Gli ingegneri di Vanderbilt sviluppano la realtà virtuale che determina l'ambiente per aiutare gli adolescenti con ASD

Gli astronauti ed i piloti li usano. Così faccia i driver di macchina da corsa di Formula 1 e degli autisti di camion.

Ora c'è un simulatore di realtà virtuale specificamente destinato per aiutare gli adolescenti con disordine di spettro di autismo, o ASD, imparano come guidare.

Secondo i preventivi correnti, uno in ogni 68 bambini negli Stati Uniti ha ASD. È considerato tutta la vita una diagnosi. Ci sono moltissime diverse differenze nella natura e nella severità del disordine, ma consiste generalmente dei danni in sociale e delle abilità di comunicazione combinate con i comportamenti rigidi e ripetitivi.

Di conseguenza, il trattamento di ASD in bambini è stimato per aggiungere annualmente $61 miliardo alla fattura di sanità nazionale ed aggiungere altri $175 miliardo che il costo di cura degli adulti aggiunge.

“Durante i 15 anni scorsi, c'è stato una tal enfasi, così enfasi appropriata, su identificazione in anticipo e sul trattamento iniziale dei bambini con ASD,„ ha detto Amy Weitlauf, uno psicologo che si specializza nell'autismo. “Bene, ora molti di questi bambini sono adolescenti ed adulti, in modo da abbiamo cominciato lavorare a fornire loro il supporto che devono diventare adulti indipendenti. Ed uno di quelli abilità di vita di tasto per indipendenza è, per molta gente, la capacità di guidare.„

Le indagini indicano che circa 30 per cento degli adolescenti con l'unità di ASD o vogliono guidare. Ecco perché Weitlauf, che è un assistente universitario della pediatria al centro medico di Vanderbilt University e della parte del centro di Kennedy di Vanderbilt University, sta collaborando con un gruppo degli ingegneri di Vanderbilt per sviluppare una realtà virtuale adattabile speciale che determina l'ambiente per le persone con ASD. Sebbene non ci sia il trattamento accettato per ASD, sta coltivando l'accordo che ha individualizzato comportamentistico e gli interventi educativi possono avere un impatto positivo sulle vite di queste persone e delle loro famiglie, lei ha spiegato.

Ci sono una serie di simulatori moventi disponibili immediatamente disponibili, ma nessuno hanno le capacità sviluppate nell'architettura movente adattabile di intervento di Vanderbilt VR (VADIA). Non solo specificamente è destinata per insegnare ad adolescenti con ASD alle norme di base della strada, ma VADIA egualmente riunisce le informazioni sui modi unici che reagiscono a determinare le situazioni. Ciò permetterà che il sistema alteri determinare gli scenari con i vari livelli di difficoltà per fornire agli utenti l'addestramento hanno bisogno di mentre li tengono impegnati nel trattamento. Infine, può anche persone dello schermo di guida di cui i deficit sono troppo severi per guidare sicuro.

“Una serie di “alte„ persone di funzionamento con ASD guidano e gli studi hanno indicato che quando stanno imparando tendono a fare più spesso determinati generi degli errori di altri driver dell'inizio. Così come li preparate è molto importante,„ ha detto Nilanjan Sarkar, il professore dell'ingegneria meccanica e Direttore del laboratorio di Autonomous System e di robotica. Dirige il progetto, che è descritto dettagliatamente in un articolo pubblicato online nelle transazioni sui sistemi intelligenti interattivi.

L'impostazione della ricerca consiste di un sedile avvolgente, di un volante, di un freno e dei pedali di gas automobilistici automobilistico davanti ad una grande, visualizzazione piana su una tabella altezza-regolabile. La scatola nera che si siede direttamente sotto lo schermo è un eye tracker che si tiene al corrente di dove il driver sta guardando.

I partecipanti indossano una cuffia avricolare che contiene gli elettrodi che che indicano l'attività elettrica del loro cervello (elettroencefalogramma) e sono agganciati fino ad una schiera dei sensori fisiologici che registrano l'attività elettrica dei muscoli del driver (EMG), l'attività elettrica del cuore (ECG), il riflesso galvanico della pelle, la pressione sanguigna, la temperatura cutanea e la respirazione. Il video elaborato permette che i ricercatori determinino se il driver è impegnato o alesato tramite la simulazione.

Il simulatore ritrae una città con quattro distretti differenti - del centro, residenziali, industriali ed arborei - che è anellata da un'autostrada senza pedaggio. È programmato con quattro tipi di base di determinare gli scenari: giro, fondersi, velocità e leggi. Gli scenari della velocità comprendono quelli che richiedono al driver di cambiare la loro velocità, come fornire o lasciare le zone del banco, i centri di manutenzione della via ed i cambiamenti nel limite di velocità inviato. Gli scenari di leggi comprendono obbedire ai segnali stradali, quali l'arresto ed il rendimento.

Il software comprende una serie di fattori che possono essere cambiati per aumentare o fare diminuire il grado di difficoltà in questione. Può variare la velocità ed aggressività dei veicoli che autonomi il driver incontra. Può variare le condizioni atmosferiche da soleggiato, da nuvoloso e da piovoso. Può anche alterare la risposta del pedale del freno, del pedale di gas e del volante per imitare l'effetto di pavimentazione sdrucciolevole o asciutta.

Il sistema è destinato per dare a driver il feedback immediato quando fanno gli errori. In suo di base, il modo della prestazione, il simulatore reagisce quando il driver fa un errore della prestazione come superamento il limite di velocità o del venire a mancare per fermarsi ad una luce rossa. La simulazione si ferma e un messaggio di testo video sullo schermo e si è ripetuto intelligibilmente che spiega l'errore ed i punti correttivi il driver possono catturare per evitarlo.

