CN114530230A - 基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取受训者的测试与训练方案；获取测试与训练方案的至少一个测试与反馈训练指标，测试与反馈训练指标的参数包括测试与反馈训练基线值；获取受训者按照测试与训练方案训练过程中的测试与反馈训练实测值；根据测试与反馈训练实测值和测试与反馈训练指标的参数获取虚拟现实动画参数；向虚拟现实设备输出虚拟现实动画参数，并重复获取受训者按照测试与训练方案训练过程中的测试与反馈训练实测值的步骤。本申请具有使受训者及时、有效地了解自身生物信息状态及变化情况的效果。

Description

基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练方法、装置、设 备及存储介质
技术领域
本申请涉及人因工程的技术领域，尤其是涉及一种基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
人员能力的测试与反馈训练在很多领域非常重要，如反馈训练法是一种借助现代化仪器将受训者的生理信息传递、反馈给本人的训练方法。经过反复的反馈训练，可使受训者得以了解自身心理状态及变化，学会调节自己的生理机能，进而寻求最佳心理、生理状态，稳定情绪和消除紧张心态。测试与反馈训练已应用于军队、医疗、教育、司法、体育等多个领域，进行人员能力的专业评估及素质训练。
目前，受训者是通过各类仪器仪表查看自身的人体生物信息，虽然显示的是具体数值，但受训者无法及时、直观地将数值转化为有效信息，以了解当前自身的生物信息状态及变化情况，进而影响训练效果。
发明内容
为了使受训者及时、有效地了解自身生物信息状态及变化情况，本申请提供一种基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练方法、装置、设备及存储介质。
第一方面，本申请提供一种基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练方法，采用如下的技术方案：
一种基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练方法，包括：
获取受训者的训练方案；
获取所述训练方案的至少一个测试与反馈训练指标，所述测试与反馈训练指标的参数包括测试与反馈训练基线值；
获取所述受训者按照所述训练方案训练过程中的测试与反馈训练实测值；
根据所述测试与反馈训练实测值和所述测试与反馈训练指标的参数获取虚拟现实动画参数；
向虚拟现实设备输出所述虚拟现实动画参数，并重复所述获取所述受训者按照所述训练方案训练过程中的测试与反馈训练实测值的步骤。
优选的，采用以下方式获取所述测试与反馈训练基线值：
获取根据训练项目对所述受训者进行前测的结果，根据前测结果确定所述测试与反馈训练基线值；或者，
获取所述受训者按照所述训练方案训练的预设时间段内的多个测试与反馈训练实测值，将所述多个测试与反馈训练实测值的平均值作为所述测试与反馈训练基线值，其中，所述预设时间段为所述受训者从开始训练到预设时刻的时间段。
优选的，所述测试与反馈训练指标的参数还包括测试与反馈训练目标值；所述根据所述测试与反馈训练实测值和所述测试与反馈训练指标的参数获取虚拟现实动画参数包括：
根据当前的测试与反馈训练基线值和当前的测试与反馈训练目标值获取对应的虚拟现实动画参数，并判断获取的测试与反馈训练实测值是否达到当前测试与反馈训练目标值且持续第一预设时长；
若是，则将当前的测试与反馈训练目标值作为新的当前的测试与反馈训练基线值，并根据所述新的当前的测试与反馈训练基线值设置新的当前的测试与反馈训练目标值，重复所述根据当前的测试与反馈训练基线值和当前的测试与反馈训练目标值获取对应的虚拟现实动画参数，并判断获取的测试与反馈训练实测值是否达到当前测试与反馈训练目标值且持续第一预设时长的步骤，直到训练结束。
优选的，当所述测试与反馈训练指标为单个时，所述根据当前的测试与反馈训练基线值和当前的测试与反馈训练目标值获取对应的虚拟现实动画参数包括：
根据当前的测试与反馈训练基线值和当前的测试与反馈训练目标值确定多个第一反馈区间，所述多个第一反馈区间与预设的虚拟现实动画参数一一对应；
获取所述测试与反馈训练实测值位于的第一反馈区间所对应的虚拟现实动画参数。
优选的，当所述测试与反馈训练指标为多个时，所述根据当前的测试与反馈训练基线值和当前的测试与反馈训练目标值获取对应的虚拟现实动画参数包括：
根据属于同一测试与反馈训练指标的当前的测试与反馈训练基线值和当前的测试与反馈训练目标值确定每个测试与反馈训练指标的多个第一反馈区间，属于同一测试与反馈训练指标的多个第一反馈区间对应不同的虚拟现实动画参数，且不同测试与反馈训练指标的第一反馈区间一一对应，一一对应的第一反馈区间对应相同的虚拟现实动画参数；
获取多个测试与反馈训练实测值所在的第一反馈区间，并判断所述多个测试与反馈训练实测值所在的第一反馈区间对应的虚拟现实动画参数是否均相同；
若是，则获取所述多个测试与反馈训练实测值所在的第一反馈区间对应的虚拟现实动画参数；
若否，则选取预设的测试与反馈训练指标对应的测试与反馈训练实测值所在的第一反馈区间，获取该第一反馈区间对应的虚拟现实动画参数。
优选的，当所述测试与反馈训练指标为单个时，所述根据所述测试与反馈训练实测值和所述测试与反馈训练指标的参数获取虚拟现实动画参数包括：
设置各虚拟现实动画参数的等级，每个等级的虚拟现实动画参数均对应一第二反馈区间；
判断获取的测试与反馈训练实测值是否位于当前等级的虚拟现实动画参数对应的第二反馈区间且持续第二预设时长；
