查看引用/信息源請點擊：中國AI網

當虛擬世界終于學會了“觸摸”，我們與之互動的方式也將被徹底重塑

（中國AI網 2025年11月14日）在虛擬現實構建的宏大世界里，我們能用雙眼見證奇跡，用雙耳聆聽共鳴，但我們的身體，卻常常是沉默的。尤其是在模擬人群熙攘的街頭或緊急疏散場景時，那份源于肌膚與肌肉的、對于擁擠和碰撞的微妙感知，一直處于缺失狀態。這份缺失，使得我們在VR中的行為，與真實世界相比，總隔著一層難以言喻的疏離感。

針對這個問題，東京大學與斯坦福大學團隊正嘗試填補這一關鍵空白。他們的發現揭示：當虛擬世界能夠“觸摸”我們時，我們的身體會以更真實、更本能的方式作出回應。 這不僅是一項技術成就，更是我們理解人機交互、構建下一代沉浸式模擬器的重要一步。

此前，學術界和產業界并非沒有嘗試在VR人群模擬中加入觸覺反饋。然而，許多研究得出的結論頗為矛盾：有的認為觸覺提升了沉浸感，但另一些，如Berton等人在2022年的研究，卻發現它并未顯著改變用戶的行走路徑。

一個被廣泛接受的觀點是：人類移動行為主要依賴于視覺。 在現實世界中，我們依靠雙眼就能判斷出與他人的距離、速度和間隙，從而規劃路徑。因此，有研究者認為，在VR中，即便提供了觸覺信息，它也可能被更主導的視覺系統所覆蓋，從而顯得無足輕重。

團隊成員指出：“但這里存在一個關鍵的局限性。先前的研究環境，大多不夠‘混亂’和‘壓迫’?！?許多實驗設置要么是用戶靜止而NPC移動，要么是稀疏的單向人流。在這樣的環境下，用戶的視覺系統有足夠的能力處理全部信息，觸覺自然成了錦上添花，而非雪中送炭。

真正的挑戰，在于視覺系統過載的瞬間。想象一下下班高峰期的地鐵換乘通道，人群從四面八方涌來，你的視野被完全占據，無法同時顧及每一個潛在的碰撞威脅。這時，來自肩膀或背部的一次輕觸，會成為至關重要的警報信號。本研究的核心，正是要復現這種視覺受限的、高動態的密集環境，探究觸覺在其中扮演的角色。

要回答這個科學問題，首先需要創造一個能逼真模擬真實世界人群復雜性的VR平臺。研究團隊并未滿足于現成的簡單方案，而是從底層開始，構建了一個能夠“呼吸”、能夠自主反應的動態虛擬社會。

賦予NPC智慧：從“社會力”到自主決策的個體

研究團隊采用了一種經過改良的基于速度的行人動力學模型。你可以將它理解為每個NPC體內都有一套精密的“自動駕駛系統”。

這套系統由兩大核心指令驅動：

第一指令：“你要去哪里？”（全局導航） 系統為整個環境設定了一個看不見的“速度場”，如同給每個NPC設定了目的地和理想步行速度（本研究設置為1.2米/秒）。在毫無干擾的情況下，他們會沿著這條理想的路徑直線前進。

第二指令：“小心撞到人！”（局部避障） 當其他NPC或用戶進入其安全距離（一個圍繞自身的“排斥力場”）時，系統會立即計算出一個額外的速度矢量，驅使它進行避讓。這個力場的大小和強度，可以根據人群密度進行調節。

關鍵在于，最終的行走方向是這兩個指令——導航與避障——實時矢量疊加的結果。 這意味著，每個NPC的每一步都是即時計算出來的，而不是沿著預設的固定路徑。正是這種自下而上的計算，才能自然涌現出真實人群中常見的現象：如面對迎面而來的人流時自動分成兩股，或在瓶頸處形成的短暫擁堵與疏通。這種“涌現”行為，是規則腳本動畫無法實現的，也是本研究能模擬動態密集人流的基礎。

