综述：研究在移动车辆中体验沉浸式增强现实游戏时，Sopite综合征对生理反应的影响

《Applied Ergonomics》：Investigating the impact of sopite syndrome on physiological responses during an immersive Augmented Reality (AR) game in a moving vehicle

　　劳拉·凯劳特雷特|亚历山大·奥里奥尔|克里斯托弗·诺瓦科夫斯基|帕特里斯·雷伊拉克|西里尔·迪尔斯|斯蒂芬妮·达比克
法国安纳马斯Valeo公司BRAIN部门

摘要
晕动病仍然是影响乘客舒适度的重大问题，尤其会阻碍人们对自动驾驶汽车的接受度。事实上，长时间处于低频车辆震动环境中，乘客患“昏睡综合征”的风险会升高。昏睡综合征是一种较为少见的晕动病类型，其表现为类似疲劳和困倦的低觉醒状态，进而会影响人的警觉性和认知能力。因此，这些不良后果凸显出有必要为汽车乘客开发针对昏睡综合征的应对措施。

这项道路测试研究了与车辆运动同步的沉浸式增强现实游戏是否比非同步版本更能通过提升感觉运动一致性来缓解昏睡综合征。25名参与者在安装在头枕上的屏幕上体验了两种AR游戏：一种是虚拟运动与车辆动态同步的游戏，另一种则是故意延迟虚拟运动的非同步游戏。研究通过晕动病评估问卷对昏睡综合征进行评估，同时通过心率变异性、呼吸、皮肤温度和眨眼频率等指标分析生理状况。

主要研究结果表明：（1）昏睡综合征具有以副交感神经主导的生理特征；（2）与非同步版本相比，与车辆运动同步的AR游戏可通过减少感官冲突来缓解昏睡综合征。因此，让乘客参与视觉内容与车辆运动同步的AR游戏，似乎是缓解昏睡综合征、提升其舒适度并保持其在非驾驶相关活动中的清醒状态的有效策略。

1. 引言
1.1 晕动病及驾驶中的缓解策略
晕动病是指因实际或感知到的运动而引发的一系列症状，如恶心、头晕、冒冷汗和疲劳（Reason和Brand，1975）。它通常源于视觉、前庭和本体感觉信号之间的感官冲突，使大脑将这种状况视为内部平衡被打破（Bos和Bles，1998；Golding，2006）。

车辆中的晕动病多由视觉-前庭冲突引起，即眼睛和内耳提供的感官信息不一致。当前庭系统感知到运动，而视觉系统却认为场景是静止的时，就会产生这种感官冲突，从而引发不适。对于那些被动从事阅读或使用屏幕等任务的乘客来说，这种冲突尤为明显。坐在后排的乘客由于无法清晰看到前方道路，视觉系统更难以与前庭系统感知的运动相协调，因此晕动病发生率也更高（Diels等人，2016）。此外，车辆的行驶动态——如不规则的加速、制动或在弯道行驶——会进一步加剧前庭系统的刺激，放大这种冲突，使症状更加严重。

在自动驾驶或半自动驾驶车辆中，乘客往往需要从事非驾驶相关活动，如工作或观看媒体，这时这种感官冲突会更频繁出现。缺乏控制感、不可预测的车辆运动以及非正前方的座椅布局，都会增加晕动病的风险（Diels和Bos，2015）。因此，缓解晕动病已成为未来交通领域的重要挑战，尤其是为了确保乘客的舒适度并推动他们对自动驾驶技术的接受（Salter等人，2020）。

此外，昏睡综合征作为一种较少为人所知的晕动病类型，与以恶心、面色苍白、唾液增多或冒冷汗为特征的典型晕动病有所不同（Graybiel等人，1968）。它表现为疲倦、无力、嗜睡、轻度抑郁以及难以集中注意力等症状（Graybiel和Knepton，1976；Matsangas等人，2014），可能由短暂强烈的运动或长时间低频运动（如乘车时）引发（Foster等人，2020；Lackner，2014）。昏睡综合征通常是晕动病的早期迹象，在恶心出现之前就已显现，且即使在运动停止后仍会持续存在，从而影响驾驶后的警觉性和认知能力（Graybiel和Knepton，1976；Lackner，2014；Zielasko等人，2025）。

与通常在剧烈或不可预测的运动中出现的典型晕动病不同，昏睡综合征也可能在轻微且重复的运动中发生，比如平稳的行车过程中（Lawson和Mead，1998）。由于其症状虽轻微但持续存在，昏睡综合征对未来交通领域构成了重要挑战，因为那时乘客将更少参与驾驶任务，而更多面临被动疲劳的问题。了解并缓解这些影响不仅有助于提升即时舒适度，还能保持乘客的认知能力及驾驶后的表现。

