基于APP移动终端原型手指轨迹测评系统

基于APP移动终端原型手指轨迹测评系统

产品概述：

ErgoHMI Web桌面端人机交互测试系统，遵照标准化可用性测试流程，提供便捷的实验设计功能，具备网页/原型兴趣区自动识别与自定义编辑、测试过程高保真记录、多模态数据同步采集、可视化分析报告等功能，支持在测试过程中实时采集与监控被试的各项数据指标，为评价产品的有效性、满意度和可用性提供定量化的数据依据，为产品开发人员提供了从实验设计到结果报告的全方位可用性测试环节。

产品特点：

l搭载便携式移动终端测试平台

l自动识别网页元素作为研究区域 AOI

l实验各阶段均完整保留各个人机交互信息

l自适应不同交互载体的显示模式

l同步分析AOI多维度人机交互数据

l实时同步采集与监测多维度交互数据

产品参数：

lErgoLAB APP原型呈现系统，直接读取刺激材料，高保真还原产品交互细节。配套移动终端手持设备台，符合人体工效学设计原理，距离与角度均可调节，大幅度提升眼动校准精度与测试的灵活性。

l基于任意类型的信息化终端载体进行可用性测试与分析时，系统可直接识别原型中的各个元素并以像素位置进行计算，实现在交互测试过程中的实验设计阶段、结果回放阶段及数据分析阶段，均能保证刺激材料不失真，实时完整记录测试过程中的多模态人机交互信息，客观还原各个交互设置及数据反应。

l实验设计环节，只需进行一版原型制作和兴趣区绘制，即可直接在不同尺寸终端进行显示，系统将自动匹配原型/网页内容在各个信息化终端载体的呈现效果，同时自动调节在各个尺寸载体的人机交互数据的计算与分析。

l基于ErgoLAB多维度人机环境数据同步采集技术，以及自动识别AOI技术，测试结束，系统自动生成基于视觉搜索模式、脑认知加工模式、生理情感变化、人机交互效率、主观测试结果、以及典型操作路径的综合报告，全面评价产品的用户体验与可用性测试。

l同步分析AOI内的各项人因数据：包括视觉状态数据、生理情感反应、脑认知数据、以及面部表情等，支持AOI内多维度人因数据的交叉统计与可视化分析。同步分析AOI内的各类人机交互数据：包括鼠标点击悬浮数据、眼控交互、情感交互、脑机交互、语音交互等

应用方向：

ErgoLAB APP&网页原型测评系统在诸多领域已得到了广泛的使用，包括航天领域、武器装备、人工智能、物联网互联网产品用户体验、交互设计及可用性研究等。

lAPP界面可用性研究

l如网站可用性测试

ErgoLAB多模态同步方案：

整体概述

ErgoLAB人机环境同步平台采用多模态数据时钟同步技术，平台可完成完整的实验和测评流程，包括项目管理-试验设计-同步采集-信号处理-数据分析-人因智能评估-可视化报告，支持基于云架构技术的团体测试和大数据管理。

ErgoLAB人机环境同步平台采用主客观结合多模态数据同步采集与多维度验证的方法，数据实时同步种类包含大脑认知数据（EEG/BCI脑电仪与脑机接口边缘计算设备、fNIRS/BCI近红外脑成像仪），视觉数据（Eyetracker眼动仪与视线交互系统），生理数据（生理仪含：GSR/EDA、EMG、ECG、EOG、HRV、RESP、TEMP/SKT、PPG、SpO2），行为观察、肢体动作与面部表情（基本情绪、情绪效价、微表情等）数据、生物力学数据（拉力、握力、捏力、压力…），人机交互数据（包含人机界面交互行为数据以及对应的键盘操作，鼠标点击、悬浮、划入划出等；移动终端人机交互行为数据以及对应的手指轨迹操作行为如点击、缩放、滑动等；VR终端界面人机交互行为数据及对应的双手操作拾取、丢弃、控制，VR空间行走轨迹）、以及多类型时空行为轨迹数据采集(包括室内、户外、以及VR环境不同时空的行走轨迹、行车轨迹、访问状态以及视线交互、情感反应、交互操作行为等数据实时同步采集)、以及作业空间及作业环境数据（温度、湿度、噪音、光照、大气压、湿度、粉尘等）等客观量化数据；为科学研究及应用提供完整的数据指标。

 

ErgoAI人因智能：

将人工智能技术引入人因工程研究工具，人因工程行业更加深度，使得实验环境不会受限于某一种设备或数据指标，采集分析不同典型行业或学科专业的人-机-环境系统交互过程中自然状态下的人类行为数据，获取更接近真实人员状态的数据。平台还提供覆盖科研实验全流程的功能模块，包括项目管理、实验设计、同步采集、数据分析、综合统计和可视化报告，结合ErgoAI人因智能边缘计算平台为多模态人机环境研究提供一站式人因工程+人工智能解决方案。以ErgoLAB人机环境同步平台和ErgoAI人因智能边缘计算平台为核心的多模态同步人因智能解决方案大大提高了实验结果的信效度，同时节省了研究的人力、物力、时间，提高了研究与测评的整体效率。

 

基于ErgoAI人因智能多元时序算法底座与人因工程人机环境数据库，构建人员特定状态的预训练模型，配合高灵活度的训练方案管理功能，用户能够在统一环境中高效构建和优化模型。 从而实现对人员状态的精准实时评估与预警，如负荷状态、应激状态、疲劳状态、情景意识和注意能力等。