若是，则获取下一等级的虚拟现实动画参数，并将下一等级的虚拟现实动画参数作为当前等级的虚拟现实动画参数，重复所述判断获取的测试与反馈训练实测值是否位于当前等级的虚拟现实动画参数对应的第二反馈区间且持续第二预设时长，直到训练结束；
其中，若当前等级是初始等级，则该第二反馈区间为基于所述测试与反馈训练基线值生成的基线区间；
若当前等级不是初始等级，则该第二反馈区间为基于满足预设条件的测试与反馈训练实测值的平均值生成的基线区间，所述预设条件为位于上一等级的虚拟现实动画参数对应的第二反馈区间且持续所述第二预设时长。
优选的，在所述根据所述测试与反馈训练实测值和所述测试与反馈训练指标的参数获取虚拟现实动画参数之后，还包括：
根据第一回归模型对所述测试与反馈训练基线值进行更新，其中，所述第一回归模型为y1＝b1x1+a1，y1表示更新后的测试与反馈训练基线值，x1表示更新前的测试与反馈训练基线值，a1为常数项，b1为回归系数；
根据第二回归模型对所述测试与反馈训练目标值进行更新，其中，所述第二回归模型为y2＝b2x2+a2，y2表示更新后的测试与反馈训练目标值，x2表示更新前的测试与反馈训练目标值，a2为常数项，b2为回归系数；
所述根据所述测试与反馈训练实测值和所述测试与反馈训练指标的参数获取虚拟现实动画参数包括：
根据所述测试与反馈训练实测值、更新后的测试与反馈训练基线值和更新后的测试与反馈训练目标值获取虚拟现实动画参数。
优选的，还包括：
根据更新后的测试与反馈训练基线值与下一次获取的测试与反馈训练实测值，计算第一差异值E1，其中，E1＝(z-y1)/y1，z为下一次获取的测试与反馈训练实测值；
根据更新后的测试与反馈训练目标值与下一次获取的测试与反馈训练实测值，计算第二差异值E2，其中，E2＝(z-y2)/y2；
根据E1与E2的绝对值对所述第一回归模型和/或所述第二回归模型进行修正。
第二方面，本申请提供一种基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练装置，采用如下的技术方案：
一种基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练装置，包括：
第一获取模块，用于获取受训者的训练方案
第二获取模块，用于获取所述训练方案的至少一个测试与反馈训练指标，所述测试与反馈训练指标的参数包括测试与反馈训练基线值；
第三获取模块，用于获取所述受训者按照所述训练方案训练过程中的测试与反馈训练实测值；
第四获取模块，用于根据所述测试与反馈训练实测值和所述测试与反馈训练指标的参数获取虚拟现实动画参数；以及，
输出模块，用于向虚拟现实设备输出所述虚拟现实动画参数，并进入所述第三获取模块。
第三方面，本申请提供一种电子设备，采用如下的技术方案：
一种电子设备，包括存储器和处理器；所述存储器上存储有能够被所述处理器加载并执行第一方面任一项所述的方法的计算机程序。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行第一方面任一项所述的方法的计算机程序。
本申请基于主客观数据结合人工智能算法作为反馈训练法,将采集的人体生理信号转化为容易理解的虚拟现实画面并反馈给受训者，经过反复的反馈训练，可使受训者能够完全沉浸在反馈动画的效果里，得以快速、有效地了解自身的生物状态及变化，进而使受训者能够习得有意识地自主调节，改善异常生理活动变化，提升训练效果。
附图说明
图1是本申请实施例的基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练方法的流程示意图。
图2是本申请实施例中步骤S400的流程示意图。
图3是本申请实施例中步骤S400的另一流程示意图。
图4是本申请实施例中步骤S420的流程示意图。
图5是本申请实施例中展示E1、E2与Ei的关系图。
图6是本申请实施例的基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练装置600的结构框图。
图7是本申请实施例的电子设备700的结构框图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本申请实施例提供一种基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练系统。其软件分为服务端和客户端，服务端和客户端需要在同一个网段下，客户端自动搜索服务端的IP地址，客户端选择服务端IP地址进行连接，实现服务端与客户端的通信；通过服务端和客户端可进行多受训者同时训练。服务端包括选项设置模块、数据管理模块以及训练模块三大模块，客户端呈现虚拟现实动画的反馈画面，并在训练结束后将训练结果数据上传给服务端。
具体的，选项设置模块主要对训练过程中相关内容进行管理，包括训练相关设置、背景音乐管理、受训者管理。
数据管理模块对反馈过程中采集的数据生成相关报告和档案，包括训练方案管理、报告管理、档案管理。其中，训练方案管理是呈现目前系统中所有的训练方案，可根据需要自定义新的训练方案和新的训练动画；报告管理是对所有受训者训练的结果数据生成相对应的报告进行管理；档案管理是对团体训练同一个受训者在同一个训练方案下训练超过2次以上生成该受训者的训练档案并进行管理。
训练模块用于实施具体的训练方案，包括团体训练，即多受训者同时在一个训练方案下进行训练；以及单独训练，即多受训者同时在不同的训练方案下分别进行训练。