为应对这些挑战，增强现实等沉浸式干预手段可能是一种有效途径。通过添加与车辆运动一致的动态视觉信息，增强现实有望减轻导致不适的感官冲突（LaViola Jr，2000；Diels等人，2016）。利用这一优势，我们认为通过互动游戏呈现此类增强现实内容，能够有效对抗与昏睡综合征及一般被动驾驶状态相关的低觉醒状态（如疲劳和困倦），因为它需要乘客主动参与认知活动。这种主动式方法使得我们的方案有别于那些已用于导航或娱乐的被动式车载增强现实应用（Stanney等人，2020）。

尽管同步增强现实等干预手段为缓解晕动病带来了希望，但其有效设计离不开对这一现象的深入理解。晕动病并非单一病症，而是一系列症状和自主神经反应的集合，其成因可能各不相同。因此，下一节将探讨晕动病的多维度特征，区分其典型表现如恶心，以及研究较少的类型如昏睡综合征。

1.2 晕动病：一系列症状
1.2.1 将晕动病视为多维度症状结构
晕动病包含多种症状，如恶心、头晕、面色苍白、冒冷汗、嗜睡、疲劳和呕吐（Proietti等人，2021；Kumar等人，2020）。这些症状表明，晕动病不应被视为单一维度的现象，而应看作是一个具有不同症状类别及潜在不同生理机制的多维度病症。为体现这种多样性，Gianaros等人（2001）设计了晕动病评估问卷，该问卷用于评估四个不同的症状维度：胃肠道症状、中枢症状、外周症状以及与昏睡相关的症状。这种方法在准确描述晕动病症状方面发挥了重要作用。然而，虽然这一多维度模型在心理评估中得到了重视，但在生理学研究中的关注度则相对较低。据我们所知，特定生理指标与MSAQ四个维度之间的关联尚未得到研究。填补这一空白至关重要，因为它有助于理清文献中报告的各种相互矛盾的自主神经反应。

尽管许多研究显示，晕动病常伴随交感神经活性增强和副交感神经作用减弱这一规律性模式（Lacount等人，2011；Molefi等人，2023；Muth，2006；Uchino等人，2001），但对关键研究的仔细分析却发现了诸多不一致之处。例如，有几项研究支持交感神经占主导地位的观点。Choi等人（2024）发现，晕动病与心率上升、低频/高频比率升高以及连续差异均方根值下降有关，这些均表明交感神经处于活跃状态。同样，Molefi等人（2023）以及Tian和Boulic（2024）也报告了心率、正常间期标准差、低频能量以及低频/高频比值的上升，同时高频能量则有所下降。

然而，这一模式并非普遍适用，还有多项研究结果与之相悖。在反映心脏迷走神经（副交感神经）活性的指标上，如连续差异均方根值，就出现了显著差异。Choi等人（2024）观察到该值下降，而Molefi等人（2023）则未发现显著变化，最引人注目的是，Karjanto等人（2022）报告称该值显著上升，这表明在晕动病状态下副交感神经活性反而可能增强。对于心率的解读也存在分歧：虽然许多研究显示心率上升，但Shodipe和Allison（2023）并未发现晕动病严重程度与心率之间存在显著关联。

更为复杂的是，Irmak等人（2021）记录到低频/高频比率下降，作者自己也认为这一结果很反常，因为通常该比率上升意味着放松状态而非不适。

综合来看，这些相互矛盾的结果——从副交感神经指标如连续差异均方根值出现反常上升（Karjanto等人，2022），到交感神经指标如低频/高频比率出现矛盾性下降（Irmak等人，2021）——都表明晕动病并不存在单一、一致的自主神经特征。这种多样性表明，生理反应可能受到具体情境、测量方法，或是如本研究所提出的，所经历的不同症状类型的影响。

1.2.2 昏睡综合征：一种具有独特自主神经特征的非典型晕动病症状
对于晕动病的典型症状，如恶心，其生理反应表现为交感神经活性显著增强，而副交感神经作用则减弱（LaCount等人，2011；Molefi等人，2023；Sclocco等人，2016）。这种独特的自主神经特征类似于经典的“战斗或逃跑”反应，通常是由真实或感知到的威胁引发的（Cannon，1915；Schauer和Elbert，2010）。在晕动病情况下，大脑可能将视觉-前庭感官冲突视为对其内部平衡的严重威胁，因而启动这些防御性调节机制来应对感官失衡带来的挑战（McEwen和Wingfield，2009）。

