第5章虚拟现实仿真条件下体力作业的生理工效学评价研究

{管理信息化VR虚拟现实}第5章虚拟现实仿真条件下体力作业的生理工效学评价研究第5章虚拟现实仿真条件下体力作业的生理工效学评价研究将虚拟现实仿真与工效学评价相结合用于产品设计过程中可以提高设计效率，降低设计成本和减少设计时间。根据相关研究的综述可知，使用虚拟现实仿真条件下的工效学评价结果对新设计进行评价具有重要的预测和参考意义，便于及早发现设计中的工效学问题并加以改正。如果虚拟现实仿真能够提供与真实世界百分之百相同的临境感的话，那么通过虚拟现实仿真进行工效学评价获得的结果应该与在真实环境中工效学评价的结果完全相同。但是，由于技术和成本的限制，向使用者提供与真实世界完全相同的临境感是不可能的。因此，基于提供一定程度临境感的虚拟现实仿真进行工效学评价，研究虚拟环境中测量所得结果与真实环境中测量结果之间关系，即研究基于虚拟现实仿真工效学评价方法的可行性与有效性，对使用虚拟现实仿真进行工效学评价非常重要，也更具有普遍意义。5.1实验目的与研究思路为了研究这个问题，在本文研究中使用第3章中介绍的虚拟现实仿真实验平台来仿真手工装配操作，通过动作跟踪系统来跟踪被试的全身动作，使用数字头盔向被试显示虚拟场景和提供视觉反馈。被试在真实环境和虚拟仿真环境中分别完成相同操作，通过对比在虚拟环境和真实环境中的评价结果，来分析两者之间的差异与联系，进而验证基于虚拟现实仿真的工效学评价方法的有效性。为了找出实验设计以及流程中可能存在的问题，并且确定合理的被试人数，在开始正式实验之前首先选取5名被试进行了预实验。根据5名被试工效学指标Poweranalysis30包含预实验中5名被试）。在修正了预实验中发现的问题之后，确定了正式实验的研究思路和步骤。实验的研究思路与步骤如图5.1所示。其中，被试首先需要阅读实验指导说明，明确实验内容，并且实验人员应该告知被试实验目的，让被试阅读并签署知情同意书。考虑到如果被试对实验设备使用不熟练可能会对实验结果产生干扰，因此被试需要在经过培训并且能够熟练使用设备时才开始正式实验。图5.1虚拟现实仿真条件下体力作业的生理工效学评价的研究思路另外，为了消除实验环境顺序对实验结果的影响，在开始实验前通过抽签随机确定被试实验环境顺序。如图5.1中所示，一半被试先完成真实环境中的实验然后再完成虚拟环境中的实验（如虚线所示），而另一半被试的实验环境顺序则与之相反（如实线所示）。在全部被试完成任务后，通过对比研究虚拟环境和真实环境中的工效学指标测量结果来分析两者之间的关系。5.2实验方法5.2.1被试的基本情况在这个实验中，从机械制造企业中招募了30读并签署知情同意书后参加了实验。在开始实验前，首先被试通过填写《基本信息调查问卷》来登记性别、年龄、肌肉骨骼系统损伤史、视力情况、工作经历等基本信息，然后测量身高、体重，将测量结果补充进《基本信息调查问卷》中用于后续的实验结果分析。《基本信息调查问卷》具体内容下所示：个人基本信息：身高：cm体重：kg年龄：岁问题1：您是否从事体力劳动?如果是的话请填写问题3、4.□是□否问题2：您开始从事目前的工作至今已有多长时间?年个月问题3：您每日从事体力劳动多少小时?小时问题4：您每周从事体力劳动多少小时？小时问题5：身体（与运动有关）器官不适调查(1)在过去的12个月内，您的身体有任何不适出现吗？例如酸胀、疼痛、不舒服等。如果有，请在下面的图中标出现的部位。(2)在过去的7天内，您的身体有任何不适出现吗？例如酸胀、疼痛、不舒服等。如果有，请在下面的图中标出现的部位。.(3)您的肌肉骨骼系统方面受过伤吗？如果有请在下面图中标出受伤部位。问题6：您玩过3D游戏吗？如果您玩过，请给出你玩3D游戏的时间。□是□否年问题7：您是否近视？□是□否实验中全部被试均身体健康，没有肌肉骨骼系统损伤。被试年龄在20至6041.811.5160至184cm均身高为172.0cm，标准差为5.5cm）；体重在51至95kg（平均体重为69.5kg，标准差为12.2kg）。在这30个被试中有22人在日常工作中使用手动工具，并且他们有3至208人是在日常工作中偶尔使用手动工具。5.2.2任务描述实验中选取一个手工装配任务作为实验任务，这个手工装配任务是从工业使用手工工具进行钻孔或者铆接操作中简化而来的。