运用多模态人因感知技术评估和优化工业设计的效率与质量

客户介绍：

        哈尔滨工业大学建筑与设计学院历史底蕴深厚，其建筑学科始创于 1920 年，是哈工大两大肇始学科之一，也是中国最早开展建筑教育的院校之一，在业内被誉为 “建筑老八校” ，是我国人居环境科学研究和教育的重要引领者。

学院学科门类丰富，涵盖建筑学、城乡规划学、风景园林学、设计学四个一级学科。建筑学专业 1994 年首批以 A 级通过国家专业评估，1998 年设立博士后科研流动站；城乡规划专业 1998 年、2004 年两次以 A 级通过评估，2003 年获博士学位授予权；艺术设计专业 2000 年获硕士学位授予权。学院形成了从本科到硕士、博士及博士后完整的人才培养体系。

师资力量雄厚，拥有一批学术造诣深厚的教师，他们不仅教学经验丰富，还积极投身科研与实践。在科研方面，学院承担了众多国家级、省部级科研项目，涵盖国家自然科学基金、国际合作项目等，在《建筑学报》《城市规划》等权威刊物发表大量学术论文，产出了诸多高质量的研究成果 。

学院还设有多个教研室、研究所，以及实验中心、数字信息中心等教学科研辅助机构，并拥有城市规划设计研究院等实践平台，为师生提供了良好的教学、科研和实践条件，持续为建筑与设计领域输送优秀人才，推动行业发展。

 

研究方向：

        本研究旨在通过计算性设计工具进行方案构思和模型构建时，利用多模态人因感知终端收集设计师的生理和行为数据，包括脉搏、皮电、动作行为等信息。这些数据能够为深入分析设计师的思维过程、注意力分布、创作灵感触发点以及身体疲劳状态提供客观依据。

        1. 数据收集与分析方法

        生理数据收集：利用多模态人因感知终端，实时采集设计师的脉搏、皮电、皮肤温度等生理数据。这些数据能够反映设计师在设计过程中的情绪波动、认知负荷和疲劳程度。

        行为数据收集：通过动作捕捉系统记录设计师的手部动作和操作习惯。例如，利用惯性测量单元（IMU）或光学动作捕捉技术，分析设计师在使用计算性设计工具时的操作效率。

        眼动追踪分析：结合眼动追踪技术，研究设计师对设计界面关键信息的关注焦点和视觉扫视路径。这有助于优化界面布局，提高设计工具的交互效率。

        脑电数据分析：通过脑电图（EEG）数据，判断设计师在面对不同设计元素时的认知负荷和兴趣程度。例如，事件相关电位（ERP）分析可用于识别设计师对特定设计任务的注意力集中程度。

        2. 研究目标与应用

        优化交互逻辑和功能布局：通过对多模态数据的深度分析，精准把握设计师在不同设计阶段的需求和行为模式。例如，依据眼动轨迹和手部动作数据，优化设计工具的界面布局，减少操作复杂性。

        提升设计效率和质量：基于生理和行为数据的分析结果，调整计算性设计工具的交互逻辑，使其更加符合设计师的自然操作习惯。例如，通过肌电图（EMG）分析，了解设计师在长时间操作后的疲劳状态，从而设计出更符合人体工程学的功能布局。

        推动建筑计算性设计的科学化：本研究将为建筑计算性设计工具的开发提供更具人性化和科学性的支撑。通过多模态数据的综合分析，能够更好地理解设计师在复杂设计任务中的心理和生理状态，从而推动计算性设计工具的智能化发展。

        3. 研究意义与创新点

        本研究的创新之处在于综合运用多模态人因感知技术，从生理和行为两个维度全面分析设计师的设计过程。这种方法不仅能够提供更客观的设计反馈，还能为计算性设计工具的优化提供科学依据。通过这些研究，有望为建筑计算性设计领域带来新的突破，推动设计工具的智能化和人性化发展。

        综上所述，本研究将为建筑计算性设计工具的优化提供全面的技术支持，助力设计效率和质量的提升，为建筑设计领域的创新发展提供新的思路和方法。

 

交付内容：

        多模态手环与计算套件，包含科研云平台、多模态人因感知终端、边缘计算终端、实验操作端，为数据采集与分析提供有力支持。

        1. 多模态人因感知终端是一款集脉搏、皮电、体温、加速度、角速度、磁力计、气温、气压、湿度9个传感器为一体的多模态数据采集便携式手环。

        2. 边缘计算终端：实时接收并计算生理手环采集的原始数据，同时采集实验过程中被试的定位数据。

        3. 实验操作端：能同时对所有被试的多模态人因感知终端进行监测与控制，能实时对所有设备数据进行同步打点标记。

        4. 科研云平台：能帮助用户存储和分析采集到的各种生理行为指标原始数据，并对各模态数据进行特征分析与建模。