基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练系统的硬件包括虚拟现实设备、生理记录仪。虚拟现实设备包括一套虚拟现实基站以及与客户端相对应数量的虚拟现实头盔，用以呈现虚拟现实动画场景。生理记录仪包括无线生理皮电传感器设备、无线肌电传感器设备、无线光电血容量脉搏传感器设备、无线皮温传感器设备、无线呼吸传感器设备等，通过这些设备采集测试与反馈训练实测值，进而控制虚拟现实动画的变化。
图1为本实施例提供的一种基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练方法的流程示意图。如图1所示，该方法的主要流程描述如下(步骤S100～S500)：
步骤S100，获取受训者的训练方案；
步骤S200，获取训练方案的至少一个测试与反馈训练指标，测试与反馈训练指标的参数包括测试与反馈训练基线值；
步骤S300，获取受训者按照训练方案训练过程中的测试与反馈训练实测值；
步骤S400，根据测试与反馈训练实测值和测试与反馈训练指标的参数获取虚拟现实动画参数；
步骤S500，向虚拟现实设备输出虚拟现实动画参数，并重复步骤S300。
本实施例中，测试与反馈训练指标、训练方案与训练项目相对应，例如：若训练项目是放松训练，则测试与反馈训练指标包括皮温、肌电、脑电、脉搏等；若训练项目是应激训练，则测试与反馈训练指标包括呼吸、脉搏等；若训练项目是注意集中训练，则测试与反馈训练指标包括兴趣区的注视时长百分比等。虚拟现实动画参数包括动画图案及颜色等。
可以采用以下两种方式获取测试与反馈训练基线值：
(1)获取根据训练项目对受训者进行前测的结果，根据前测结果确定测试与反馈训练基线值；
一般情况下，一次典型的自主训练前后均需进行一次例如2分钟的前测，前测包括行为测试、问卷量表测试、生理信号测试、眼动信号测试、脑电信号测试等，其目的是获取各生物信号的基础值，即测试与反馈训练基线值。训练师在前测的基础上设定反馈训练的测试与反馈训练目标值，明确受训者当前的中枢神经系统和自主神经系统的状态，为其设定训练目标提供依据，根据前测结果确定训练方案和测试与反馈训练指标，其中，训练方案包括训练场景、训练目标和推荐训练时间等内容。
在受训者按照训练方案训练结束后，根据训练结果为受训者提供后测，对比后测结果与前测结果，用以评价受训者训练过程的效果，为受训者提供下一次训练的训练方案，推荐下次训练调节的基准，直到达到一个稳定水平。可见，若一次训练过程包括前测、训练、后测三个步骤，可以使训练过程更灵活。
(2)获取受训者按照训练方案训练的预设时间段内的多个测试与反馈训练实测值，将多个测试与反馈训练实测值的平均值作为测试与反馈训练基线值，其中，预设时间段为受训者从开始训练到预设时刻的时间段。
例如，采集受训者在开始训练1min内所有的测试与反馈训练实测值，并计算平均值，将该平均值设置为初始的测试与反馈训练基线值。另外，在这1min内可以采用默认的虚拟现实动画参数进行动画显示。
作为本实施例的一种可选实施方式，当测试与反馈训练指标为单个时，如图2所示，步骤S400包括：
步骤S410，设置各虚拟现实动画参数的等级，每个等级的虚拟现实动画参数均对应一第二反馈区间；
步骤S411，判断获取的测试与反馈训练实测值是否位于当前等级的虚拟现实动画参数对应的第二反馈区间且持续第二预设时长，若是，则进入步骤S412；
步骤S412，获取下一等级的虚拟现实动画参数，并将下一等级的虚拟现实动画参数作为当前等级的虚拟现实动画参数，重复步骤S411，直到训练结束。
步骤S412中，若当前等级是初始等级，则该第二反馈区间为基于测试与反馈训练基线值生成的基线区间；若当前等级不是初始等级，则该第二反馈区间为基于满足预设条件的测试与反馈训练实测值的平均值生成的基线区间，预设条件为位于上一等级的虚拟现实动画参数对应的第二反馈区间且持续第二预设时长。
本可选实施方式中，为每个虚拟现实动画参数设置等级高低，可以从高到低、也可以从低到高的顺序获取虚拟现实动画参数，只有实时采集的测试与反馈训练实测值在当前等级的虚拟现实动画参数对应的第二反馈区间内，并且保持第二预设时长，才能获取下一等级的虚拟现实动画参数，使虚拟现实设备按照虚拟现实动画参数提供虚拟现实动画。
下面以应激训练为例对上述获取虚拟现实动画参数进行具体说明。
应激训练提供几种不同的指标反馈方式，分别为基于呼吸指标的应激训练、基于脉搏指标的应激训练。应激训练有两种不同形式，一种是基于一般场景的应激训练，一种是基于特定场景的应激训练。
对于特定场景下的呼吸应激训练，呼吸采用呼吸频次作为测试与反馈训练指标，通过训练使得受训者的呼吸频次降低。基于上述测试与反馈训练基线值的获取方法设置测试与反馈训练基线值为24，并将虚拟现实动画参数设置6个等级，分别为等级1、等级2、等级3、等级4、等级5和等级6。
训练开始，获取等级1的虚拟现实动画参数，使虚拟现实设备按照等级1的虚拟现实动画参数提供虚拟现实动画。当获取的测试与反馈训练实测值在测试与反馈训练基线值24的上下两个单位[22,26]内持续3min，获取等级2的虚拟现实动画参数，使虚拟现实设备按照等级2的虚拟现实动画参数提供虚拟现实动画，并计算在[22,26]持续3min的所有测试与反馈训练实测值的平均值，例如23，则等级2对应的第二反馈区间为23的上下两个单位[21,25]。
当获取的测试与反馈训练实测值在[21,25]内持续3min，获取等级3的虚拟现实动画参数，使虚拟现实设备按照等级3的虚拟现实动画参数提供虚拟现实动画，参见等级2对应的第二反馈区间的获取方法，获取等级3对应的第二反馈区间，如此循环直至训练结束。
作为本实施例的一种可选实施方式，测试与反馈训练指标的参数还包括测试与反馈训练目标值；此时需要根据测试与反馈训练实测值、测试与反馈训练目标值和测试与反馈训练基线值共同获取虚拟现实动画参数。如图3所示，步骤S400包括：