实验任务包含的手工装配任务有：抓取并提起手工工具、将手工工具移动到目标点、将手工工具对准目标点、然后像钻孔或铆接操作那样保持一段时间，更换目标点完成指定数目的几个动作。每个被试将被要求在一个固定位置上分别以站姿和坐姿来完成这个手工装配任务。在实验中使用了一个1.5kg重的工具模型来模拟在实际工业操作中的手电钻或者铆枪的重量。为了避免金属对磁性跟踪器的测量产生干扰，这个工具模型由手电钻塑料外壳并填充非金属材料作为配重。在实验开始前，这个手工工具被放置在被试右前方80cm处一个70cm高的固定平台上。在实验开始时，被试首先从这个平台上抓取并拿起手工工具，开始任务操作。实验中使用的模型如图5.2所示，每个模型上有9个目标点。站姿使用的模型尺寸为550mm（高）×400mm400mm（高）×600mm（宽）。实物模型用于真实世界中来完成装配任务，在虚拟环境中使用具有相同尺寸、样式、纹理的虚拟模型来完成任务。图5.2实验中所使用的模型(a)站姿操作时使用的实物模型（b）站姿操作时使用的虚拟模型(c)坐姿操作时使用的实物模型（d）坐姿操作时使用的虚拟模型在实验中完成手工装配任务的步骤如下：(1)抓取并拿起放置在固定平台上的手工工具模型；(2)将手工工具模型的工具尖对准模型上目标点，并保持对准姿势3秒钟（由计算机来产生计时信号）；(3)按目标点的标号顺序将手工工具对准下一个目标点并重复(2)中的操作，直至全部完成对准9个点作为一个回合；(4)根据任务配置，完成2个或4个回合任务操作，即完成对准18次或36次目标点操作。5.2.3实验设备在实验中使用在第4章介绍的虚拟现实仿真实验平台来提供虚拟现实场景、完成实验操作。本实验中使用了5DT®公司的HMD800-263D型数字头盔向被试展示Polhemus公司的Fastrak和Patroit磁性跟踪器来跟踪被试的动5.3所示，Fastrak和Patroit磁性跟踪器共有6Fastrak有4个传感器，Patroit有2个传感器）分别放置在被试的头部、右肩部、右肘部、80cm处的高台上。站姿任务的模型中心距地面140cm型中心距离地面80cm，大约与被试眼睛同高。图5.3磁性跟踪器传感器的放置位置[104]实验中在虚拟环境中使用的虚拟模型使用AutoDesk®公司的AutoCAD和Adobe®公司的3DS软件进行制作，并且将制作完成的模型导入到实验仿真平台中作为实验所用的虚拟模型，虚拟模型的尺寸和纹理都尽可能与实物模型一致。在使用虚拟仿真平台为被试提供虚拟场景时，为了让被试和实验人员能够准确判断被试控制的手工工具模型的尖端是否已经对准目标点，虚拟现实仿真系统为被试提供了视觉反馈，当工具尖端进入到接触目标点的碰撞向量检测范围内，目标点的颜色由原来的黑色变成黄色；而当工具尖端移出检测范围之外，目标点的颜色由黄色恢复为原来的黑色（图5.4）。图5.4虚拟场景中工具尖对准目标点时系统提供的视觉反馈另外，实验中使用了浙江华鹰公司生产的ACS-300型测力计测量被试肌肉最大输出力量。这个测力计的最大测量能力为600.01千克力。5.2.4实验设计考虑到完成任务过程中可能会对测量的工效学指标产生影响的因素[105,106]，实验设计中研究了3个因素——工作姿势、完成操作次数、目标点的大小，这3个因素作为组内因素被用于实验中。这3个组内因素每个都有2个水平。各因素及其水平的具体含义中如表5.1所示。表5.1实验的组内因素及其水平因素水平说明坐姿参见图5.3工作姿势站姿参见图5.3完成操作次数少一个任务中连续完成2个回合，即18次对准目标点操作多一个任务中连续完成4个回合，即36次对准目标点操作小目标点直径6mm目标点大小大目标点直径18mm实验中这3个组内因素构成了一个2×2×2设计，因此这些因素的水平共有8种组合，即构成了实验中的8种实验配置，被试需要分别在这些配置下完成任务。为了消除可能存在的实验配置顺序对实验结果的影响，每名被试在实验开始前通过抽签随机确定自己在实验中配置的顺序。另外，因为实验需要被试分别在真实环境和虚拟仿真环境下完成任务，考虑到实验环境可能对测量结果产生影响，所以30名被试在实验前被随机分成两组，第一组15另外一组15务。5.2.5实验测量的工效学指标实验测量了被试在完成任务过程中一些工效学指标，这些工效学指标反映了被试完成任务的绩效、主观感受以及任务引起的MSD风险。