賦予NPC生命：從“滑動模型”到活生生的動畫

僅有智慧的移動還不夠，如果NPC的動作僵硬、不自然，會嚴重破壞用戶的沉浸感，從而影響實驗數據的可靠性。為了解決這個問題，團隊引入了游戲與動畫工業界的前沿技術——Motion Matching（動作匹配）。

傳統動畫要么是預設的循環動作，要么需要在不同動作間進行復雜的混合，容易產生滑步或不連貫。Motion Matching 則采用了一種數據驅動的“檢索”思維。

它擁有一個龐大的、預先錄制好的人類行走、轉向、停頓等動作的動畫數據庫。同時，還有一個記錄了這些動作發生時角色狀態（如速度、朝向、位置）的特征數據庫。

在運行的每一幀，系統都會根據NPC當前的實際狀態（比如：正在以1.1米/秒的速度向左前方移動），生成一個“搜索提問”。然后，它會在特征數據庫中飛速尋找與當前狀態最匹配的“那一幀”動畫。找到后，便直接從動畫數據庫中調用對應的角色姿勢來渲染。

這相當于為每個NPC配備了一位實時的、永不疲倦的動畫導演，能隨時從海量動作庫中挑選出最貼合當前移動狀態的一幀。 其結果就是，NPC的動畫無比流暢自然，轉身、閃避、加速都如真人般順滑。

然而，計算數百個NPC的Motion Matching是極其耗費算力的（本研究使用了頂級的RTX 4090顯卡）。為此，團隊采用了巧妙的細節層次（LOD）優化：只為用戶頭戴顯示器（HMD）視野范圍內的NPC進行高精度的Motion Matching計算；對于視野之外的NPC，則使用簡化的動畫或甚至暫停計算。這確保了整個系統能夠在維持高保真視覺效果的同時，流暢運行。

編織一件會“說話”的觸覺衣

創造了可信的虛擬人群后，下一步就是建立用戶與這個世界之間的觸覺溝通渠道。研究團隊自主研發了一款全方位觸覺反饋服，這不僅是硬件創新，更包含了一套精巧的“觸覺語言”編碼系統。

觸覺服的核心是6個獨立的觸覺單元，它們戰略性地布置在用戶上半身的胸部左右側、左右上臂以及上背部。它覆蓋了人體上半身的主要受力和感知區域，能夠模擬來自前、后、左、右以及所有斜向的觸碰。每個單元都由一個微型振動電機和一個采用Shore A 80硬度橡膠材料3D打印的外殼構成。選擇橡膠材質而非硬塑料，是為了更好地與人體貼合，讓振動波更柔和、更廣泛地傳遞，模擬真實的觸碰感，而非生硬的“嗡嗡”震動。

同時，研究團隊設計了一套精細的方向編碼系統。當虛擬環境中的NPC與用戶的距離小于設定的0.65米碰撞閾值時，系統不會粗暴地讓所有電機一齊震動。相反，它會進行一系列高速計算：

步驟一：判定碰撞方向。 以用戶為中心，將360度平面劃分為12個30度一個的扇形區域。

步驟二：激活對應電機。 根據碰撞發生的具體方向，激活與之最接近的1到2個觸覺單元。

通過這種組合，這件觸覺服能夠生成12種截然不同的觸覺模式。這就像一套由12個基本單詞構成的觸覺語言，能夠清晰地向用戶的大腦傳遞“碰撞來自何方”這一關鍵信息。所有這些單元通過藍牙由一顆ESP32微控制器統一協調，確保了反饋的即時性和低延遲。

接下來，團隊設計了一套嚴謹的數據采集與分析流程，像偵探一樣從用戶的行為痕跡中尋找線索。為了在VR中還原用戶的真實動作，團隊使用了索尼的Mocopi（一款基于6個慣性測量單元IMU的動捕系統）。然而，純IMU系統在長時間使用后容易產生位置漂移，導致用戶的虛擬化身“飄走”。

