科学,(ii)的实施指明方向伊尔人类和人工制品控制模拟产品的使用,和(3)识别的局限性伊尔模拟。根据我们的初步调查结果(5,6),一个概念验证实现中已经给出的是(7- - - - - -9]。然而,控制好相关调查本文以前没有这种形式出版。

本文的其余部分的结构如下。节2关键术语,我们澄清了有关控制的环境中模拟。这包括连续和离散或逻辑控制之间的重要区别。节3,我们将讨论各种形式的控制在文物和人类,和我们讨论关于人类的推理模型控制行为从文学对人类运动科学和认知心理学。部分4讨论了连续控制的方法包含在文物和人类。部分5地址的逻辑控制和它如何被应用于人工制品的模拟系统和人类,分别。部分6进一步阐述了应用场景模拟的关键概念基于推测人类的决策,也已经实现在我们的年代国际清算银行节中概述的方法7。节8讨论,研究结果基于一个系统的比较最相关的方法,和部分9包装的结论和进一步研究的建议。

2。术语

2.1。仿真、模拟和推测指令

本文是关于关闭控制回路仿真human-artefact交互完全基于软件。原则上,有四种类型的软件算法,可以用于生成部署执行动作或操作被人类或文物:(我)软件基于真实的仿真模型。通过“仿真模型”,我们的意思是被科学验证模型,即基于自然法则或从实证研究的结果,(2)软件执行指令,明确对应(已知)指令完成动作或操作。这也被称为模拟(10),(3)软件执行指令,推测了软件用户预期的行为,(iv)上面的组合。

的三个独立的选择,真正的模拟是最理想的解决方案,因为它产生无偏预测。工程模拟,形成我们的起点(中央矩形图1),属于这一类。的行动和操作处理循环中央矩形的两边,我们想添加为了处理控制好相关功能,最好也应该基于模拟。模拟,通常应用于编程指令在文物,可能被认为是第二个最好的选择:它也可以被视为真实,只要硬件组件的物理行为并不重要(它可以是至关重要的,例如,在多种设备通过无线网络进行通信与信号接收取决于外部影响)。第三种选择,conjecture-based编码预期的行为,只有接受作为一个(初步)方法在其他两个解决方案的情况下不可用。将成为明确论文的在下面几节中,我们目前所了解的一些更复杂的自然过程潜在的人类活动,如思想和知觉,不足以提供一个解决方案的可行的仿真(或模拟)算法。在这些情况下,conjecture-based指令可能是唯一的基于软件的解决方案,可以关闭循环。

实际上,我们可以说,最好的总体解决方案探讨人与人之间的交互和文物完全基于软件最可能的组合三个独立选项。它应该尽可能多的是基于真实的仿真软件。模拟是不可能的,应该考虑模拟,在模拟是不可能的地方,conjecture-based指令可能提供一个解决方案。复制特定的行为或行动,如果连conjecture-based指令是不可想象的,我们不得不得出这样的结论:关闭控制回路完全基于软件是不可能的。虚拟产品的测试方法在此基础上重点的时间表,可以清楚地指出哪些结果可以被认为是科学的声音和结果必须小心解释。

2.2。连续和离散控制

在建模和控制流程,指定了一个根本区别是连续控制和逻辑控制(离散)。连续控制机制是基于信号直接对应的物理现象,例如,位移是运动的结果。这样的机制的行为通常是模拟基于构造代数描述等块图,和债券图,作者评估(5,6]。这里的纸,我们认为它足够的讨论应用程序连续控制模拟人类和文物。一般来说,科学验证算法可用于连续控制,非常适用于真实模拟(例如,11])。

另一方面,在逻辑或离散控制机制执行逻辑操作的信息解释从物理效果(图中可以观察到的信号2)。逻辑操作模拟或执行基于结构,忽略信号的物理背景,没有广泛讨论(5,6]。节5逻辑控制,各种表征进行了综述基于他们表示潜在的和易用性。

在下一节中,特定类型的控制介绍了文物和人类,并进一步阐述了。

3所示。控制文物的行为和人类

3.1。控制文物

在文物,控制通常是与执行机构实现基于从传感器(例如,输入12])。控制机制在文物分为两大类,即模拟控制和数字控制。这些对应的连续和离散控制,分别。通常,在连续控制控制信号不断修正适用于控制信号,以便纠正输出信号仍然接近设定值。

一个常见的控制机制是关闭反馈回路的控制信号来自(测量)的输出信号,并常常基于比例积分/微分(PID)算法13]。

在人工制品本身,连续控制通常是由硬件组件实现这一过程物理量(如电压或压力)的信号。最常见的模拟电子,但连续控制也可以液压或机械(如离心州长,14])。这样的机制通常是基于微分方程模拟,它描述物理变量进行控制信号(如电电压和液压)或者一个不断变化的信息流动来自该变量(15]。另一方面,嵌入式数字控制机制,如微控制器和可编程逻辑器件(P摩门教),通常模拟离散事件系统上执行逻辑运算解释信号(16]。