在实验中测量的工效学指标主要分为客观指标和主观指标，其中客观指标包括被试的姿势、肌肉疲劳程度（最大肌肉输出力下降率）、任务完成时间；主观指标包括被试的不适感强度和完成任务的感知努力的程度，以及虚拟环境临境感。在相对模型的固定位置，在完成任务过程中身体并不移动位置。被试完成任务主要是靠右臂的运动，除了肘关节角度外，颈部角度、腰部、腿部等关节角度并无变化，因此可以使用肘关节角度来描述被试的姿势。肘关节角度是根据执行任务过程中测量的肩、肘、腕三个关节在空间的位置计算得出。如图5.5所示，若被试右臂肩关节的空间位置记为，肘关节的空间位置记为，腕关节的空间位置记为，肘关节角记为。图5.5被试的姿势测量示意图根据余弦定理，肘关节角可由5-1式计算得出。（5-1）被试完成任务过程中肌肉疲劳程度通过测量被试在开始执行任务前和刚刚完成任务后的肌肉最大输出力的下降率反映的[36]。在开始执行每个任务前，被试先以坐姿并且后背不依靠椅背来使用ACS-300型测力计测量右臂的最大推力。在任务结束后，再以同样姿势测量右臂最大推力。如果记被试在开始执行任务之前测得的肌肉最大输出力为，刚刚完成任务后测得的肌肉最大输出力为，则肌肉最大输出力下降率（MFCR）可以通过5-2式计算得出。（5-2）任务完成时间是使用秒表记录被试从开始执行任务到任务结束整个过程所需要的时间，以秒为单位。BPDRPE）方法测量被试完成任务付出的感知努力程BPD问卷和RPE问卷来自报告自己感受的不适感强度和付出的感知努力程度。《主观评价问卷》的具体内容如下所示：问题1：您感觉完成这个任务付出努力程度如何？问题2：请您根据身体各部位不适感强度用√在每个问题量表对应位置处打分1.颈部：2.肩部：3.上臂：4.前臂：5.上背：6.中背：7.低背：8.臀部：9.左大腿：10.右大腿：11.左小腿：12.右小腿：13.全身整体：被试通过问卷来评价虚拟环境临境感。本实验的虚拟环境临境感评价问卷参考了Witmer和Singer的虚拟现实临境感问卷中的问题制定而成。问卷包括六个问题，这六个问题分别评价了虚拟环境的感觉、真实、控制分神等几个因素，被试通过使用7分Likert作为虚拟环境临境感评价结果。《虚拟环境临境感评价问卷》的具体内容下所示：问题1：您对虚拟环境中的情况控制程度如何？问题2：您觉得你与虚拟环境交互的自然程度如何？问题3：在虚拟环境中执行任务的时候，您对动作引发的结果预测准确程度如何？问题4：您觉得在虚拟环境与真实环境的感觉相符程度如何？问题5在转动头部时，您能很好地从不同视角去看虚拟环境中的物体吗？问题6：您对在虚拟环境中移动或者控制物体的掌控程度如何？5.3实验过程参加实验的人员来到实验场地后，首先测量身高、体重，填写《实验参试人员基本信息》表格。然后由实验人员向其介绍实验目的、任务、可能存在的风险、实验报酬、隐私政策等内容。被试在签署知情同意书后，将按照如下步骤来开始实验：(1)被试通过抽签确定自己实验中8种实验配置的顺序，以及使用实验环境的顺序；(2)通过实验人员培训被试学习使用虚拟仿真实验平台，并且练习通过实验平台来与虚拟环境中的物体进行交互。被试在通过练习能够熟练与虚拟环境进行交互之后，经过实验人员考核、确认之后，开始正式实验；(3)根据(1)中抽签确定的实验环境顺序来决定采用的实验环境（真实环境、虚拟仿真环境），被试按照抽签确定的8种实验配置顺序开始实验。在开始执行一种实验配置下的任务之前，被试需要先使用测力计测量坐姿时右臂最大输出力量，然后再根据实验配置要求开始实验。(4)被试在刚完成这个实验配置下的任务后，再次使用测力计测量坐姿时右臂最大输出力量。并且填写《主观评价问卷》来评价刚刚完成的任务中自己的主观感受。如果是虚拟环境任务，被试还要使用《虚拟环境临境感评价问卷》来给出对在刚才实验配置下虚拟环境临境感评价。填写完问卷后，被试休息5分钟。(5)根据被试在(1)中确定的实验配置应用顺序，进行下一个实验配置下的实验，重复(3)、(4)，直到8种实验配置都应用完毕。(6)再根据（1）中抽签确定的实验环境使用顺序，使用另一个实验环境，重复(3)、(4)、(5)，直至全部实验完成。