步骤S420，根据当前的测试与反馈训练基线值和当前的测试与反馈训练目标值获取对应的虚拟现实动画参数；
步骤S421，判断获取的测试与反馈训练实测值是否达到当前测试与反馈训练目标值且持续第一预设时长，若是，则进入步骤S422；
步骤S422，将当前的测试与反馈训练目标值作为新的当前的测试与反馈训练基线值，并根据新的当前的测试与反馈训练基线值设置新的当前的测试与反馈训练目标值，重复步骤S420，直到训练结束。
本可选实施方式中，测试与反馈训练目标值和测试与反馈训练基线值并不是固定的，而是动态变化的。测试与反馈训练基线值的初始值可以按照上述测试与反馈训练基线值的获取方法获得；而测试与反馈训练目标值的初始值可以根据测试与反馈训练基线值的初始值进行设定，例如：将测试与反馈训练基线值的初始值上升或下降20％后作为测试与反馈训练目标值的初始值，具体上升还是下降视具体参数而定，当然，也可以自定义输入测试与反馈训练目标值的初始值。
在获取到测试与反馈训练基线值的初始值a和测试与反馈训练目标值的初始值b，并开始训练后，根据a和b获取对应的虚拟现实动画参数。当获取的测试与反馈训练实测值连续第一预设时长(例如3min)达到a时，给受训者一个积极反馈，并对测试与反馈训练基线值进行更新，当前的测试与反馈训练基线值变为b，此时，可根据当前的测试与反馈训练基线值b设定当前的测试与反馈训练目标值b1，例如b1＝0.8b、b1＝1.2b，或者自定义输入测试与反馈训练目标值b1，根据b和b1获取虚拟现实动画参数，使虚拟现实设备按照该虚拟现实动画参数提供虚拟现实动画。
当获取的测试与反馈训练实测值连续第一预设时长(例如3min)达到b1时，给受训者一个积极反馈，并对测试与反馈训练基线值进行更新，当前的测试与反馈训练基线值变为b1，此时可根据当前的测试与反馈训练基线值b1设定当前的测试与反馈训练目标值b2，例如b2＝0.8b1、b2＝1.2b1，或者自定义输入测试与反馈训练目标值b2，根据b1和b2获取虚拟现实动画参数，使虚拟现实设备按照该虚拟现实动画参数提供虚拟现实动画。如此循环直至训练结束。
通过实时的测试与反馈训练实测值动态设定测试与反馈训练基线值和测试与反馈训练目标值，在达到当前目标后，将其作为新的基准进行训练，可以循序渐进的使受训者达到最终的训练目标。
进一步地，由于测试与反馈训练基线值和测试与反馈训练目标值是动态变化的，因此每个阶段的通过测试与反馈训练基线值和测试与反馈训练目标值获取虚拟现实动画参数也可能是变化的。
下面分别通过单个测试与反馈训练指标、多个测试与反馈训练指标两个方面对根据当前的测试与反馈训练基线值和当前的测试与反馈训练目标值获取虚拟现实动画参数进行阐述。
A.当测试与反馈训练指标为单个时，步骤S420包括：根据当前的测试与反馈训练基线值和当前的测试与反馈训练目标值确定多个第一反馈区间，多个第一反馈区间与预设的虚拟现实动画参数一一对应；获取测试与反馈训练实测值位于的第一反馈区间所对应的虚拟现实动画参数。
以一般场景下的呼吸应激训练为例，呼吸采用呼吸频次作为测试与反馈训练指标，通过训练使得受训者的呼吸频次降低。
设置测试与反馈训练基线值Y，测试与反馈训练目标值X，X＝0.8*Y，根据Y、X值计算出中间值Z，Z＝2Y-X。参见表1，根据X、Y、Z值设置多个第一反馈区间，不同的第一反馈区间对应不同的虚拟现实动画参数。实时判断测试与反馈训练实测值在哪个第一反馈区间，就获取该第一反馈区间对应的虚拟现实动画参数，使虚拟现实设备按照该虚拟现实动画参数呈现虚拟现实动画。
表1
Figure BDA0003453625560000111
B.当测试与反馈训练指标为多个时，如图4所示，步骤S420包括：
步骤S4201,根据属于同一测试与反馈训练指标的当前的测试与反馈训练基线值和当前的测试与反馈训练目标值确定每个测试与反馈训练指标的多个第一反馈区间，属于同一测试与反馈训练指标的多个第一反馈区间对应不同的虚拟现实动画参数，且不同测试与反馈训练指标的第一反馈区间一一对应，一一对应的第一反馈区间对应相同的虚拟现实动画参数；
步骤S4202,获取多个测试与反馈训练实测值所在的第一反馈区间，并判断多个测试与反馈训练实测值所在的第一反馈区间对应的虚拟现实动画参数是否均相同；若是，则进入步骤S4203,若否，则进入步骤S4204；
步骤S4203,获取多个测试与反馈训练实测值所在的第一反馈区间对应的虚拟现实动画参数；
步骤S4204，选取预设的测试与反馈训练指标对应的测试与反馈训练实测值所在的第一反馈区间，获取该第一反馈区间对应的虚拟现实动画参数。
下面以放松训练为例对上述获取虚拟现实动画参数进行具体说明。
放松训练分为基于皮电指标的放松反馈、基于皮温指标的放松反馈、基于肌电指标的放松反馈、基于脑电指标的放松反馈、基于脉搏指标的放松反馈、基于皮电皮温指标的放松反馈。
对于基于皮电皮温指标的放松训练，采用皮肤电SC和皮肤温度均值Mean作为测试与反馈训练指标，通过训练使得用户的皮肤电降低、皮温值升高。
设置皮肤电的测试与反馈训练基线值Y1，测试与反馈训练目标值X1，X1＝0.8*Y1，根据Y1、X1值计算出中间值Z1，Z1＝2Y1-X1；设置皮温的测试与反馈训练基线值Y2，测试与反馈训练目标值X2，X2＝Y2+0.6℃，根据Y2、X2值计算出中间值Z2，Z2＝2Y2-X2。
参见表2，根据X1、Y1、Z1值设置皮肤电的多个第一反馈区间，不同的第一反馈区间对应不同的虚拟现实动画参数；根据X2、Y2、Z2值设置皮温的多个第一反馈区间，不同的第一反馈区间对应不同的虚拟现实动画参数。