為此，他們創新地采用了傳感器融合方案：用戶的身體姿態（關節彎曲、軀干轉動）由Mocopi提供，而頭部（HMD）的精確位置和朝向，則直接采用HMD自身的定位數據。這樣既利用了IMU捕捉身體運動的靈活性，又保證了整體定位的穩定性，確保了自我化身的準確渲染。

研究人員進一步將每次碰撞事件，按照NPC相對于用戶的方位（前、側、后） 和是否在視野內進行了分類。這種精細化的分類使得他們能夠回答更深刻的問題：觸覺反饋是在所有情況下都起作用，還是僅在視覺盲區（如身后）才效果顯著？

數據顯示，在有觸覺反饋的條件下，用戶的行走軌跡顯著變長、更加曲折，同時骨盆的轉動幅度也更大。這表明，感受到“觸碰”的用戶，不再滿足于“擠過去”，而是做出了更多側身、繞行的主動避讓動作。他們的虛擬身體變得更加“禮貌”和“謹慎”。

然而，一個反直覺的現象是：觸覺反饋組的用戶，與NPC發生的碰撞次數反而增加了。 這并非觸覺失靈，恰恰相反，它揭示了動態環境的復雜性。更積極的避讓動作，在如此密集且多變的人流中，就像在擁擠的舞池中跳起了更復雜的舞步，雖然意圖是避開眼前的舞伴，卻可能意外地撞到身后的其他人。

觸覺不僅指揮了身體，也指揮了目光。數據顯示，有觸覺反饋時，用戶頭部（頸部）轉動的幅度和頻率都顯著更高。那份來自側方或背后的輕微震動，仿佛是一個無聲的警報，促使他們下意識地轉頭去確認情況。問卷調查結果與此完美印證：用戶普遍報告，在觸覺幫助下，他們對視野盲區內的NPC意識更強了。

在步行速度上，研究發現了一個有趣的現象：觸覺反饋并沒有改變用戶的平均步行速度，但卻顯著增大了速度的標準差。

這意味著什么？想象一下你在真實人群中的行走：突然有人擋在面前，你會減速或停頓；發現一個空當，你會立刻加速通過。你的速度是不斷變化的。而在無觸覺的VR中，用戶更容易保持一種“勻速”的、略帶機械感的行進模式。觸覺反饋的引入，打破了這種勻速狀態，讓用戶的步行節奏變得更動態、更“一驚一乍”。這正是用戶對虛擬環境中的碰撞變得更敏感、行為模式更接近現實的有力證據。

相關論文：Effect of Haptic Feedback on Avoidance Behavior and Visual Exploration in Dynamic VR Pedestrian Environment

https://arxiv.org/pdf/2506.20952

這項研究為我們勾勒出了下一代沉浸式模擬技術的清晰藍圖。在應急疏散訓練領域，未來的消防員、安保人員或普通民眾，可以在絕對安全的環境中，通過觸覺反饋親身“感受”到災難性擁擠的壓力和混亂。這種訓練所塑造的肌肉記憶和應激反應，將遠比觀看視頻或進行簡單的VR行走訓練要深刻得多。

對于城市規劃和建筑設計，設計師們可以利用這個平臺，在建筑動工之前，就在虛擬空間中測試其設計的流通效率。他們不僅能“看到”人群的流動，還能通過觸覺服“體驗”到設計瓶頸所帶來的擁堵和碰撞感，從而從源頭上優化設計，預防潛在的公共安全隱患。

展望未來，研究人員指出，當前的振動反饋仍相對初級。未來的觸覺設備可能會集成力度可調的線性共振致動器、溫度模擬、甚至輕量的電肌肉刺激，以模擬從擦肩而過的輕柔觸感到強烈擠壓的不同感受。同時，如何在極高密度人群中優化觸覺提示，避免信息過載，也是一個充滿挑戰的課題。