被试在真实环境中通过直接使用手工工具模型对准实物模型目标点，按照本节中所描述的实验过程完成任务，并使用测力计和问卷来测量被试在刚完成任务中主、客观工效学指标。同时，实验平台也使用磁性传感器记录被试在完成操作过程中头部、右肩、右肘、右腕的空间位置。头和各关节的位置可以用于描述被试在真实环境中完成任务过程中的姿势。被试在执行实验任务中的场景如图5.6所示，左图为站姿，右图为坐姿。图5.6被试在真实环境中使用实物模型的实验场景被试使用虚拟仿真实验平台完成实验任务时，虚拟仿真实验平台通过安装在被试身上和头上的磁性传感器来跟踪被试动作，记录被试在完成任务过程中头部、右肩、右肘、右腕的空间位置，用来驱动虚拟环境中数字人完成相同姿势，同时根据安装在工具模型上的2个磁性传感器计算出手工工具虚拟模型的位置和姿态。虚拟仿真实验平台通过数字头盔向被试以第一人称视角展示仿真场景（图5.4）。在真实世界中，被试执行实验任务的场景如图5.7所示，左图为站姿，右图为坐姿。图5.7被试使用虚拟仿真实验平台时的实验场景5.4实验数据分析在实验中，每个被试都是分别在虚拟环境和真实环境中由工作姿势、完成操作次数、目标点大小3个因素构成的8种实验配置下完成操作任务，因此使用重复测量的方差分析方法（RepeatedANOVA3个因素的交互效应是否对实验结果产生影响。在真实环境（或虚拟环境）中，每个被试在8种实验配置下测量结果的平均值作为在该实验环境下的总体测量结果。另外，将被试的测量结果根据3个因素分别进行分类，每一类中测量结果平均值也被作为被试在这个因素下的测量结果。在对实验结果的统计分析中，首先检验了测量数据的正态性和方差齐次性，全部测量数据都通过了检验。线性回归法和Pearson相关系数法在分析实验结果时用于确定在真实环境和虚拟环境中测量结果之间的关系，并且在此基础之上，建立起基于虚拟环境中不BPDMFCR）的测量结果来估计真实环境中测量结果的预测模型。另外，使用配对t检验方法（Pariedt-test）在实验结果分析中确定在真实环境和虚拟环境中完成相同任务时身体部位不适感程度（BPD）、疲劳程度（MFCR）、感知努力程度（RPE）、任务完成时间之间的差异。实验结果的统计分析中选取了95%的置信区间，使用SPSS®软件进行统计分析。最后，统计分析结果可视化使用了Minitab®软件完成。5.5实验结果使用重复测量的方差分析对实验中的3个组内因素（工作姿势、完成操作次数、目标点大小）与实验环境因素之间交互效应进行分析，交互效应对实验结果影响的分析结果如表5.2所示，结果显示实验中4个因素之间的交互效应对于BPD、RPE、MFCR结果没有显著影响（p>0.05）。这个结果说明实验中4个因素之间不存在交互效应，因此可根据因素分别对各水平下的实验结果进行分析。表5.2实验中各因素的交互效应对实验结果的影响因素的交互效应pBPDRPEMFCREN×WP0.3480.2910.088EN×TD0.6670.9860.175EN×TS0.2650.5750.662EN×WP×TD0.4930.3340.155EN×WP×TS0.5050.5100.493EN×TD×TS0.5610.7040.806EN×WP×TD×TS0.3890.7370.823注：EN=实验环境,包含两个水平：虚拟环境和真实环境；WP=工作姿势；TD=完成操作次数；TS=目标点大小；BPD=身体不适感程度；RPE=主观感觉努力程度；MFCR=疲劳程度5.5.1被试的姿势（肘关节角）被试在一种实验配置下，在虚拟环境和真实环境中对准9个目标点时肘关节平均角度被用于描述被试的姿势。被试在真实环境中的肘关节角记为，在虚拟环境中的肘关节角记为。使用配对t检验对与进行分析，分析结果表明显著大于（p<0.001环境中的姿势差异通过5-3式计算得出。（5-3）因为被试在每种实验环境中共需在830名被试共有240组真实环境与虚拟环境姿势差异数据。对这240组数据的统计结果表明，其中80.4%的姿势差异小于10%93.8%的姿势差异小于15%知，被试的姿势（肘关节角）在真实环境和虚拟环境之间存在一些差异。不过在传统姿势评价方法中，肘关节的活动范围通常被划分为几个区间，例如在姿势目Posturetargeting8个区间[39]（图2.4RULA和REBA方法中将肘关节活动范围划分为260°和大于100°作为一个区间；60°~100°作为另外一个区间[42,43]（图2.5）。