当皮肤电的测试与反馈训练实测值位于[1/2*(Z1-Y1)、Z1)，皮温的测试与反馈训练实测值位于(Z2、1/2*(Y2-Z2)]时，二者对应相同的虚拟现实动画参数，即呈现20％的鱼、花动画，且颜色为红色。
当皮肤电的测试与反馈训练实测值位于[Y1、1/2*(Z1-Y1))，皮温的测试与反馈训练实测值位于(Z2、1/2*(Y2-Z2)]时，二者对应不同的虚拟现实动画参数。由于可以预先设置皮肤电和皮温中的一个测试与反馈训练指标作为优选项，因此，可以选取优选项对应的的虚拟现实动画参数。例如：优选项是皮肤电，则呈现40％的鱼、花动画，且颜色为蓝色。
表2
Figure BDA0003453625560000131
作为本实施例的一种可选实施方式，在步骤S400之后，根据第一回归模型对测试与反馈训练基线值进行更新，其中，第一回归模型为y1＝b1x1+a1，y1表示更新后的测试与反馈训练基线值，x1表示更新前的测试与反馈训练基线值，a1为常数项，b1为回归系数；并根据第二回归模型对测试与反馈训练目标值进行更新，其中，第二回归模型为y2＝b2x2+a2，y2表示更新后的测试与反馈训练目标值，x2表示更新前的测试与反馈训练目标值，a2为常数项，b2为回归系数。
在本可选实施方式中，测试与反馈训练基线值、测试与反馈训练目标值也是动态变化的。在每次通过测试与反馈训练基线值、测试与反馈训练目标值和测试与反馈训练实测值生成虚拟现实动画参数之后，都需要通过回归分析法对测试与反馈训练基线值和测试与反馈训练目标值进行更新，并将更新后的测试与反馈训练基线值和测试与反馈训练目标值与下一次获取的测试与反馈训练实测值共同获取新的虚拟现实动画参数。
进一步地，为了提高测试与反馈训练基线值和测试与反馈训练目标值的更新准确度，需要通过每次更新后的测试与反馈训练基线值和测试与反馈训练基线值与重新获取的测试与反馈训练实测值之间的差异，对第一回归模型、第二回归模型进行实时修正。具体如下：
根据更新后的测试与反馈训练基线值与下一次获取的测试与反馈训练实测值，计算第一差异值E1，其中，E1＝(z-y1)/y1，z为下一次获取的测试与反馈训练实测值；根据更新后的测试与反馈训练目标值与下一次获取的测试与反馈训练实测值，计算第二差异值E2，其中，E2＝(z-y2)/y2；然后根据E1与E2的绝对值Ei对第一回归模型和/或第二回归模型进行修正。
如图5所示，E1与E2的绝对值越大，测试与反馈训练目标值和测试与反馈训练基线值的更新准确度Ei越低；E1与E2的绝对值越小，测试与反馈训练目标值和测试与反馈训练基线值的更新准确度Ei越高。
另外，表3也示出了E1、E2与Ei的对应取值关系。
表3
E<sub>1</sub> E<sub>2</sub> E<sub>i</sub>
(-0.25，0.25) (-0.25，0.25) (75％,100％]
(-0.5，-0.25]&[0.25，0.5) (-0.5，-0.25]&[0.25，0.5) (50％,75％]
(-0.75，-0.5]&[0.5,0.75) (-0.75，-0.5]&[0.5,0.75) (25％,50％]
[-1，-0.75]&[0.75,1] [-1，-0.75]&[0.75,1] [0％,25％]
图6为本申请实施例提供的一种基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练装置600的结构框图。如图6所示，该基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练600主要包括：
第一获取模块601，用于获取受训者的训练方案
第二获取模块602，用于获取训练方案的至少一个测试与反馈训练指标，测试与反馈训练指标的参数包括测试与反馈训练基线值；
第三获取模块603，用于获取受训者按照训练方案训练过程中的测试与反馈训练实测值；
第四获取模块604，用于根据测试与反馈训练实测值和测试与反馈训练指标的参数获取虚拟现实动画参数；以及，
输出模块605，用于向虚拟现实设备输出虚拟现实动画参数，并进入第三获取模块603。
本申请实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。
本申请实施例提供的方法中的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例提供的一种基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练装置，通过前述对基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中的基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练装置的实施方法，为了说明书的简洁，在此不再详述。
图7为本申请实施例提供的一种电子设备700的结构框图。电子设备700可以是手机、平板电脑、PC机、服务器等设备。如图7所示，电子设备700包括存储器701、处理器702和通信总线703；存储器701、处理器702通过通信总线703相连。
存储器701可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器701可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令以及用于实现上述实施例提供的基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练方法的指令等；存储数据区可存储上述实施例提供的基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练方法中涉及到的数据等。