3.2。控制人类

理论对人类控制覆盖对外部刺激做出的各种反应,如散步、看,到达,把握,画画,键盘输入,和口语17]。人类运动的科学家开发了各种模型的控制交互的方式。在文物的类比与嵌入式控制,人工控制激活肌肉(人工执行机构)根据输入从知觉(人类传感器)。文献认为来自感觉器官的信号处理由中枢神经系统和大脑的交替。这种情况通过一系列的阶段。这个结构提出了几种解释。

史堤玛为例,提出了一个简化的分解方案有四个通用的阶段,即检测、识别、反应选择,和响应执行,识别和反应选择依靠记忆(18]。这些通用的阶段与其他细分有很多共同点,比如提出的Wickens和荷兰制杜松子酒19和Parasuraman et al。20.),区分决策或认知响应选择之前作为额外的阶段。在图3,我们一起带来了各种细分分为几个阶段的共同元素。事实上,探测和识别被认为是准备输入的实际控制,如何控制内存存储知识,和决策,响应选择和响应执行代表实际的控制。有意识的认知过程,涉及决策和反应选择通常被认为是“高级”控制,而响应(即执行。实际的肢体运动)被视为“低级”控制21]。人类运动控制决策不是混淆与其他高层决策行为在社会层面上(例如,22])。

交互(或任何序列的多个肢体动作)可以被认为是一个接一个的关键姿势姿势与运动之间,每个关键是最后的姿势开始运动前和运动的姿势后,(23]。决策问题的计划假设下结束姿势与特定目的(例如,掌握处理的右手),反应选择问题选择最后的姿势的关节角和接触表面的相互作用,和响应执行问题控制电流之间的运动姿态和下一个。

决策是关心为什么选择一个响应。它可以模仿基于逻辑,是当代认知心理学普遍接受24]。反应选择一直被视为一个层次结构的选择(例如,不同的手抓住配置)中选择逻辑推导基于条件取决于手头的任务(21,25]。结果选项(例如,“精确控制”或“权力控制”)可能会开这表面的身体部位与其他对象(26),但实际的联合配置和全身姿势取决于物体的位置和姿态相对于人类(27]。响应执行被描述为一个eye-limb协调运动(28]。发现过去decennia表明,人类的大脑指定的输入响应执行运动基于位置,角度、速度和角速度,而不是在部队和加速度(例如,29日])。其他研究人员已经成功地普遍和parameterised运动模式,完整地描述特定范围的姿势开始和结束之间的转换姿势。这些被称为运动模式不变量(30.]。相当不变量的优点在于他们有效地让我们忽略在response-execution eye-limb协调造型的影响。

正如我们刚刚提到的,造型的决策通常是基于逻辑。关于控制的其他阶段,仍有很多争论在文献中这些是否被建模为离散或连续(基于逻辑的)。的离散信息处理理论认为和模型人类作为处理器的信息,相当于一台电脑(18)受体的合成,效应器,干预控制系统,信息处理主要关心的操作控制系统。

的应用连续仿真模型的文献集中在响应执行。科斯特洛(31日)保留连续模型小的修正,虽然他认为大规模的运动是更好的表示为离散模型。桑德斯[32]提出响应执行的两个阶段,即编程(i)反应,这说明逻辑控制,并似乎对应于科斯特洛的大规模运动规划,和(2)汽车的调整,应该是产生“指示肌肉紧张”,换句话说,它指定所需的力。这似乎也同意发现输入的速度和位置控制信号响应执行通常被看作是离散和跳动的33]。

发现文献(似乎没有决定性的)表明,计算模型和规范控制人类的运动可以保持相对简单的运用两个原则。第一个是实现全面和parameterised运动模式。如果这些不变量可用,它们可以用来规避模拟eye-limb协调,从而忽视的角色知觉在机动调整。第二个原则是模型/指定响应选择和执行逻辑控制,除了最后的翻译运动模式的肌肉力量,这是更适当的模仿连续的(例如,PID)控制。

3.3。控制回路Human-Artefact交互

作为一个简讯,图4展示了各种类型和阶段控制的文献区分人类和文物是相关的,以及它们如何一起在物理交互。在大多数方法在下一个部分中,物理交互(中央框如图4),如果包含在模拟、有限的机械行为,也就是说,刚体动力学、变形和运动学。是什么也不顾大多数方法,是代谢过程(消化、呼吸、血液循环等)提供人类认知和运动所需的能量。我们没有包括这些过程假设这个遗漏下的图是可以接受的形式的产品使用,疲劳和疲惫可以忽略的地方,也就是说,外部应用程序,比如体育和战争。