而在实验中93.8%的测量值都小于15%），这对于传统的姿势评价方法而言，真实环境和虚拟环境中被试姿势不会引起工效学评价结果的很大差异。因此，如果使用传统姿势评价方法对被试在虚拟环境中完成任务的姿势来进行评价，评价结果用于代表被试在真实环境中完成相同任务的姿势评价结果是可行的。5.5.2疲劳程度（肌肉最大输出力下降率）根据统计分析结果，被试在真实环境中肌肉最大输出力下降率（MFCR）平均为0.126（方差为0.038），在虚拟环境中平均为0.147（方差为0.045）。使用配对t检验对真实环境和虚拟环境中MFCR最大输出力量下降率与真实环境存在显著差异（，）。根据实验测量结果，真实环境中MFCR数据从6%至21%，而虚拟环境中MFCR数据从8%至26%MFCR数据从8%至10%MFCR数据从6%至9%MFCR数据从11%至26%MFCR数据从8%至21%。因此，从MFCR数据可知，虚拟环境中的MFCR测量结果与真实环境中测量结果变化趋势一致，并且虚拟环境中MFCR在虚拟环境与真实环境相比更容易疲劳。使用线性回归方法对虚拟环境与真实环境肌肉最大输出力下降率测量结果之间的关系进行分析，若记真实环境中肌肉最大输出力下降率为，虚拟环境中肌肉最大输出力下降率为，在虚拟环境和真实环境中测量的肌肉最大输出力下降率的标准残差图如图5.8所示。图5.8臂部最大输出力下降率（MFCR）标准残差从肌肉最大输出力下降率的标准残差图可知，测量数据的标准残差与数值大小无关，并且数据点在图中随机分布，因此初步可知直线回归模型适合于对肌肉最大输出力下降率进行回归分析。对在虚拟环境和真实环境中肌肉最大输出力下降率测量数据进行线性回归分析，回归结果如5-4式所示：（5-4）对肌肉最大输出力下降率回归分析的显著性进行检验，结果表明回归结果的线性关系是显著的（，p<0.001=0.568。虚拟环境和真实环MFCR95%预测区间和置信区间如图5.9所示。图5.9真实与虚拟环境中MFCR线性回归结果肌肉最大输出力下降率（MFCR）的线性回归结果表明，真实环境和虚拟环境中肌肉最大输出力下降率测量结果之间存在显著的线性关系。被试在虚拟环境中完成任务的肌肉最大输出力测量结果与真实环境的测量结果具有相同变化趋势，但虚拟环境中的测量结果总是高于真实环境中测量结果。在基于虚拟现实仿真的工效学评价中，使用在虚拟环境中测量的肌肉最大输出力下降率可以在一定精度条件下，对真实环境中完成相同任务时肌肉输出力最大下降率测量结果进行预测。将肌肉输出力下降率（MFCR）测量结果根据3个组内因素（工作姿势、完成操作次数、目标点大小）进行分类，并且使用配对t检验对真实环境和虚拟环境之间的结果进行分析，结果如表5.3所示。表5.3根据组内因素分类的MFCR均值、方差和差异（N=30）因素水平p均值方差均值方差工作姿站姿0.1230.0380.1510.0560.001-3.68022.8%势坐姿0.1290.0440.1440.0400.012-2.67111.6%完成操多0.1470.0450.1740.0570.002-3.37618.4%作次数少0.1050.0370.1210.0390.012-2.66515.2%目标点大0.1250.0450.1490.0510.001-3.52819.2%大小小0.1270.0360.1450.0420.003-3.19714.2%根据分析结果可知，各种因素水平下肌肉最大输出力下降率（MFCR）在虚拟环境与真实环境中测量结果之间存在显著差异，并且在虚拟环境中的测量结果要比真实环境中高12%~23%真实环境中肌肉更容易疲劳。而从在虚拟环境和真实环境中测量的肌肉最大输出力下降率的线性回归结果中可知回归直线的斜率小于1均为<结果之间关系是一致的。另外，对肌肉最大输出力下降率（MFCR）测量结果在基于3个组内因素进行分类后，在每一类中使用Pearson相关系数方法来分析真实环境中与虚拟环境中测量的MFCR数据之间关系，分析结果如表5.4数和目标点大小三个因素的各个水平条件下，虚拟环境中与真实环境中的测量结果之间具有显著相关性，因此，基于虚拟现实仿真对完成任务的肌肉疲劳程度可以在一定精度要求条件下预测真实环境中的评价结果。