处理器702可以包括一个或者多个处理核心。处理器702通过运行或执行存储在存储器701内的指令、程序、代码集或指令集，调用存储在存储器701内的数据，执行本申请的各种功能和处理数据。处理器702可以为特定用途集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、数字信号处理装置(Digital Signal Processing Device，DSPD)、可编程逻辑装置(ProgrammableLogic Device，PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器和微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器702功能的电子器件还可以为其它，本申请实施例不作具体限定。
本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如上述实施例提供的基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练方法的计算机程序。
本实施例中，计算机可读存储介质可以是保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质可以是但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意组合。具体的，计算机可读存储介质可以是便携式计算机盘、硬盘、U盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、讲台随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、光盘、磁碟、机械编码设备以及上述任意组合。
本实施例中的计算机程序包含用于执行图1所示的方法的程序代码，程序代码可包括对应执行上述实施例提供的方法步骤对应的指令。计算机程序可从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络(例如因特网、局域网、广域网和/或无线网)下载到外部计算机或外部存储设备。计算机程序可完全地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行。
另外，需要理解的是，诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或者操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练方法，其特征在于，包括：
获取受训者的训练方案；
获取所述训练方案的至少一个测试与反馈训练指标，所述测试与反馈训练指标的参数包括测试与反馈训练基线值；
获取所述受训者按照所述训练方案训练过程中的测试与反馈训练实测值；
根据所述测试与反馈训练实测值和所述测试与反馈训练指标的参数获取虚拟现实动画参数；
向虚拟现实设备输出所述虚拟现实动画参数，并重复所述获取所述受训者按照所述训练方案训练过程中的测试与反馈训练实测值的步骤。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用以下方式获取所述测试与反馈训练基线值：
获取根据训练项目对所述受训者进行前测的结果，根据前测结果确定所述测试与反馈训练基线值；或者，
获取所述受训者按照所述训练方案训练的预设时间段内的多个测试与反馈训练实测值，将所述多个测试与反馈训练实测值的平均值作为所述测试与反馈训练基线值，其中，所述预设时间段为所述受训者从开始训练到预设时刻的时间段。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述测试与反馈训练指标的参数还包括测试与反馈训练目标值；所述根据所述测试与反馈训练实测值和所述测试与反馈训练指标的参数获取虚拟现实动画参数包括：
根据当前的测试与反馈训练基线值和当前的测试与反馈训练目标值获取对应的虚拟现实动画参数，并判断获取的测试与反馈训练实测值是否达到当前测试与反馈训练目标值且持续第一预设时长；
若是，则将当前的测试与反馈训练目标值作为新的当前的测试与反馈训练基线值，并根据所述新的当前的测试与反馈训练基线值设置新的当前的测试与反馈训练目标值，重复所述根据当前的测试与反馈训练基线值和当前的测试与反馈训练目标值获取对应的虚拟现实动画参数，并判断获取的测试与反馈训练实测值是否达到当前测试与反馈训练目标值且持续第一预设时长的步骤，直到训练结束。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当所述测试与反馈训练指标为单个时，所述根据当前的测试与反馈训练基线值和当前的测试与反馈训练目标值获取对应的虚拟现实动画参数包括：
根据当前的测试与反馈训练基线值和当前的测试与反馈训练目标值确定多个第一反馈区间，所述多个第一反馈区间与预设的虚拟现实动画参数一一对应；
获取所述测试与反馈训练实测值位于的第一反馈区间所对应的虚拟现实动画参数。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当所述测试与反馈训练指标为多个时，所述根据当前的测试与反馈训练基线值和当前的测试与反馈训练目标值获取对应的虚拟现实动画参数包括：
根据属于同一测试与反馈训练指标的当前的测试与反馈训练基线值和当前的测试与反馈训练目标值确定每个测试与反馈训练指标的多个第一反馈区间，属于同一测试与反馈训练指标的多个第一反馈区间对应不同的虚拟现实动画参数，且不同测试与反馈训练指标的第一反馈区间一一对应，一一对应的第一反馈区间对应相同的虚拟现实动画参数；
