在心理健康干预中，马匹辅助疗法已被证实能够提升心理福祉并减轻焦虑。然而，高昂的马匹饲养成本、专业设施要求以及地理限制使得获取此类服务的机会仍然有限。通过在沉浸式 VR 中重现这些治疗互动，参与者可以在一个安全、易用且可控的虚拟环境中培养平静感、改善情绪调节能力并发展沟通技巧。
用于情绪数据收集的 TG0 技术
这项研究的核心是一个全身动作捕捉框架，由 12 个 TG0 etee 可穿戴追踪器提供支持，这些追踪器策略性地放置在用户的手腕、肩膀、臀部、膝盖和脚踝上。该系统基于低延迟流媒体架构运行，能够捕获高保真度的运动数据和细微的姿势变化。机器学习模型分析这些运动信号，将参与者的情绪状态分类为平静、中性或紧张等类别。在试点 VR 会话中，虚拟马匹会动态调整其行为：检测到平静的情绪状态会触发马匹放松的行为，如低头；而紧张的姿势动作则会引发警觉的反应，如扬蹄。这些结果突显了较高的分类准确性，展示了基于 VR 的马匹辅助疗法作为传统现实世界干预措施的可扩展替代方案的潜力。
为何 TG0 是该技术的完美选择
传统的动作捕捉系统通常依赖外部基站或侵入式的紧身衣设置，这会干扰心理治疗所需的沉浸感。TG0 的轻量化 etee 追踪器为长时间的数据收集会话提供了一种舒适、非侵入式的解决方案。此外，与 Unity3D 的原生集成实现了实时骨骼重建，并使虚拟马匹能够即时响应人类的非语言线索，从而在数字健康应用中建立了一种注重隐私、可扩展的人工智能驱动动作捕捉方法。
在此处阅读完整的研究论文：https://doi.org/10.1007/s42454-026-00096-0
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