Nel suo secondo modo, il simulatore non solo reagisce agli errori della prestazione, ma egualmente reagisce quando il driver non riesce a prestare attenzione agli elementi importanti nella scena, quale l'arresto firma, altri veicoli e pedoni. Questi oggetti sono tracciati nel computer e se l'eye tracker determina che il driver non ha esaminato un tal oggetto per un periodo i ricercatori hanno determinato come adeguato, la simulazione ferma e pubblica un messaggio di errore esplicativo.

“Uno dei nostri risultati preliminari è che gli adolescenti realmente lo gradiscono,„ ha detto Sarkar.

“Questo definitivamente sarebbe un buon aiutante d'istruzione per l'azionamento, senza dubbio,„ Brandon di 16 anni confermato Roberson, dell'adolescente con la sindrome di Asperger che sta partecipando agli studi. Ha permesso del suo principiante e vorrebbe guidare solo. “Uscendo e facente che cosa voglio fare è qualcosa che non abbia potuto mai fare perché non ho potuto guidare.„

Uno studio preliminare con 20 adolescenti ha invecchiato 13 - 18 diagnosticati con ASD ha confermato la valutazione di Roberson. I partecipanti sono stati divisi in due gruppi. La metà è stata provata nel modo della prestazione e la metà è stata provata nel modo di contingenza di sguardo fisso. Dopo sei, 45 sessioni minute, entrambi i gruppi hanno mostrato i miglioramenti nella prestazione. Per la fine della prova, stavano completando più rapido le diverse prove moventi e stavano facendo meno errori.

“Naturalmente, dovremo indicare che questi miglioramenti rinvieranno in vita reale, ma abbiamo buoni motivi pensare che,„ abbiamo detto Sarkar.

In un secondo studio, descritto in un documento presentato alla ricerca nei disordini di spettro di autismo, i ricercatori hanno cominciato a usando VADIA per identificare le differenze critiche in come gli adolescenti con ASD reagiscono a determinare le situazioni confrontate agli adolescenti tipicamente di sviluppo.

I partecipanti hanno compreso l'età 14 e genere-hanno abbinato gli adolescenti: sette adolescenti e sette tipico di sviluppo diagnosticati con ASD. I partecipanti sono stati dati un intervallo delle mansioni destinate per sfidarle sulle abilità di azionamento specifiche e per valutare dove stavano guardando mentre le eseguivano. Questi sono stati divisi in tre livelli differenti di difficoltà facendo uso dei fattori quali il numero dei veicoli sulla strada, il grado di aggressione del driver e la velocità dei veicoli simulati e delle condizioni atmosferiche differenti.

“Abbiamo trovato che i partecipanti con ASD hanno avvertito più errori moventi che gli adolescenti tipici,„ abbiamo detto il Wade di Joshua del socio di ricerca che ha intrapreso gli studi. “Hanno avuti problemi particolari con le mansioni relative al giro, la maggior parte di cui hanno compreso un semaforo.„ Quando ha studiato più a fondo, il Wade ha determinato che i driver con ASD hanno teso a fare gli errori quando hanno passato i periodi anormalmente molti che esaminano l'indicatore luminoso.

I ricercatori egualmente hanno trovato le differenze significative nei vasti reticoli dello sguardo fisso fra i due gruppi. I partecipanti con ASD hanno teso a guardare leggermente più alti e leggermente più alla destra che i partecipanti tipici: un'individuazione coerente con i risultati di uno studio precedente. Egualmente hanno trovato che i partecipanti tipici hanno passato più tempo che esamina la strada appena davanti al veicolo ed alla cima dello schermo.

“Queste differenze nei reticoli di sguardo fisso sono simili alle differenze che altri studi hanno trovato fra il principiante ed i driver esperti. Egualmente abbiamo trovato che i driver con ASD hanno teso a fissare il loro sguardo fisso sugli oggetti differenti, come i semafori, per i periodi più lunghi che i comandi. Ciò è egualmente coerente con le differenze che sono state vedute fra il principiante ed i driver esperti,„ Wade ha detto.

Gli ingegneri egualmente stanno collaudando la batteria dei biosensori che collocano sui loro oggetti. Le prove che hanno eseguito indicano che possono misurare il grado di impegno che i driver avvertono con un'accuratezza di circa 80 per cento.

Quello è abbastanza buono in modo dai ricercatori possono cominciare a rendere i corsi di formazione interattivi.

Hanno sviluppato 144 “prove„ differenti con i vari livelli di difficoltà. Stanno programmando il sistema così, se percepisce che un partecipante ha un ad alto livello dell'impegno, quindi aumenterà la difficoltà della prova seguente per tenerlo dall'annoiarsi.

Tuttavia, se il livello del partecipante di impegno comincia poi a cadere selezionerà una prova più facile per tenerlo dall'ottenere ugualmente frustrato. In questo modo, sperano di ottimizzare l'esperienza per ciascuno determinato. I loro test preliminari indicano che questo approccio può migliorare la tariffa a cui i partecipanti imparano ma, la prova supplementare è richiesta per confermare questa conclusione.

“Se questo approccio funziona, potrebbe aiutare tantissimi giovani con ASD sta bene agli adulti indipendenti e produttivi mentre significativamente diminuendo i costi della sanità della nazione,„ ha detto Sarkar.

Source:

Vanderbilt University