相比之下，昏睡综合征的生理特征则完全不同。它并非警报反应，而是表现为明显的副交感神经主导，因此在生理上更接近疲劳或认知脱离状态。这种相反的特征表明，它属于“休息与消化”反应而非“战斗或逃跑”反应。这一假设得到了关于驾驶员疲劳和被动疲劳研究的强有力支持，这些研究发现了与副交感神经主导相一致的自主神经指标，如心率变异性增加和面部温度上升（Buendia等人，2019；Lenis等人，2016；Persson等人，2020；Zeng等人，2020）。因此，昏睡综合征可被视为晕动病谱系中的一种非典型症状，其生理特征与疲劳和认知脱离状态相似。近期的一些车载研究也支持这一生理观点。事实上，阅读引发的晕动病与心率变异性增加以及类似昏睡的症状有关（Yusof等人，2022；Karjanto等人，2022）。

1.3 当前及新兴的晕动病缓解方法
为缓解晕动病，人们已经探索了多种策略，但这些方法历来侧重于通过解决根本的感官冲突来减轻与恶心相关的不适。这些传统对策可分为药物疗法和非药物疗法两大类。

药物疗法（如抗组胺药、抗胆碱能药物）可以抑制导致恶心的中枢通路，但会带来嗜睡或认知功能受损等不良副作用（Reason和Brand，1975；Golding，2016）。重要的是，这类药物会引发嗜睡，从而加重昏睡综合征所特有的低觉醒症状。

同样，传统的非药物干预措施——无论是行为干预（如注视远方或使用平视显示器），还是基于设计的干预（如调整车辆动态）——也主要是旨在降低引发恶心的感官冲突强度（Discepola等人，2021；Diels等人，2016）。虽然这些方法对缓解恶心有效，但无法提供必要的认知刺激来对抗精神疲劳。因此，目前仍缺乏专门针对晕动病低觉醒症状的缓解方法，而传统方法要么忽视这一问题，要么反而使其恶化。

与这些方法截然不同，本研究探讨了一种新的解决方案，即基于两个互补原理的同步增强现实干预措施。首先，通过将增强现实内容与车辆运动同步，可直接解决根本的感官冲突，而这一机制已被证明能有效缓解恶心。其次，也是本研究的核心目标，该措施旨在提升患者的觉醒水平并促进主动认知参与。因此，这种双重作用机制不仅有可能预防潜在的恶心症状，还能专门针对昏睡综合征相关的低觉醒症状。

对于未来的自动驾驶车辆而言，这种新方法尤为重要，因为在这些车辆中，乘客的驾驶任务会减少，而非驾驶相关活动的比例会增加，这既会提高晕动病的风险，也会增加低觉醒症状的出现几率（Diels和Bos，2015；Salter等人，2020）。

1.4当前研究虽然偶尔会探讨嗜睡综合征，但与恶心等其他晕动病症状相比，对其研究仍然相对不足。然而，这种症状在长时间、被动驾驶过程中——尤其是后排乘客中——的普遍性以及暴露后的潜在影响，使其成为未来出行领域中亟需解决的关键问题。本研究有两个主要目标：其一，通过识别与MSAQ中嗜睡维度相关的生理指标，从生理学角度对嗜睡综合征进行特征描述（Gianaros等人，2001年）；其二，确定同步式沉浸式AR游戏是否比非同步式游戏更能有效缓解与嗜睡相关的症状。我们提出以下假设：同步式AR游戏可通过解决导致嗜睡症状的两种主要机制来减轻相关症状。首先，它能通过协调视觉与前庭感官信息，维持感觉运动一致性，从而减少因运动引起的感知偏差所带来的不适感；其次，它还能提升注意力集中度，避免认知负荷过重及低唤醒状态，而这些正是导致嗜睡现象的诱因。相比之下，非同步式AR游戏由于存在视觉运动不一致的情况，可能会加剧视觉与前庭系统的冲突，进而加重嗜睡症状。因此，我们预计非同步条件会引发更严重的嗜睡症状，并伴随副交感神经主导的生理指标。需要指出的是，本研究是在先前使用相同实验方案的研究基础上进行的拓展，那项研究主要通过MISC量表来评估晕动病的主观症状及其时间变化趋势（Dabic等人，2025年）。而本研究则进一步整合了客观生理信号，重点研究嗜睡综合征的自主神经相关特征，并评估了一种适用于未来车辆实际应用的非药物性交互式缓解策略。