获取多个测试与反馈训练实测值所在的第一反馈区间，并判断所述多个测试与反馈训练实测值所在的第一反馈区间对应的虚拟现实动画参数是否均相同；
若是，则获取所述多个测试与反馈训练实测值所在的第一反馈区间对应的虚拟现实动画参数；
若否，则选取预设的测试与反馈训练指标对应的测试与反馈训练实测值所在的第一反馈区间，获取该第一反馈区间对应的虚拟现实动画参数。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，当所述测试与反馈训练指标为单个时，所述根据所述测试与反馈训练实测值和所述测试与反馈训练指标的参数获取虚拟现实动画参数包括：
设置各虚拟现实动画参数的等级，每个等级的虚拟现实动画参数均对应一第二反馈区间；
判断获取的测试与反馈训练实测值是否位于当前等级的虚拟现实动画参数对应的第二反馈区间且持续第二预设时长；
若是，则获取下一等级的虚拟现实动画参数，并将下一等级的虚拟现实动画参数作为当前等级的虚拟现实动画参数，重复所述判断获取的测试与反馈训练实测值是否位于当前等级的虚拟现实动画参数对应的第二反馈区间且持续第二预设时长，直到训练结束；
其中，若当前等级是初始等级，则该第二反馈区间为基于所述测试与反馈训练基线值生成的基线区间；
若当前等级不是初始等级，则该第二反馈区间为基于满足预设条件的测试与反馈训练实测值的平均值生成的基线区间，所述预设条件为位于上一等级的虚拟现实动画参数对应的第二反馈区间且持续所述第二预设时长。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根据所述测试与反馈训练实测值和所述测试与反馈训练指标的参数获取虚拟现实动画参数之后，还包括：
根据第一回归模型对所述测试与反馈训练基线值进行更新，其中，所述第一回归模型为y1=b1x1+a1，y1表示更新后的测试与反馈训练基线值，x1表示更新前的测试与反馈训练基线值，a1为常数项，b1为回归系数；
根据第二回归模型对所述测试与反馈训练目标值进行更新，其中，所述第二回归模型为y2=b2x2+a2，y2表示更新后的测试与反馈训练目标值，x2表示更新前的测试与反馈训练目标值，a2为常数项，b2为回归系数；
所述根据所述测试与反馈训练实测值和所述测试与反馈训练指标的参数获取虚拟现实动画参数包括：
根据所述测试与反馈训练实测值、更新后的测试与反馈训练基线值和更新后的测试与反馈训练目标值获取虚拟现实动画参数。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：
根据更新后的测试与反馈训练基线值与下一次获取的测试与反馈训练实测值，计算第一差异值E1，其中，E1=（z-y1）/y1，z为下一次获取的测试与反馈训练实测值；
根据更新后的测试与反馈训练目标值与下一次获取的测试与反馈训练实测值，计算第二差异值E2，其中，E2=（z-y2）/y2；
根据E1与E2的绝对值对所述第一回归模型和/或所述第二回归模型进行修正。
9.一种基于虚拟现实技术的人员能力测试与反馈训练装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取受训者的训练方案
第二获取模块，用于获取所述训练方案的至少一个测试与反馈训练指标，所述测试与反馈训练指标的参数包括测试与反馈训练基线值；
第三获取模块，用于获取所述受训者按照所述训练方案训练过程中的测试与反馈训练实测值；
第四获取模块，用于根据所述测试与反馈训练实测值和所述测试与反馈训练指标的参数获取虚拟现实动画参数；以及，
输出模块，用于向虚拟现实设备输出所述虚拟现实动画参数，并进入所述第三获取模块。
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；所述存储器上存储有能够被所述处理器加载并执行如权利要求1至8中任一种方法的计算机程序。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至8中任一种方法的计算机程序。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115862815A (zh) * 2022-11-29 2023-03-28 北京津发科技股份有限公司 人机工效测试与训练方法、系统、设备以及可读存储介质

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110105859A1 (en) * 2009-04-24 2011-05-05 Advanced Brain Monitoring, Inc. Adaptive Performance Trainer
US20110213197A1 (en) * 2010-02-26 2011-09-01 Robertson Bruce D Computer augmented therapy
CN105664332A (zh) * 2016-04-14 2016-06-15 北京阳光易德科技股份有限公司 一种心理应激训练系统及方法
CN108428475A (zh) * 2018-05-15 2018-08-21 段新 基于人体生理数据监测和虚拟现实的生物反馈训练系统
CN109064821A (zh) * 2018-08-31 2018-12-21 苏州竹原信息科技有限公司 一种基于虚拟现实的安保综合训练系统及方法
