虚拟环境中边界线索对空间导航能力的增强作用及其认知机制研究

推荐：本研究探讨虚拟环境中边界线索如何影响空间导航能力，通过三个实验验证Shape-Segment假说，发现视觉特征分割边界可提升导航精度，矩形边界优于圆形/梯形，且边界线索显著优于孤立地标。成果为空间认知理论提供新证据，对VR环境设计具有指导意义。

　　

空间导航是人类赖以生存的核心认知功能，但环境线索如何影响导航效率仍是未解之谜。传统理论如几何模块假说认为边界几何形状主导空间编码，而新兴的Shape-Segment假说则强调边界视觉特征的分段作用。虚拟现实技术的突破为这一领域带来全新研究范式，但边界连续性、形状特异性与地标线索的交互机制尚不明确。

为破解这一难题，国内某高校的研究团队在《Acta Psychologica》发表系列实验，通过虚拟环境中的定位任务，首次系统验证了边界分割的认知增强效应。研究采用MazeSuite构建三维场景，招募120名大学生完成计算机化导航测试，记录距离误差（Distance error）和角度误差（Angular error）作为核心指标。

实验1：矩形边界的分割效应
通过2×2设计（连续/分段边界×常规/独特视觉特征）发现：独特纹理使连续边界的导航误差降低32%，而物理分割仅在无特征时有效，证实视觉特征可替代物理分割实现认知分段，支持Shape-Segment假说的普适性。

实验2：边界与地标的较量
圆形边界环境中，边界线索的定位精度比孤立地标提高64%，双线索并存时误差进一步降低至3.45vm，揭示边界提供更稳定的空间参考框架，其优势不能仅用视觉显著性解释。

实验3：形状决定表现
矩形边界的角度误差（15.58°）显著低于圆形（19.92°）和梯形（21.34°），排除形状因素对前序实验的干扰，同时呼应网格细胞（Grid cells）对规则几何的编码偏好。

这项研究开创性地证明：边界不仅是空间容器，其视觉-几何属性的交互可通过分段机制优化认知地图。矩形边界的直角特性可能激活大脑的"心理网格"参考系，而独特纹理通过模拟地标功能增强分段效果。该发现为阿尔茨海默病患者的空间定向障碍干预提供新思路——通过环境设计强化边界特征可能延缓导航能力衰退。未来结合fMRI技术探索OPA（枕叶位置区）与PPA（海马旁回位置区）的神经机制，将推动认知导航理论的临床转化。