2. 方法
2.1 参与者
本研究从一家汽车零部件公司的员工和实习生中招募了29名参与者（11名女性，年龄中位数32.5岁，标准差12.4岁，年龄范围为20至63岁）。根据晕动病易感性问卷（MSSQ）的简版测试，其中10名参与者的得分高于11.3分的敏感阈值（Golding，2006年），被归类为敏感人群。入选标准为总体健康状况良好，无认知或心血管疾病，视力正常或经过矫正后恢复正常。另有3名参与者因行驶时间超过40分钟而被排除在外，因为在真实驾驶环境中，如此长的行驶时间属于异常值，与平均35分钟的行驶时间相差较大，这类参与者所经历的实验条件与其他样本不同。此外，还有1名参与者在数据处理过程中被诊断出患有心脏病，也被排除。最终共有25名参与者参与了分析（9名女性，年龄中位数33.4岁，标准差13.1岁，年龄范围20至63岁，其中8名为MSSQ检测出的敏感人群）。所有参与者都签署了书面知情同意书，知晓在驾驶实验过程中会记录他们的主观反应及生理信号。研究严格遵循欧盟相关法规，确保符合伦理要求并遵守GDPR规定。
2.2 实验流程
在实验开始前约两周的招募阶段，参与者需要完成一系列问卷调查，以评估其晕动病易感性并了解其基本人口统计学信息（如年龄、性别）（见图1）。实验共包括两次驾驶测试，两次测试之间至少间隔三天。每次测试中，参与者作为后排乘客坐在车内，通过移动平板电脑玩一款沉浸式AR游戏。两次测试分别对应不同的实验条件：一次是AR游戏的动作与车辆动作同步（同步条件），另一次则是不同步（非同步条件）。不同条件的呈现顺序在参与者之间进行了交叉设计。在排除4名参与者后，最终有12名参与者先完成同步条件测试（第1组），13名参与者按相反顺序完成测试（第2组）。第1组参与者两次测试之间的平均间隔为5.25天（标准差2.60天，最小值为3天，最大值为11天），而第2组参与者的平均间隔为6.93天（中位数6.93天，标准差2.81天，最小值为3天，最大值为14天）。每位参与者都在不同的两天内、相同的时间段完成两次测试，以确保两次测试期间的交通状况和生物节律相似。参与者被均匀分配到四个交通流量相近的时间段中（见表1）。
表1. 按顺序分组和时间段划分的参与者数量
空白单元格 | 时间段 | 第1组 | 第2组 |
|----------|--------------|-------|-------|
| 上午9:30 | 上午11:00 | 1 | 3 |
| 下午1:30 | 下午3:00 | 1 | 4 |
| 下午3:00 | 下午5:00 | 0 | 4 |