4所示。模拟连续控制文物和人类的行为

就像在部分解释2、模拟连续控制已经被讨论的5,6]。因为控制行为常常是与几何和形状无关,典型的仿真结构连续控制行为是基于nongeometric表示方框图和债券等图表,为各种建模和仿真包是可用的(34,35]。几个应用实例可以在找到15)和许多其他出版物。Matlab仿真软件通常用于模型方框图,因为许多商业包连续模拟(如有限元分析和多体动力学)提供一个接口(36,37]。

连续的模拟人类控制行为通常应用于调查反应动作的执行。研究文献中三种类型的模型已经使用:(i)传统signal-correcting控制回路,(ii)姿态帧已经录制好的,或者是预先计算的优化算法的基础上,和(3)人工神经网络(A发自)。

行为模拟的例子作为一个传统的控制回路在车辆控制(例如,手眼协调能力(38])和交互式机器行为的补偿McRuer [39]。McRuer的循环,一台机器对人类输入和外部扰动补偿的人。在这两个例子,信息输入的人类的物理转移到机示例中,通过操作界面元素是一个一步跳过。一个例子,其中包括物理提出了Multon et al。40),结合模拟底层运动控制与人类手臂的运动学和刚体动力学。

如果一系列姿势框架用来控制人类运动模拟,这些通常来自动作捕捉设备。人类商业操作的几何建模和仿真包/整个人体的解剖模型(例如,LifeModeler [41,42和任何人43),这是最常见的输入。基于逆动力学这些包分析运动帧计算规定的肌肉力量。这种方法是不灵活的,因为它只允许动作一样他们捕获从特定的人类主体在特定的相互作用,从而使开环仿真。

最近的方法旨在克服这个缺点,运用优化算法来计算任意的开始和结束之间的增量变化姿势。在“基于内存的运动模拟”(M百时美施贵宝)公园等。44与所谓的根运动]使用一个数据库,都被从人类受试者之间特定的成对的姿势开始和结束的姿势。之间找到运动其他成对的姿势,最类似的根运动从数据库检索,然后适应匹配新的开始和结束姿势通过最小化偏差从根运动。桑托斯的虚拟人,杨et al。45)一个不同的实现,所谓“多目标优化算法计算最可能的中间体式基于最小势能,偏爱“中立的姿势”,和其他三个因素。

之前考虑到结束位置计算这些方法有效地创建一个闭环的低级控制不考虑反馈基于感知。事实上他们产生不变量(见部分3.2)之间任意的开始和结束之间的姿势,而不是固定的姿势从实验数据集。precalculation的必要性,然而,意味着两个潜在缺点:(i)在模拟运动干预交互与其他机构可能会发生,需要重新计算和运动(2)precalculation帧不均匀分布的计算负载模拟运行时,因为整个运动必须计算模拟运动start-nevertheless之前,它一直声称,桑托斯可以执行实时模拟(46]。这些方法不能解决另一个问题是事先必须指定准确的姿态结束(不仅具有里程碑意义的位置,如指尖)。辛格等人提出的基于约束技术。47)使用传统的工效学侏儒计算全身姿势位置和姿态的一个或多个产品表面的手抓住传统的符合人体工程学的侏儒。然而,它并不计算过渡运动不同的情况,它不支持动力学模拟。

第三组的方法是基于一个发自,形成一个特定的类块图34]。他们可以被认为是人体的离散模型组件,即生物神经网络(然而,通常,之间不存在一一对应的组件神经网络和生物神经网络的组件)。一个发自不同与传统的模拟算法,因为他们的学习能力和self-organise概括从训练数据,以其他方式处理信息通常被认为是聪明的(48]。一个例子是指导行为的模拟飞行员,是由马顿斯(49]。在这个仿真,没有几何/人体解剖模型的使用和肌肉的动作和人类之间的物理相互作用和飞机的控制没有考虑。相反,人类的输出控制信号直接转换为控制杆的位置。金姆和Hemami [50)使用一个ANN模拟头部和躯干的动作。的一个神经网络本着“期望的轨迹发生器”的输出,代表认知决定运动。这个单位没有阐述。

Reil和丈夫51)使用人工神经网络在模拟人类行走。基于进化原则选择表现最好的网络。几何的方法进一步发展了应用程序/整个人体的解剖模型,把市场为商业软件包内啡肽(http://www.naturalmotion.com/)已成功地应用于生成人体运动动画对娱乐业(52]。准备行动序列的模拟,典型的“行为”从一个库中选择(例如,“跳”,“交错”,和“蠕动”)一起计划一个时间表等事件出现预定义的力量作用于人体(53]。