表5.4真实环境与虚拟环境下MFCR之间相关系数（根据组内因素分类）（N=30）因素水平相关系数p站姿0.68<0.001工作姿势坐姿0.75<0.001多0.67<0.001完成操作次数少0.64<0.001大0.71<0.001目标点大小小0.68<0.0015.5.3任务完成时间8种任务配置下的任务完成时间平均值作为他在这种实验环境中的任务完成时间。30名被试在真实环境中任务完成时间（记做）的平均值为85.7秒（标准差为16.6秒）；在虚拟环境182.832.6t检验对任务完成时间进行检验，检验结果表明虚拟环境中的任务完成时间显著长113%（，p<0.001虚拟环境中完成同样任务要比在真实环境中需要更长时间。因为完成任务需要更长时间，所以被试也需要付出更多努力，也更容易疲劳，这与被试肌肉最大输出力下降率（MFCR）即疲劳程度的统计结果相一致。另外，根据实验中的3个组内因素对任务完成时间数据进行分类，并使用配对t检验对每类中真实环境和虚拟环境的任务完成时间进行检验以确定存在的差异，分析结果如表5.5所示。分析结果表明，虚拟环境的任务完成时间要显著比真实环境长，长约108%~120%。表5.5根据组内因素分类的任务完成时间平均值、方差和差异（N=30）因素水平（秒）（秒）p均值方差均值方差工作姿势站姿89.018.6坐姿82.419.0193.0172.647.9<0.00132.2<0.001-14.079-17.610116.9%109.5%完成操作次数112.237.6-14.968110.8%多24.453.2<0.0017少58.810.7128.21.5<0.001-23.62117.7%00目标点大大84.516.5184.833.1<0.001-19.448119.9%小小87.018.7180.944.8<0.001-12.991107.9%另外，使用配对t检验方法分析了实验中3个组内因素对任务完成时间的影的任务完成时间平均值为141.030.2127.5秒（标准差为22.3秒）。在工作姿势因素的两个水平“站姿”和“坐姿”的任务完成时间之间存在显著差异（，p=0.018位置以及模型的尺寸可知，站姿的模型最高点据地面大约170cm高，被试的平均身高为172cm左右，而坐姿模型最高点只有100cm左右，所以站姿任务难度要比坐姿难度高，任务完成时间也比坐姿长。的任务完成时间平均值为175.1秒标准差为34.5秒）；“少”的任务完成时间的平均值为94.3秒（标准差为16.0秒）。在完成操作次数因素的两个水平“多”和“少”的任务完成时间之间存在着显著差异（，p<0.001为在一个任务中完成4个回合操作，而“少”为一个任务完成2个回合操作，因此两个水平的平均任务完成时间存在显著差异，并且“多”的平均任务完成时间大约为“少”的平均任务完成时间1倍。从对在虚拟环境和真实环境中任务完成时间测量数据统计可知，完成操作次数对完成任务时间存在影响。的任务完成时间平均值为134.622.0秒）；“小”的任务完成时间的平均值为134.0秒（标准差为28.0秒）。不过，在目标点大小因素中两个水平“大”和“小”的任务完成时间之间并未发现存在显著差异（，p=0.883被试在完成任务过程中距模型只有80cm”对于被试而言可能差别不大，所以对被试完成任务影响较小，对任务完成时间不存在显著影响。5.5.4不适感强度实验中被试报告了颈部、肩部、上臂、前臂有不适感。不过，只有前臂在真实环境和虚拟环境的不适感评分之间存在显著相关性。其他身体部位的不适感程度都很低（被试报告为“非常轻”或者“没有”）。30名被试在真实环境中对前臂不适感评分的平均值为2.03（标准差为1.38评分的平均值为2.97（标准差为1.40t检验方法对真实环境和虚拟环境中不适感评分的差异进行分析，结果表明两者之间存在着显著差异（，p<0.001）。0分至6.13分，而相应的真实环境中不适感评分测量数据从0分至4.69臂不适感评分从0分至40分至3.38而当虚拟环境中前臂不适感评分从4.1分至6.13感评分从2.63分至4测量数据与真实环境中测量数据具有一致的变化趋势，并且虚拟环境中前臂不适感评分要高于真实环境，即表明完成相同任务后，被试的前臂在虚拟环境中比真实环境中会感受到更强的不适感。