实验当天，参与者需要填写前一晚的睡眠日记，确认自己没有睡眠不足的问题，且睡眠时间与平时一致。没人报告有困倦感或睡眠不足的迹象。随后，他们身上会安装传感器，用于监测心率和呼吸活动（详见2.5节）。在进入车辆之前，他们还需要接受培训，学习如何使用晕动病症状评估量表（MISC）（Bos等人，2005年）来评估在晕动病刺激下的整体症状程度。MISC量表共有11个等级，从0级“没有问题”到10级“呕吐”。培训环节也是让参与者熟悉游戏操作规则和功能的机会。之后，参与者被请到车辆右后排座位上坐好。入座后，他们需要完成晕动病评估问卷（MSAQ），以便在驾驶前详细了解自身的晕动病症状情况。随后，他们在静止的车辆内休息5分钟，期间会被要求放松身心，适应环境。实验者同时也是驾驶员，他会启动车辆开始试驾。在行驶过程中，参与者需要至少玩游戏30分钟。每2分钟，实验者会通过语音提示“MISC”让参与者报告当前的MISC评分。作为参考，MISC量表会显示在游戏屏幕上方的头枕上。为了确保症状不会超过轻微程度，研究设置了伦理终止规则：如果某位参与者的MISC评分达到或超过7级“中度恶心”，实验者就会立即终止该次测试。为避免参与者因心理因素而刻意隐瞒症状，这一阈值并未告知参与者。最终，只有一名参与者在驾驶20分钟后停止了游戏。试驾结束后，参与者需要在车内再休息5分钟，之后才完成MSAQ问卷并回答有关游戏体验的额外问题。最后，传感器会被取下，参与者可以离开。
2.3 测试车辆与路线
测试车辆是一辆2018款梅赛德斯-奔驰E级旅行版。在其后备箱中，有三台Windows 10电脑通过网络连接，用于采集、同步、处理并记录车辆数据、游戏数据、MISC评分结果以及生理数据。这些电脑需要将来自参与者的生理数据（如心率和呼吸活动、热成像数据）与来自车辆的信号（如3D加速度计数据）进行同步处理。数据采集与同步的软件架构基于Intempora?公司开发的面向组件的RTMaps?技术，该技术在汽车行业中被广泛使用。实验路线（见图2）设计涵盖了多种道路类型——从时速30公里、带有减速带的村庄道路，到时速110公里的高速公路。这是一条环绕法国安纳马斯的环形路线，总长度约为24.2公里，预计驾驶时间在30分钟左右。由于测试时间选在上午和下午的中间时段，路上的车流通常较为稀少且情况相似。
图2. 实验中行驶的路线。
2.4 游戏设置
在驾驶过程中，参与者通过安装在前排座椅头枕上的三星Galaxy Tab S8安卓平板电脑玩游戏，同时使用蓝牙手持游戏控制器操作（见图3）。来自车辆前保险杠摄像头的视频会作为背景画面显示，参与者可以操控虚拟汽车，通过跳跃和横向移动来避开有害的虚拟障碍物（如交通锥、弹跳的轮胎），或是收集有益的物品（如硬币、能量增强道具）。如果撞到真实的车辆，则会导致分数减少。参与者的目标是在测试结束时获得尽可能高的分数。
图3. 左侧：参与者在真实环境下玩游戏；右侧：游戏界面，显示叠加在实时视频画面上的虚拟汽车及各种虚拟元素。
关于游戏界面（见图3），车辆速度显示在右上角。如果车辆的盲区有其他车辆出现，左右两侧会出现红色警告提示（这些提示是根据道路上实际存在的车辆情况生成的）。为了提升沉浸感，让虚拟汽车的行驶表现更贴近真实情况，虚拟汽车的轮子会随着真实方向盘的角度转动，按下刹车踏板时虚拟汽车的刹车灯也会亮起。在左下角，当收集到有益的蓝色能量道具时，加速计会逐渐充满。一旦加速计完全充满，玩家就可以进入临时模式，在该模式下获得的分数会更高。
2.4.1 同步条件
在同步条件下，驾驶相关的信息以及视频背景都是实时来自车辆的，因此能带来统一且连贯的感官体验——屏幕上显示的内容就是车辆正前方实际发生的情况。为此，车辆的前保险杠上安装了一台200万像素的汽车专用摄像头，其视野角度为195度，图像更新频率为每秒20帧。捕获到的视频信号会被处理后传输到游戏平板电脑上。同样，来自车辆的各种数据也会被解码、处理后再传输到平板电脑上。
2.4.2 非同步条件
在非同步条件下，游戏中的场景元素和视频背景都来自同一条路线的预录视频。参与者会在车辆启动前2分钟开始玩游戏，这样就能确保存在足够的延迟时间，避免出现意外同步的情况。在这种条件下，游戏中的视觉运动与车辆的实际情况不一致，因此会给参与者带来不连贯的感官体验。虽然显示的数据类型与同步条件相同，但这些数据来自平板电脑上的一个专用文件夹，需要选择特定的游戏模式才能访问该文件夹中的内容，而非实时数据。
2.5 生理数据采集
MSAQ量表评估：在30分钟的驾驶测试前后，都会使用MSAQ量表（Gianaros等人，2001年）来评估由同步/非同步游戏引发的晕动病程度。MSAQ是一个包含16个问题的9分制问卷，可用于评估晕动病症状，其优势在于能够区分四种不同维度的症状，即胃肠道症状（如恶心）、中枢神经系统症状（如头晕）、周围神经系统症状（如出汗），以及与嗜睡相关的症状（如困倦）。
生理指标监测：在驾驶过程中，会持续监测多种生理信号，包括心率和呼吸活动、面部不同部位的体温以及眨眼频率。心率是通过Faros 360系统以500赫兹的采样频率采集的心电图数据进行测量的，从中可提取平均心率、心率变异性（包括RMSSD、HF、SDNN以及LF/HF等指标）。呼吸活动则通过Biopac呼吸带进行监测，采样频率同样为500赫兹，可获取的平均呼吸频率也是其中的监测指标。额头和鼻尖的温度则是通过FLIR Boson?热成像相机进行测量的，该相机的原生分辨率为640×512，水平视野角度为95度，热灵敏度为50毫开尔文，采样频率为1赫兹。眨眼频率则是通过Valeo驾驶员监控系统（DMS）这个红外相机来测量的，该指标的记录频率为20赫兹。
2.6 数据预处理
2.6.1 异常值处理
由于29名参与者在真实驾驶环境中的平均行驶时间为34.99分钟，因此那些行驶时间超过40分钟的参与者被排除在分析之外。实际上，行驶时间超过40分钟往往意味着遇到了特殊的驾驶状况，比如更严重的交通拥堵和更低的行驶速度。这类驾驶状况会导致车辆的运动幅度减小，进而引入可能影响MSAQ评分结果的混淆变量。根据40分钟的阈值，有3名参与者被排除在外。唯一在30分钟内停止游戏的参与者（即在驾驶20分钟后在MISC量表上得分为7）被保留下来，因为其驾驶条件，尤其是在游戏过程中的交通状况和速度，与其他参与者相似。实际上，其行程时间为32.35分钟，接近其他参与者的平均和中位数行程时间（平均值=34.01分钟，中位数=33.82分钟）。不过，为确保该参与者在MSAQ问卷中的回答仅反映游戏时间而非整个行程时间，要求其在填写问卷时仅考虑游戏时间（即行程时间的前20分钟），忽略返回起点所需的额外时间。因此，在分析该参与者时，我们仅使用了前20分钟的游戏时间。对于其他被纳入分析的参与者，由于最短的行程时间为30.81分钟，且该时间与游戏时间一致，所以我们系统地使用了行程的前30分钟来研究游戏的影响。计划对比分析显示，与同步状态相比，不同步状态下的呼吸频率标准差显著更高（t(298.43) = 4.680，p < 0.001）。线性混合模型也显示出条件与组别之间存在显著交互作用（F(1,194.0) = 8.60，p = 0.004）。计划对比表明，第1组内不同步状态与同步状态之间存在显著差异（t(193.46) = 4.280，p < 0.001），而第2组内则未发现此类差异（t(193.84) = 0.350，p = 1.000）。

