VR自然交互认知负荷研究：基于概率神经网络的多通道融合模型

"用户认知驱动的VR自然交互认知负荷研究" 本文着重探讨了在虚拟现实（Virtual Reality, VR）自然交互系统中如何量化用户认知负荷的问题。当前，由于缺乏有效的方法来衡量用户在使用VR系统时的认知负担，研究人员面临着挑战。为解决这一问题，研究团队提出了一种基于概率神经网络的多通道信息融合模型。 首先，研究者基于认知理论构建了一个名为“认知—行为—环境”的框架。这个框架强调了认知、行为和环境三者之间的相互作用，它是理解用户在虚拟环境中如何理解和处理信息的基础。接着，他们深入研究了用户认知的数学表征，包括认知的方法、过程和机制，从而建立了多通道认知模型。这种模型能够全面地捕获用户在交互过程中的各种认知活动。 随后，研究者将多通道信息融合技术应用于虚拟现实自然交互系统，开发出一个专门面向VR交互的认知负荷模型。此模型能够整合来自不同感知通道的信息，更准确地评估用户在执行任务时的认知负担。通过使用VR隧道应急救援系统作为实验平台，研究人员对新模型进行了实际测试，以验证其在实际应用中的效果。 实验结果显示，提出的认知负荷模型在一定程度上证明了其可行性和有效性。这为未来在VR系统设计中考虑用户认知负荷提供了科学依据，有助于优化交互体验，减少用户在使用复杂VR应用时的认知压力，提高任务执行效率。 关键词：虚拟现实系统、多通道融合、认知表达、认知负荷 这项研究的意义在于，它不仅提供了一种新的方法来量化VR交互中的认知负荷，而且为VR系统设计者提供了理论指导，使他们能够更好地理解和减轻用户的认知压力。随着VR技术的广泛应用，了解并降低用户在虚拟环境中的认知负荷变得越来越重要，因为过度的认知负荷可能导致用户疲劳、错误操作甚至完全退出交互。因此，该研究对于提升VR用户体验，特别是在教育、训练、娱乐和工业应用等领域具有深远的实践意义。