5。逻辑控制模拟

5.1。正式的表示

最常见的基于逻辑的控制机制和过程有限自动机或状态机。他们开出一个系统状态之间的转换,由指定的输入触发(54]。控制信号可以分配给转换或状态作为输出(55]。三类基于逻辑的表示可以区分:(i)为基础的形式语言(使用过程逻辑形式的文本和声明式编码),(2)代数/数字(使用矩阵、布尔代数和时序逻辑),和(3)图形56]。

图形化表示包括非正式的图形符号构造通常基于有向图(57)和正式的,数值可加工的象征性的结构。我们已经集中在下面这些。与图等图形表示5通常更容易理解,因为(我)复杂系统层次结构和并行性可以更清楚地显示,(ii),图形允许选择性阅读取决于所需的水平的细节,和(3)的数量概念在短期记忆是较小的58]。图形表示与多个使用状态转换图(STDS)[59),也称为事件图(60)、马尔可夫模型(61年),佩特里网(62年),和状态图63年]。此外,大量的“方言”的开发扩展这些表示不同的意义。最重要的方言佩特里网是随机的,定时的,高层佩特里网(64年),而最重要的方言状态图是随机和定时状态图,以及modecharts [65年- - - - - -67年]。存在各种各样的软件包,规范,建模和仿真的年代TDS(68年),佩特里网(69年),和状态图63年]。

考虑其基本表征潜在的年代道明已经成为最基本的有限自动机表示。它指定了整个控制系统的全局状态之间的转换,它可以转换成任何其他的,更“高级”表示。其他转换也可能,也就是说,从佩特里网状态图70年,71年),反之亦然(72年]。应该注意的是,这些转换已经阐述了只有佩特里网和状态图与特定特征。

“高级”表示了支持(i)概率转换(马尔可夫模型、随机Petri网和随机状态图),(2)时间,也就是说,延迟转换(定时佩特里网、定时状态图和modecharts),(3)分布式或并发状态(佩特里网和状态图)和(iv)层次分解(状态图和高级佩特里网)。

概率模型不确定系统所需的转换。能力代表时间可以倒计时定时器和延时控制循环模型。分布式状态、并发性和层次结构应用于避免“爆炸”状态,也就是说,需要大量的状态和转换TDS和马尔可夫模型,这使得这些表示很难处理(67年]。基于这些考虑,可以得出结论:状态图和佩特里网,支持分布式状态,并发性,和层次结构(默认情况下或通过使用方言),提供了最高的表现潜力。

5.2。逻辑控制的文物

在物理文物、数字电路和嵌入式软件是典型的离散子系统的自动机作为代表。这些子系统接收来自传感器组件和产生输出,输入指定的活动致动器组件(12]。在产品和系统的发展,自动机通常部署为虚拟原型的数字电路或嵌入式软件。

让自动机(这可能与仿真模型)执行的指令用于离散子系统是一种物理仿真。模拟成功之后,硬件设计,甚至可以创建全功能(嵌入式)软件自动从自动机表示(例如,73年])。

特别是在模拟生产物流,佩特里网已成为首选的虚拟样机表示为控制机器和植物(67年]。佩特里网,分布式状态模型与离散的令牌,可以被解释为处理单位分布在植物(例如,74年])。佩特里网在工业自动化的普及也可以归因于这样一个事实,国际标准顺序功能图,用于设计P摩门教,是基于他们(75年]。

状态图已成为普遍表示在其他产品和系统虚拟样机,例如,汽车和飞机(76年]。瓦希德和Givargis16]阐述了虚拟样机的使用状态图的电梯控制系统。Mosterman和奥布莱恩77年)和Pischinger et al。78年状态图)用于闭环控制连续模拟汽车电动窗,分别和燃料电池。

也被应用于其他自动机表示模拟消费产品。例如,马爹利(79年和布鲁诺et al。80年)使用的年代TDS和状态图,分别模拟用户界面微波炉的仿真模拟,和克里斯腾森81年]佩特里网来模拟连接装置用于网络视听设备。

5.3。人类的逻辑控制

逻辑控制出现在人类仿真模型的三种类型。第一类是模型解决只有一个图中描述的阶段3,特别是决策和反应选择。他们不能直接用于交互模拟但可以用作模拟组件。第二类地址具体使用过程在一个抽象级别。它不涉及人体的模型。第三,最先进的类别是集成到完整的几何/解剖人体,这意味着,可能在使用过程模拟,甚至物理人类互动循环的一部分可以被关闭。