鼻尖温度方面，条件对鼻尖温度有显著主效应（F(1,187.7) = 4.04，p = 0.046）。计划对比显示，与同步状态相比，不同步状态下的鼻尖温度显著更高（t(187.66) = 2.011，p = 0.046）。线性混合模型还显示出条件与组别之间存在轻微交互作用（F(1,187.7) = 3.87，p = 0.051）。计划对比表明，在第1组内，不同步状态下的鼻尖温度显著高于同步状态（t(185.66) = 2.724，p = 0.014），而第2组内则未检测到此类差异（t(189.39) = 0.032，p = 1.000）。

最后，对眨眼频率的分析显示，条件有显著主效应（F(1,189.1) = 17.76，p < 0.001）。尽管条件与组别的交互作用未达到显著性水平（F(1,189.1) = 2.91，p = 0.090），但计划对比仍表明，与同步状态相比，不同步状态下的眨眼频率显著更高（t(189.05) = 4.214，p < 0.001）。

4. 讨论

4.1 目标概述

本研究有两个主要目标：首先，通过识别与MSAQ中“嗜睡”维度相关的生理指标，从生理学角度描述嗜睡综合征的特征（Gianaros等人，2001）；其次，确定沉浸式同步AR游戏是否比不同步AR游戏更能有效缓解与嗜睡相关的症状。为达成这些目标，我们分析了MSAQ四个维度中的自我报告症状，尤其关注“嗜睡”维度，同时研究了两种实验条件下的一系列生理指标，包括心率变异性、呼吸状况、面部温度以及眨眼频率。

4.2 嗜睡综合征的生理特征描述

第一组分析旨在通过将嗜睡综合征与其他三种由运动病评估问卷所测量的运动病类型——胃肠道型、中枢型和周围型——区分开来，从而从生理学角度描述嗜睡综合征的特征。在探讨与四种症状维度相关的生理反应后，研究结果显示，不同的症状维度对应着不同的生理反应组合。首先，胃肠道型症状与平均心率和呼吸频率下降密切相关。这些发现可能表明存在某种自我调节机制，比如浅呼吸或迷走神经激活，其目的可能是减轻恶心带来的不适感（LaCount等人，2011）。至于中枢型症状，它与生理指标之间并无显著关联。这一结果并不意外，因为中枢型症状——如头晕、头重脚轻、眩晕以及旋转感——主要是视觉-前庭冲突所引发的主观感知表现，而非直接的自主神经反应。相比之下，嗜睡、胃肠道和周围型症状则是这种冲突带来的下游生理后果，它们是由自主神经系统主动调控的。因此，后三种症状类型与心率变异性、呼吸状况及体温调节等可测量的自主神经变化紧密相关。简而言之，中枢型症状描述的是大脑对感官冲突的感知，而嗜睡、胃肠道和周围型症状则描述的是身体对这种感官冲突的反应。至于周围型症状，其中包括出冷汗和感觉发热，其与额头温度之间的显著关联与现有生理学研究结果高度一致。事实上，额头温度的下降很可能是出冷汗这一运动病典型症状的直接体现（Keshavarz等人，2014；Golding，1992）。从机制上讲，这种反应可归因于“防御性低体温”现象，即皮肤出汗蒸发有助于降低核心体温，通常是对潜在威胁如毒素的一种防御反应（Nalivaiko等人，2014）。Nalivaiko等人（2014）提出，运动病引发的感官冲突可能会无意中触发同样的原始防御机制。因此，本研究支持将额头温度作为衡量运动病周围型症状中体温调节紊乱的可靠且客观的生理指标。对于与嗜睡相关的症状维度，较高的嗜睡评分与一系列独特的生理特征相关：心脏迷走神经张力升高（表现为RMSSD和HF值上升），以及呼吸频率变异性、鼻尖温度和眨眼频率的增加。总体而言，这些指标都强烈表明个体处于疲劳、困倦和认知注意力下降的状态。这一解读得到了先前研究的充分支持。实际上，RMSSD和HF值的上升此前已被证实与驾驶情境下的疲劳有关（Buendia等人，2019；Lenis等人，2016；Persson等人，2020；Zeng等人，2020）。同样，鼻温上升（Diaz-Piedra等人，2019；Watanabe等人，2021）以及眨眼频率增加（Bremond-Gignac等人，2016；Roy和Nah，2020；Stern等人，1984）也被认为是困倦的典型指标。此外，呼吸频率的变化可能源于叹气行为的出现，这是一种有助于恢复肺部最大扩张程度并促进觉醒的稳态反射机制（Ramirez，2014）。叹气可以作为一种反调节机制，用于对抗疲劳、困倦等低觉醒状态，尤其是与嗜睡综合征相关的状态。从心脏迷走神经张力指标（RMSSD和HF）来看，研究结果表明，嗜睡综合征的自主神经反应与运动病的传统症状存在明显差异。传统症状如恶心通常表现为以交感神经为主的自主神经激活（LaCount等人，2011；Molefi等人，2023；Sclocco等人，2016），而嗜睡综合征则表现为以副交感神经为主的特征。这种特征与疲劳、困倦和认知注意力下降等状态相似，为嗜睡综合征属于运动病范畴中的非典型症状提供了有力的实证支持。