使用线性回归方法对虚拟环境和真实环境测量的前臂不适感评分进行分析，若真实环境中测量的前臂不适感评分记为，虚拟环境中测量的前臂不适感评分记5.10所示。图5.10前臂不适感评分（BPD）标准残差BPD准残差与大小无关，并且数据点在图中随机分布，而且残差都在从2至-2之间。因此初步可知直线模型适合用于对虚拟环境和真实环境中测量的前臂不适感评分进行回归分析。对在虚拟环境和真实环境中前臂不适感测量数据进行线性回归分析，分析结果如5-5式所示：（5-5）对前臂不适感评分回归分析的显著性进行检验，结果表明回归结果的线性关系是显著的（，p<0.001=0.608。虚拟和真实环境中前臂不BPD95%预测区间和置信区间如图5.11所示。图5.11真实环境与虚拟环境间前臂不适感评分线性回归结果前臂不适感评分的线性回归分析结果表明，虚拟环境和真实环境中前臂不适感评分测量结果之间存在线性关系。对于完成相同任务，虚拟环境中被试前臂的不适感评分与真实环境中的测量结果具有相同变化趋势。而虚拟环境中前臂的不适感评分都高于真实环境，即被试在虚拟环境中完成相同任务，前臂感觉到比真实环境中更强的不适感。因此，根据线性回归分析结果可知，在一定精度要求条件下，可以使用虚拟环境中测量的前臂不适感评分对在真实环境中完成相同任务的不适感进行预测。30名被试前臂不适感评分根据3个组内因素进行分类并使用配对t检验对每类中真实环境和虚拟环境测量结果进行分析，结果表明虚拟环境中的前臂不适感评分均要显著高于真实环境中的结果（表5.6务前臂会感受到比在现实环境中完成任务更强的不适感。表5.6根据组内因素分类的BPD评分均值、方差和差异（N=30）因素水平p均值方差均值方差工作姿站姿1.941.262.981.61<0.001-4.88953.2%势坐姿2.111.692.971.37<0.001-4.15940.7%完成操多2.401.563.381.62<0.001-4.87141.0%作次数少1.651.302.561.29<0.001-4.92855.0%目标点大1.871.322.931.36<0.001-5.78557.0%大小小2.181.563.011.52<0.001-4.71937.8%使用Pearson相关系数方法对每一类中真实环境和虚拟环境的前臂不适感评分测量结果进行分析，结果表明虚拟环境与真实环境中测量到的BPD评分结果之间显著相关（表5.7）。这个结果说明，不仅虚拟环境中总的不适感评分与真实环境显著相关，而且在工作姿势、完成操作次数、目标点大小三个因素的各个水平条件下，虚拟环境与真实环境中完成相同任务的不适感也显著相关，因此可以在一定精度要求条件下使用虚拟环境中不适感测量结果来对真实环境中完成相同任务的不适感进行预测。表5.7真实环境与虚拟环境中BPD评分之间相关系数（根据组内因素分类）（N=30）因素水平相关系数p站姿0.70<0.001工作姿势坐姿0.75<0.001多0.76<0.001完成操作次数少0.69<0.001大0.72<0.001目标点大小小0.81<0.0015.5.5感知努力程度（RPE）30名被试在真实环境中的RPE评分平均值为11.73（方差为1.78）；而在虚拟环境中的RPE评分平均值为14.38（方差为1.58）。使用配对t检验分析真实环境和虚拟环境中RPE评分的差异，结果表明虚拟环境中的RPE评分与真实环境之间存在显著差异（，p<0.001），比真实环境评分要高23%。这个结果说明被试感觉在虚拟环境中完成相同任务与真实环境相比需要付出更多努力。而根据任务完成时间的分析结果可知，在虚拟环境中需要更长任务完成时间，自然被试也需要付出更多努力，被试也更容易疲劳，不适感也更强。这与疲劳程度（肌肉最大输出力下降率）和前臂不适感评分的分析结果相一致。进而将被试的RPE评分根据3个组内因素进行分类，并使用配对t检验分析每类中真实环境和虚拟环境RPERPE评分要比真实环境显著高大约21%~25%（表5.8下虚拟环境需要付出比真实环境更多努力。根据任务完成时间分析结果可知，被试在虚拟环境中要比在真实环境需要更长任务完成时间，而完成任务所需时间越长，被试也会感觉需要付出努力程度就越高。