基于 VR 数据开发校园枪手行为的离散事件模拟器

虚拟现实 (VR) 作为一种强大的工具，正在被用于在校园枪击等高风险情境中评估校安措施，由于能够实现实验控制并提供高行为保真度。然而，评估 VR 中的新干预措施需要为每个条件招募新的参与者队列，这使得大规模或迭代评估变得困难。特别是当试图学习有效干预策略时，这些限制尤为致命，因为这通常需要大量训练episode。为此，我们发展了一个数据驱动的离散事件模拟器 (DES)，该模拟器从 VR 研究中参与者行为中学习枪手的运动和区域内动作，建模为随机过程。我们使用该模拟器检验一种基于机器人的枪手干预策略的影响。一旦被证明能够再现关键实证模式，DES 就能实现对不可直接使用人类主体训练的干预策略的可扩展评估与学习。总体而言，本工作展示了一种高至中等保真度的仿真工作流程，为开发和评估自主校园安全干预措施提供了可扩展的替代方案。