决策模型在第一类被称为“认知结构”(中科院)。开发和实证验证了心理学家、C作为(如ACT-R和史诗)production-rule-based蓝图的运营结构认知(82年,83年]。与所有其他模型综述,只有C作为明确地包含了人类的工作内存在模拟。虽然在主控制回路(记忆不是数字3和4),所花费的时间必须在模拟访问它。产生式规则来构建C作为已经准备具体交互任务与特定的产品,特别是对使用过程,包括典型的常出现的任务,尤其是开车(84年),驾驶飞机(85年),和与电脑互动86年]。对于任务使用相关的其他产品,新产品需要开发和验证规则。一个重要的限制一个模拟预测时间人类的大脑需要处理知觉输入和指导汽车业务,但不是推理在这情况下决定执行哪个操作。C一个基于模拟从一个给定的开始任务分解,也就是说,一个理想化的操作序列,因为它可以从说明书中提取。

选择响应模型属于第一类的层次结构(25),提出了符合(21)基于逻辑选择把握反应评估对象的形状和尺寸。响应执行模型,提出了让我们无视感知基于不变量(即。、全面和parameterised运动模式)30.]。布洛克和Grossberg87年)不变性识别用于(88年]人类达到与微分方程来描述,而基于逻辑的算法提供参数值。有迹象显示在文献中不变量也适用于把握(89年]。然而,由于大量的可能的变量和适用的把握的冗余模式,这个问题需要进一步的研究(90年]。

第二类通常一个激进的方法适用于建模的交互控制通过绕过感知和人类的运动控制。这可以通过直接造型的影响人类控制人类相互作用的产物。采取这种方法,也是(49节)4,尤其可行人工制品是否一个给定的特定产品,例如,一架飞机或一辆车。例如,使用一个年代道明进化算法相结合,福格尔和摩尔91年)模拟响应执行飞机的飞行员的运动操舵组件而不是胳膊和手的运动。刘和萨吴奇(92年)提出了人类决策的模型基于一个隐藏的马尔可夫链,这是用来模拟驾驶行为通过计算加速度和方向变化的汽车。节4,我们发现已经应用在连续控制模拟类似的快捷键39,49]。

人类模式相结合的第三类还包含各种子集的结构和模型综述(5,6),包括一些逻辑提供高层控制。

也许最著名的例子在这个类别杰克侏儒,最初开发宾夕法尼亚大学(93年,94年由西门子PLM)和现在商业销售Vis杰克。杰克是半自治的虚拟人类决策基于用户输入的命令以交互方式作为人类的循环。猜想是关于决策制定的命令在近似自然语言,例如,“走在房间里”(95年]。他们激活行为模型的底层决策基于编码的语言(c++)有限自动机表示称为“平行过渡网络”。底层控制是基于存储的动画帧序列。此外,杰克提供有限的可能性来模拟物理与文物(运动学和准静态力计算)。

了卡鲁斯et al。96年)提供了一个ACT-R-enabled数字人体模型,ACT-R / DHM,基于桑托斯(见部分4)。开发新的生产规则ca是一个艰苦的努力,这或许可以解释为什么ACT-R / DHM到目前为止,研究人员只考虑一个产品的使用,自动售货机,在他们努力应用CAs控制动态模拟的三维人体模型(96年]。最进步到目前为止,他们已经在视觉模拟,特别是在预测视觉识别交互功能所需的时间(如按钮)在三维静态产品模型(97年]。基于感知特性,ACT-R认知模拟连续激活反应与产品进行交互(例如,“伸手”按钮),桑托斯的低级控制仿真算法转换为运动。是常见的CA模型,连续读取响应从推测线性任务分解。控制回路是闭合的视觉模拟为任务的认知模拟的进展。完成响应(或任务)作为反应条件的基础上,下一个被选中。

到目前为止,这个项目不包括行为体现文物,它仅限于简单的任务的控制。使用认知体系结构的一个缺点是,新的任务必须包括通过将模块添加到生产系统中,这是一个劳动密集型的努力涉及实证研究与人类受试者和基于程序语言的编程规则。

替代控制模拟认知,桑托斯的原始开发者提出了考虑场景安排高级运动控制人类产品交互基于猜想(98年]。实际上,场景(也称为用例)似乎已成为普遍的伞概念推测人类行为的规范,特别是在决策水平。因此,它被广泛应用在软件开发中,需求工程和仿真,但到目前为止,应用形式的交互除了人类和计算机之间在很大程度上仅限于使用非正式的表示(例如,故事板)支持创新过程(99年- - - - - -101年]。

