Laboratoire de comportement de gestion ergolabConception: en combinaison avec le module de conception expérimentale ergolab Human machine Environment Test Cloud Platform, la conception expérimentale professionnelle peut être réalisée sur la base de différents environnements expérimentaux, y compris des environnements de laboratoire standard, des environnements de simulation d'environnement physique, des environnements de réalité virtuelle, ainsi que des environnements de terrain réels, orientés vers les images, l'audio, le texte, la vidéo, les pages Web, les applications et les objets de test tels que les prototypes VR, les interfaces HMI, etc. La plate - forme dispose également d'une bibliothèque de modèles d'évaluation subjective tels que des questionnaires, des échelles, des paradigmes d'expérimentation comportementale et d'autres.
Acquisition synchrone des données: grâce à la plate - forme ergolab Human - machine Environment Synchronous Cloud Platform, il est possible d'acquérir de manière synchrone des données multimodales, y compris des données d'imagerie cérébrale électrique et fonctionnelle, des données physiologiques multicanaux du corps humain, des données de suivi oculaire, des données comportementales et d'expression faciale, des données de capture de mouvement, des données biomécaniques et bien plus encore. Des données sur les préférences d'attention visuelle, le soulagement du stress physiologique, les performances comportementales, les expériences émotionnelles subjectives, les interactions homme - machine, etc. L'acquisition simultanée de données multidimensionnelles peut fournir un soutien plus puissant à la recherche, mais aussi enrichir la connotation de la recherche et élargir les dimensions de la recherche.
Analyse des données: les données multimodales de base acquises via la plate - forme ergolab pour la synchronisation de l'environnement homme - machine peuvent être analysées et traitées via la plate - forme. La plate - forme offre une variété d'algorithmes de traitement du signal que les chercheurs peuvent adapter à leurs propres besoins de recherche pour compléter l'analyse des données. En outre, les données brutes, les données traitées et les rapports de données peuvent être exportés via la plate - forme. Le développement personnalisé des fonctionnalités pertinentes peut être réalisé en fonction des besoins du chercheur.
Reconnaissance d'état et formation de modèle: les chercheurs ont pu combiner des algorithmes d'apprentissage automatique pour mener des recherches et des applications de formation de modèle algorithmique et de reconnaissance d'état du personnel à l'aide de données subjectives multimodales collectées par la plate - forme Cloud ergolab pour la synchronisation de l'environnement homme - machine.