4.3 用沉浸式同步AR游戏缓解嗜睡综合征

第二组分析旨在确定沉浸式同步AR游戏是否比不同步AR游戏更有效地缓解与嗜睡相关的症状。

4.3.1 嗜睡综合征的副交感神经主导特征

我们的分析显示，在感官冲突更为强烈的情况下（即不同步状态），会出现明显的副交感神经主导特征（表现为RMSSD和HF值较高），同时还会出现其他表明困倦的指标，如呼吸频率变异性增加、鼻尖温度升高以及眨眼频率上升。由于这种状态最容易引发运动病，因此会诱发更为强烈的生理反应，似乎也反映了更为严重的嗜睡综合征表现。

4.3.2 嗜睡综合征的持续生理影响假说

总体而言，研究结果表明，嗜睡综合征的生理特征可能并非单一的反应，而是一个两阶段的过程。实际上，我们观察到了对感官冲突的即时生理反应（以RMSSD和HF为代表的两种心脏迷走神经张力指标）与由初始强烈的嗜睡综合征体验可能引发的长期自主神经改变之间的差异。心脏迷走神经张力指标似乎是对即时感官冲突的反应性指标。在两组中，高感官冲突状态（不同步状态）下的这些指标均高于低感官冲突状态（同步状态），这反映了迷走神经反射反应，而一旦高感官冲突状态消失，这种反应就会减弱或消失。相比之下，那些首先暴露在高感官冲突状态下的参与者（即第2组），即使最初的感官冲突已经结束，仍表现出持续的独特生理特征。虽然第1组始终显示出与该状态相对应的明确自主神经反应，但第2组则表现出某种“自主神经惯性”，这一现象可通过三个关键指标体现出来：SDNN、鼻尖温度以及呼吸频率变异性。首先，第2组的SDNN变化相对较小——尽管感官冲突状况发生变化，但其整体心率变异性仍保持相对稳定——这可能反映出自主神经灵活性的下降。具体而言，这种稳定性可能是一种补偿机制，即交感神经活动的增强可能抵消了迷走神经活动的减弱（表现为RMSSD和HF值的下降），从而维持了整体心率变异性水平的稳定。其次，与第1组不同，第2组的鼻尖温度持续升高，且在两种状态下均未下降，即使在低感官冲突状态（同步状态）下也是如此。在嗜睡综合征的背景下，这种外周血管扩张可视为向困倦状态过渡的标志，可能意味着这些参与者在低感官冲突状态下仍处于较低的觉醒状态。最后，第2组在两种状态下都表现出呼吸不稳定性加剧的现象，这可能表明其稳态调节功能存在持续紊乱。总体而言，这些发现表明，虽然对感官冲突的迷走神经反射似乎是短暂性的，但嗜睡综合征可能还涉及在高感官冲突状态消失后数天内依然存在的更广泛的自主神经失调。这种持续效应的诱因可能是最初遭遇的强烈感官冲突，正如第2组所显示的那样。这一假说有助于解释为何疲劳和困倦症状往往比直接的恶心症状持续时间更长，因为调节系统可能在冲突结束后仍长期处于昏昏欲睡的状态。