被主流的替代为决策、认知模拟场景的概念现在在下一节中进一步阐述了(我)给一个帐户的文学解释概念和(2)审查当前的应用程序使用过程的模拟。

6。基于场景的控制交互仿真

场景的使用已经定义为一个可能为人类用户控制在给定环境交互与给定的产品。其执行通常意味着要通过一系列选择随后从可用选项。的上下文中使用消费品,斯坦顿和大102年)解释场景指的是人类解决问题的纽威尔和西蒙的理论(103年]。他们采取的观点是,使用产品的目的是解决问题。为此,用户通过决策树从初始状态“问题解决”“问题解决”的目标状态,可用操作之间的选择。树中的每个连接各种路径代表状态变换操作,选择哪一个。每个可能的路线连接连接使用的场景,和所有可能的场景的集合形式一个场景树(104年]。

这种常见的解释已经被批评有两个原因。首先,如果使用行动失败了,不会终结于目标状态的场景“问题解决”。因此,“消极”的场景也应该被认为是(105年]。其次,树表示法是已知的灵活性方面的限制表示。因此,更普遍的术语如“组织组场景”或“场景网络”建议包括其他,更灵活的安排可能的场景(例如,(106年])。实际上,如果我们考虑到状态机图5描述用户操作的手动加热器/风扇组合,它是一组有组织的场景的一个示例。与树,所建立的不同分支,它还包含循环和收敛的分支。

人们一直努力用组织组场景实现逻辑控制的具体操作和/或模拟过程。这些都是通常实现为控制模型通过使用表示部分中讨论5。在软件工程中,有组织的场景中常用的需求规范,验证和原型(106年]。因为软件原型通常是由执行或模拟程序正在开发,而物理与硬件交互(鼠标、键盘等)通常不调查,不需要额外的模拟。逻辑控制表示通常使用状态图,并在较小程度上,佩特里网和年代TDS(106年- - - - - -109年]。状态图在这个应用领域的主导地位可能归因于这样一个事实:他们已经成为一个标准表示的UML(统一建模语言110年]。

在软件工程领域之外,大部分的基于场景的控制方法已经开发了计算机动画在训练中,游戏和娱乐。在这些方法大多是基于关键帧生成的运动,也就是说,在预定义的帧序列而非物理模拟(111年]。更先进的方法是实现培训目的的“爱荷华州驾驶模拟器”[112年]。这个模拟器投影虚拟人类驾驶着虚拟汽车,和它进行物理模拟控制的组合场景指定为状态图。软件原型的方法相比,这些覆盖不仅人类的决策,而且产物的控制子系统。

没有普遍共识的动作场景应该描述。在严格的意义上,在他们的应用程序场景使用产品中解释(102年对用户操作)仅限于猜想。这个解释是得到了一些方法111年,113年]。其他方法没有明确区分人类控制和人工制品控制场景(例如,(106年),他们包括其他人类行为(例如,其他交通参与者在爱荷华州驾驶模拟器),和/或他们为人类循环生成指令(114年]。

在产品设计的支持,应用程序的场景来控制模拟使用流程与包容人类的电机控制和物理交互已经稀缺。研究文献中,只有两个引用的应用场景在这个领域可以发现。第一次是在桑托斯方面评论可能实现虚拟人(见部分5.3)。在另一方面,Honglun et al。113年]声称已经实现场景的模拟人类产品与几何/整个人体解剖模型。不幸的是,实现细节缺失,没有进一步发展报告2007年之后可能会发现。时间轴,可以指定与内啡肽(部分4在ACT-R)和任务分解/ DHM(见部分5.3)实际上是线性的场景,场景中只有一个路径。线性方案的缺点是,如果一个任务没有按预期完成,不可以选择替代路径,模拟进入一个开放的循环或甚至崩溃。

7所示。我们的方法:场景包交互仿真的高级控制

图6human-artefact交互的方法模拟表明,最近开发的代尔夫特理工大学一直在阐述了(7- - - - - -9]。场景bundle-based交互仿真(S国际清算银行)提供设计师可能指定由用户(即预见动作。人类的决策)使用场景包,也就是说,基于状态机表示。概念验证实现的年代国际清算银行,图中所示,我们使用状态图来表示状态机使用Matlab仿真软件。嵌入式逻辑控制的方法还可用于规范在文物,和一些模拟控制规定的位移和速度转换为力量,根据提出的基础多体仿真软件使用,也就是说,MSC亚当斯。图中显示图像的仿真的使用可以分发器。场景包拥有多个交互序列,如abdegh、abcdegh abcfbcdegh,和abcdefbcdegh,所有这一切我们可以使用控制模拟。