CN208521618U (zh) * 2018-05-15 2019-02-19 段新 基于人体生理数据监测和虚拟现实的生物反馈训练系统
CN109925582A (zh) * 2019-03-20 2019-06-25 天津大学 双模态脑-机交互式运动神经反馈训练装置和方法
CN110302460A (zh) * 2019-08-09 2019-10-08 丹阳慧创医疗设备有限公司 一种注意力训练方法、装置、设备及系统
WO2020121299A1 (en) * 2018-12-09 2020-06-18 The Medical Research, Infrastructure and Health Services Fund of the Tel Aviv Medical Center Stress disorder training
CN111352502A (zh) * 2018-12-20 2020-06-30 三星电子株式会社 生物响应虚拟现实系统及操作其的方法
CN111920408A (zh) * 2020-08-11 2020-11-13 深圳大学 结合虚拟现实的脑电神经反馈系统的信号分析方法及组件
CN112675405A (zh) * 2020-12-30 2021-04-20 广州市迪拓信息科技有限公司 基于虚拟现实的军人心理训练方法、设备及装置

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110105859A1 (en) * 2009-04-24 2011-05-05 Advanced Brain Monitoring, Inc. Adaptive Performance Trainer
US20110213197A1 (en) * 2010-02-26 2011-09-01 Robertson Bruce D Computer augmented therapy
CN105664332A (zh) * 2016-04-14 2016-06-15 北京阳光易德科技股份有限公司 一种心理应激训练系统及方法
CN108428475A (zh) * 2018-05-15 2018-08-21 段新 基于人体生理数据监测和虚拟现实的生物反馈训练系统
CN208521618U (zh) * 2018-05-15 2019-02-19 段新 基于人体生理数据监测和虚拟现实的生物反馈训练系统
CN109064821A (zh) * 2018-08-31 2018-12-21 苏州竹原信息科技有限公司 一种基于虚拟现实的安保综合训练系统及方法
WO2020121299A1 (en) * 2018-12-09 2020-06-18 The Medical Research, Infrastructure and Health Services Fund of the Tel Aviv Medical Center Stress disorder training
CN111352502A (zh) * 2018-12-20 2020-06-30 三星电子株式会社 生物响应虚拟现实系统及操作其的方法
CN109925582A (zh) * 2019-03-20 2019-06-25 天津大学 双模态脑-机交互式运动神经反馈训练装置和方法
CN110302460A (zh) * 2019-08-09 2019-10-08 丹阳慧创医疗设备有限公司 一种注意力训练方法、装置、设备及系统
CN111920408A (zh) * 2020-08-11 2020-11-13 深圳大学 结合虚拟现实的脑电神经反馈系统的信号分析方法及组件
CN112675405A (zh) * 2020-12-30 2021-04-20 广州市迪拓信息科技有限公司 基于虚拟现实的军人心理训练方法、设备及装置

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HONG WU: "Evaluation of Motor Training Performance in 3D Virtual Environment via Combining Brain-computer Interface and Haptic Feedback", 《PROCEDIA COMPUTER SCIENCE》 *
张艺严: "漂浮放松反馈训练快速心理恢复舱", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *
王佳等: "虚拟现实技术在军事心理训练中的研究与展望", 《军事医学》 *
田建全等: "SPCS生物反馈训练在军人飞行员心理训练中的应用研究", 《人民军医》 *
郝再军: "混合现实环境中精确抓握的视触觉感知运动融合研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库基础科学辑》 *
郭仡等: "面向运动想象脑-机接口的样本筛选在线分类器更新策略研究", 《航天医学与医学工程》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115862815A (zh) * 2022-11-29 2023-03-28 北京津发科技股份有限公司 人机工效测试与训练方法、系统、设备以及可读存储介质
CN115862815B (zh) * 2022-11-29 2023-12-19 北京津发科技股份有限公司 人机工效测试与训练方法、系统、设备以及可读存储介质

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