表5.8根据组内因素分类RPE评分均值、方差和差异（N=30）因素水平p均值方差均值方差-6.4924.8%站姿11.71.914.61.7<0.0010工作姿势-6.0821.3%坐姿11.81.914.31.8<0.0018完成操作次数多12.42.015.11.7<0.001-7.10421.8%-5.6424.4%少12.41.813.81.6<0.0018-6.0522.6%大11.61.914.31.6<0.0018目标点大小-6.7223.5%小11.81.914.61.6<0.0018另外，使用配对t检验方法对3个组内因素对RPE测量结果影响进行分析，评分平均值为13.08（方差为1.31的RPE评分平均值为13.02（方差为1.47）。不过，在工作姿势因素的两个水平“站姿”和“坐姿”RPE评分之间没有发现存在显著差异（，p=0.791）。即工作姿势并未对完成任务付出努力程度产生影响。虽然分析结果表明工作姿势因素对任务完成之间的任务完成时间差异只有13秒，约为这两个水平任务完成时间的10%由于在实验中“坐姿使用的模型不同（图5.2可能会因为定位位置较高目标点的操作而增加额外付出努力（如图5.3中所示，“坐姿”使用的模型由2个平台构成，而“站姿”实验的模型只有一个平台），这可能会对以两种工作姿势完成任务付出努力产生影响。完成操作次数因素“多”的RPE评分平均值为13.68（方差为1.60）；“少”的RPE平均值为12.41（方差为1.07）。在完成操作次数因素的两个水平“多”和“少”的RPE评分之间存在显著差异（，p<0.001响到完成任务努力程度。目标点大小因素“大”的RPE评分平均值为12.91（方差为1.25）；“小”的RPE评分平均值为13.19（方差为1.38）。不过，在目标点大小因素的两个水的RPE评分之间并没有发现存在显著差异（，p=0.116数据的统计分析结果显示目标点大小因素对任务完成时间和RPE评分没有显著影响。不过这是根据目标点大小因素包含的两个水平“大”（直径18mm）和“小”（直径6mm）测量得到的，在实验中并没有包含其他尺寸目标点。另外，3个组内因素对实验结果的影响的统计分析表明完成操作次数因素对任务完成时间和感知努力程度（RPE（每个任务中需要完成4个回合操作）要比“少”（每个任务中需要完成2个回合操作）需要更长任务完成时间，被试也感觉到需要付出更多的努力来完成。另外，对3个组内因素对实验结果影响的统计分析表明完成操作次数因素对任务完成时间和感知RPE（每个任务中需要完成4个回合操作）要比“少”（每个任务中需要完成2个回合操作）需要更长的任务完成时间，被试也感觉需要付出更多努力来完成。5.6实验结果讨论实验在真实环境和虚拟环境中对手工装配操作的几个工效学指标进行了评价，这些指标包括被试的姿势（肘关节角度）、任务完成时间、身体部位不适感程度（BPD）、感知努力程度（RPE）评分、肌肉最大输出力下降率（MFCR）。被试的工效学指标（任务完成时间、身体不适感程度（BPD（RPEMFCR））在真实环境中的测量结果都与虚拟环境中的测量结果相比存在显著差异。其中虚拟环境中任务完成时间要显著比真实环境长；同样，身体部位不适感程度（BPD）、感知努力程度（RPE）、肌肉最大输出力下降率（MFCR）也有类似的结果。更长的任务完成时间可能是导致被试在虚拟环境中要比在真实环境中更容易疲劳、感觉到更强不适感和感觉需要付出更多努力的原因。实验中通过《虚拟环境临境感评价问卷》对虚拟现实仿真实验平台提供的虚Cronbach为0.81530名被试的对虚拟场景临境感评价的平均值为4.01（方差为0.62）。根据《虚拟环境临境感评价问卷》中采用的7点Likert的临境感的评价为中等水平，在可以接受的程度上。因为工业企业在技术上和预算上更有保障，所以工业中使用虚拟仿真系统应该能够提供比本文实验中使用的仿真系统更高的虚拟环境临境感，因此真实环境和虚拟环境中的工效学指标测量结果可能比实验中获得的结果具有更小的差异和更高的相关性。在实验中导致虚拟环境和真实环境中工效学指标之间存在差异的部分原因可以使用ACT-R理论来解释。一个手工装配操作通常包含定位、到达、精确调整、对准几个操作。ACT-R块、处理单元[107]（图5.12）。图5.12ACT-R理论的认知模型示意图根据ACT-R理论，手工装配操作由视觉模块和操作模块来进行处理。其中视觉模块