在启用模拟人体模型和人工制品之间的交互模型,优先印度国家银行一直在关闭主回路图吗4通过前面讨论的其他方法包括逻辑控制流程并没有解决,或部署(包括人类活动)解决人类的循环。另一方面,S国际清算银行目前的形式缺乏验证算法(i)连续运动学上地确定结束姿势的动作,(ii)模拟低级的人类之间的电机控制那些姿势,和(3)模拟时间滞后引起的认知过程。相反,作为一个解决方案的概念依赖于人工合成最终姿势就可以执行所需的操作,如把一个按钮和抓物体。被编程为机器人执行的权力更替之间的运动肌肉控制命令,导致下一个姿势而不追求现实主义。对于一些心理过程(犹豫),持续时间是包括作为一个任意的延迟,推测的时间用秒表示的。

8。讨论

从应用的角度human-artefact交互仿真、控制机制出现在产品(文物)和人类。控制机制产品可以连续或离散。支持全面的仿真方法模拟使用过程应包括这种控制。连续控制的建模和仿真产品,行业通常使用方框图,因此,可以认为是最青睐的表示形式。离散控制的建模和仿真,使用一些表示。图形化表示在基于文本的描述越来越受欢迎,因为他们更容易使用和理解。制造业物流的面积外,佩特里网占上风,状态图似乎成为占主导地位的图形表示形式。

控制人类适用于与任何产品;因此,夹杂物的模拟是更重要的比控制嵌入到产品中。人类控制主要体现在电机控制,即控制肌肉为了移动四肢和身体的其他部位。Human-motor科学家们杰出的高级控制,这依赖于认知,和底层控制,这是潜意识和依赖eye-limb协调。在许多模拟方法与虚拟人、高级控制不是模拟,而是由人类的循环。

在高级认知过程控制的时机可以模拟基于认知ACT-R等架构。但是,对于背后的原因决定我们不能识别任何现有的模拟方法。作为替代,推测人类决策指定为一个场景可以用软件执行的循环。到目前为止,使用场景的规范来控制使用过程模拟主要是人机交互领域的限制,在连续的过程,如电机控制和物理相互作用通常被忽视。场景可以实现使用图形表示,允许设计师“玩”与可能的替代方法使用过程的展开图。图形化逻辑表示可能也会允许设计师“包”场景在网络使用过程的对应多个可能的课程。一个明显的场景是可以通过形式化(草案)产品的用户手册。这组场景可以被认为是合理的现实,即使它不能总是显示验证如果真实用户采取行动。然而,在产品测试的最有趣的场景往往是那些对应于意想不到的使用。如果没有从人体实验数据是可用的,这样的场景只能设想通过猜想或根据用户手册的操作系统的变化(替代操作命令后,跳过行动,等等)。常见的逻辑表示,通常用于场景,如状态图,已经成功申请了闭环控制的文物(连续)的物理模拟。

底层控制在人类现有的虚拟仿真方法是基于预先录制的动作捕捉帧或动画框架,这是一个开环的方法,或模拟。基于模拟的方法已经提出了详细的运动学确定下一个结束的姿势。实际模拟运动下结束每个姿势(例如,low-level motor control) without having to include eye-limb coordination in the computation, recent optimization-based approaches can be used—provided that there are no interventions between start and end posture.

在设计支持系统,几何/整个人体的解剖模型已经成为流行的手段调整尺寸的产品给人类。大多数都是传统的局限于静态姿势调查。本文更先进的人体模型已通过审查,也将为物理相互作用的力学行为仿真功能。这些模型可以提供有意开发使用过程仿真作为一种设计支持。总结一下目前的审查方法,我们有这些人体模型进行了仔细检查,以评估先进的集成控制和各种物理行为交互仿真。这个大纲将作为起点的结论。

总览图7汇集了我们的方法的国际清算银行(如部分中概述7)与最先进的人体模型的仿真方法,综述了在前面的文章(部分的一部分4- - - - - -6)以及一些传统的人类工效学模型,综述了Feyen等人于2000年(115年]。这些模型的两个主要的功能是识别,也就是说,(我)控制好相关的功能,包括和(2)物理现象的范围可以包括在模拟交互。

(我)控制好相关功能。为人类的决策和反应选择,没有一个方法使用验证算法或真实的仿真模型。ACT-R/ DHM和脑内啡允许规范线性场景。只有在年代国际清算银行,推测决策和反应选择有条件地允许变化取决于反馈。为持续时间的心理过程,只有ACT-R/ DHM使用经过验证的仿真算法。年代国际清算银行允许延迟造成的心理过程的规范,但这些目前不是基于科学验证的数据。的运动学的配置下一个姿势只能根据验证算法计算了基于态势预测方法。然而,这种方法是“一个把戏的小马”,不提供任何额外的模拟功能。其他方法依赖于猜想或人类的循环有关的规范下的姿势。底层运动控制生成运动从一个姿态下基于验证仿真算法实现M百时美施贵宝、桑托斯和ACT-R/ DHM(为此目的而使用桑托斯的算法)。可以只包括在嵌入式控制文物印度国家银行。