4.3.3 通过视觉-前庭同步在驾驶过程中缓解嗜睡综合征

总体而言，研究结果表明，驾驶过程中的视觉-前庭同步有望通过提升感官一致性来缓解非驾驶相关活动期间的嗜睡综合征。这对于改善车辆行驶时从事非驾驶相关活动的乘客的舒适度具有积极意义。此外，像沉浸式AR游戏这样的同步干预手段相比其他非驾驶相关活动（如阅读）具有明显优势，因为它们还能通过让参与者在虚拟驾驶任务中保持主动的认知参与来维持清醒状态。在高度自动化驾驶场景中，这类干预手段尤为重要，因为此时乘客可能需要重新掌控车辆，而保持一定的清醒程度则是完成这一任务的必要条件。更广泛地说，这些研究结果强调了在设计未来乘客界面时，将视觉信号与车辆动态同步考虑在内的重要性——这不仅有助于避免不适，提升乘客的舒适度，还能在漫长的被动驾驶旅程中维持他们的觉醒状态。

5. 局限性

需要指出的是，本研究存在若干局限性，需予以重视。首先，关于同步AR游戏能够缓解嗜睡综合征的结论，应结合其与不同步AR游戏的比较来理解。这是因为本研究的设计并未设置无任务（被动）对照组，而这样的对照组本可以用来确定仅由车辆运动本身所引发的症状基线水平。在没有这一基线的情况下，本研究无法明确区分由AR游戏本身带来的效果与仅仅作为乘客所经历的效果。因此，目前尚不清楚同步游戏究竟是真正缓解了嗜睡综合征，还是仅仅避免了不同步状态所带来的症状加重。因此，本研究的结论仅能说明视觉-前庭同步的相对优势，未来的研究应纳入被动对照组，以评估这类AR干预措施的绝对效果。其次，本研究样本量较小（N=25），这可能限制了研究结果的普遍适用性。尽管采用同一受试者内的设计有助于控制个体间的差异，但更大规模、更多样化的样本将进一步提升研究结果的可靠性。第三，虽然AR游戏是在实际驾驶环境中测试的，但测试时的环境条件（路线、交通状况、车辆类型）相对较为固定且均匀。未来的研究应探讨在不同类型的道路、更长的行驶距离或运动变化更大的城市环境中是否也能出现类似的效果。此外，未来的研究还应计算运动病剂量值（MSDV），以便客观量化路线和驾驶风格引发运动病的风险程度。第四，虽然生理数据是连续采集的，但自我报告数据仅限于实验前后填写的MSAQ评分，以及每2分钟一次的口头MISC评分。如果能够更频繁地收集或持续获取主观数据（例如实时的不适感监测），就能更细致地了解症状的发展趋势及其与生理变化之间的关系。第五，本研究并未明确控制或测量个体的自我调节策略（如深呼吸、姿势调整等），而这些策略可能会独立于实验条件本身影响生理表现。了解参与者如何应对不适的行为或定性数据，有助于更深入地理解个体差异。第六，尽管这款AR游戏被设计为具有沉浸感和同步性，但其任务相对简单。未来的研究应探讨更为复杂或互动性更强的AR体验——比如协作任务、自适应挑战或基于叙事的内容——是否能够更好地缓解运动引起的疲劳，进一步提升乘客的舒适度。最后，一个重要的限制是每次测试之间至少需要三天的间隔时间。因此，本研究得出的结论应在这一特定时间框架内进行解读。未来若能改变这一间隔时间，将有助于提高研究结果的普遍适用性。

6. 结论
本研究有三个重要贡献。首先，它表明“嗜睡综合征”的特征在于副交感神经占主导的独特生理模式，这一特征与疲劳和困倦状态一致，且不同于恶心症状。其次，研究显示，与不同步版本相比，具有沉浸感和同步性的AR游戏通过减少感官冲突，能有效缓解这种综合征。最后，我们的研究结果似乎表明“嗜睡综合征”会留下持续的生理痕迹。因此，让乘客参与视觉内容与车辆运动同步的AR游戏，似乎是一种有效的策略，可减轻“嗜睡综合征”，从而提升他们在非驾驶相关活动中的舒适度和清醒度。

更多信息
如需联系作者或获取研究材料，请联系L.K.C。

作者贡献说明
Laora Kerautret：概念构建、研究设计、方法学、验证、初稿撰写、审稿与编辑。
Alexandre Oriol：概念构建、数据整理、审稿与编辑。
Christopher Nowakowski：概念构建、数据整理、定量分析、资金筹措、研究设计、方法学、验证、可视化、初稿撰写、审稿与编辑。
Patrice Reilhac：资金筹措。
Cyriel Diels：概念构建、审稿与编辑。
Stéphanie Dabic：概念构建、数据整理、定量分析、方法学、监督、验证、初稿撰写、审稿与编辑。