人居环境设计与环境行为

本研究依据老年人在户外散步时的多种生理信号评估压力，结合实时位置与环境信息，探讨街道环境对老年人活动的影响。

研究者邀请 10 名 65 岁以上的老人散步，第一次散步佩戴智能手环，实时记录皮肤电导反应与脉搏特征、位置、环境数据；第二次散步不戴手环，需要老人在散步时说出压力感受；使用多模态数据创建模型、生成压力热点图。

研究者创建的模型对老人在真实场景中压力状态及程度的识别准确率分别为 98.13% 和 98.25%；借助热点图可找出阻碍老人活动的地点、环境设施。

本研究使用VR技术构建了一个虚拟的医院房间模型，基于生理心理指标，探讨了声音环境对患者压力缓解的影响。

实验前，患者参与压力诱发任务；之后佩戴 VR 眼镜和耳机，在 4 种声音条件 ( 环境噪音、机械声、人为噪音、音乐 )下观看虚拟病房；期间，研究者使用手环实时监测患者的心率和皮肤电导反应，并询问患者对心理恢复状态的主观感受。

研究结果发现音乐在减轻患者压力方面发挥着重要作用，机械和人为声音对患者的压力恢复产生负面影响。

本研究设计了一项适用于智能家居环境的老年人健康监测系统。

本研究借助智能手表采集老年人的实时皮肤电导反应、脉搏、皮肤温度等生理信息，构建压力评估模型；基于脉搏信号创建血压评估模型；使用超声波传感器创建室内定位系统探测老人的实时位置。

结果表明：综合使用皮肤电导反应、脉搏、心跳间隔、皮肤温度识别压力的准确率达96%；单独使用脉搏信号也可以有效估计收缩压与舒张压。

本研究验证了一种使用可穿戴生理信号采集设备实时监测建筑工人躯体疲劳的新方法。

该研究邀请建筑工人参与实验，完成警觉性测验与物料搬运任务。物料搬运任务中，使用可穿戴传感器记录工人的心率信号、脑电信号、皮肤温度等特征；每进行 10 个试次即请工人口头报告主观感受到的躯体疲劳程度。

结果表明：在识别建筑工人躯体疲劳状态时，结合使用心率信号与皮肤温度的模型效果较好，准确率可达 82%。