(2)一系列物理交互行为。除了基于态势预测方法,所有的方法模拟的支持人体运动的运动学和大多数方法还支持运动学的文物。完整的模拟刚体动力学人类和文物LifeModeler提供的,任何人和S国际清算银行。其他方法为动力学或根本没有提供有限的支持。模拟变形是只提供某种形式的年代吗国际清算银行,但目前的实现缺乏稳定(9]。没有方法支持仿真涉及物理现象的领域之外的交互(固体)力学、传热和流体动力学等。考虑所有的方面,这是唯一一个不是由任何调查的模拟方法。可能的解释是,这里讨论的模拟方法似乎以人为本,和人类不具备任何nonmechanical致动器,可以控制。文物,然而,可以配备这样的致动器,和nonmechanical行为发挥重要作用在交互产品,如吹风机、阳光室和自来水龙头。

场景bundle-based交互仿真的方法,我们已经介绍了允许包含所有其他行为在某种程度上,但有三个方面的控制的解决方案,只能产生一个粗略的近似用于其他检查方法已经提供了一个更好的解决方案依赖于仿真算法,实验验证。这三个问题的预测(i)认知过程的持续时间,(ii)运动学配置每个下结束的姿势,和(3)所需的运动达到这些姿势。然而,其他方法缺乏支持重要的人类产品交互的其他方面,如多个交互场景的可能性和人工制品的行为。选择提供支持多种推测交互场景似乎是最好的可用的选项包括人类决策背后的逻辑模拟,由于人类推理验证仿真算法的不出现在不久的将来变得可用。

9。结论和进一步的工作

几何和人体解剖模型常用的设计师。当前模型缺乏能力,允许这些人体模型进行交互和虚拟产品作为software-in-the-loop补充工程模拟。在本文中,我们提出了一个简化的推理模型描述了控制回路参与这样的交互,我们已经表明,所需的所有材料,包括所有相关的行为(除了物理相互作用在固体力学领域)和关闭这些循环,已经可以发现学者提出的仿真方法,或甚至可以商业化软件包。我们的场景bundle-based方法可以被视为一个概念验证循环确实可以被关闭,以一种类似于非正式的设计师已经在使用的方法。然而,连接控制链中的一些链接它使用解决方案的其他可用的方法提供更好的解决方案的形式实验验证仿真算法。此外,构成人类的推理决策,没有验证模拟方法可能会很快呈现给大家。一个可能的例外,一个合理的水平的现实主义可以通过使用software-coded推理是使用一组决策场景编程根据产品的用户手册。总结当前状态的艺术,我们不得不得出这样的结论:目前,没有完全的虚拟方法可以完全取代评估涉及真正的人类与物理交互原型或通过硬件接口和虚拟原型。

不过我们相信,如果从其他方法提高知识可以扩展真实模拟功能(见图7),场景包可以提供一个有吸引力的评价与真正的人类,因为他们目前提供最先进的软件意味着关闭人类决策的“失踪”链接的互动循环。我们希望最好的机会在于概念设计,简化仿真模型通常使用和科学严谨的不是至关重要的。简化模型的产品允许模拟实时运行速度比,它允许模拟执行批处理比较大量的(parameterised)设计变化。此外,批处理仿真可用于评估人类决策过程的变化,例如,通过应用随机变化反应时间,或者通过使用随机化路径的选择过程。即使预算将允许人类受试者的招募测试在概念设计中,这样的重复实验很难实现,因为总持续时间(由于实时模拟一切)的必要性和偏置的影响的风险,可以从之前的模拟运行的经验。

的步骤更现实的全面software-in-the-loop模拟human-artefact交互,我们建议扩展场景bundle-based方法包括(i)的知识和算法的认知架构,使预测认知过程的持续时间,(2)基于算法来确定后续的姿势,和(3),文中针对算法计算之间的运动姿势结束。除了这些simulation-related问题,我们尚未解决的实现完整的人体模型和生成人体测量的能力变化的用户(不同大小、年龄和性别)。将这个功能不应该是一个瓶颈,因为它也可以在现有的软件,尤其是LifeModeler和任何人。可能需要注意的方面在更遥远的未来仿真交互流程的依赖nonmechanical物理(甚至多重物理量模拟交互),而且,如果可行,开发人类推理的验证模型,允许真正的模拟决策。当然,未来所有添加到系统应该经验验证(系统作为一个整体)通过使用人类基于subject的方法为产品测试基准。这个基准测试可以仿真模拟,但它也可以与物理原型测试。

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