基于层次分析法的智能VR眼镜设计研究

Research on the Design of Intelligent VR Glasses Based on Analytic Hierarchy Process

摘要: 本文旨在探讨基于层次分析法(AHP)的智能VR眼镜设计方案。通过构建全面的评价体系，确定指标权重，构建决策矩阵，量化评估各要素的重要性，确定了显示效果、舒适度、交互性、便携性和综合续航等关键设计因素，设计了一款智能VR眼镜产品方案，注重用户体验和舒适度，满足多样化需求，以期为智能VR眼镜的设计提供科学的决策支持。

Abstract: This paper aims to explore the design scheme of intelligent VR glasses based on analytic Hierarchy Process (AHP). By constructing a comprehensive evaluation system, determining the weight of indicators, constructing a decision matrix, and quantitatively evaluating the importance of each element, key design factors such as display effect, comfort, interactivity, portability and battery life are determined, designed a smart VR glasses product solution, focusing on user experience and comfort, to meet diverse needs, in order to provide scientific decision support for the design of intelligent VR glasses.

1. 引言

虚拟现实(VR)技术正以其沉浸式体验引领数字化转型，广泛应用于娱乐、教育、医疗和工业等领域。智能VR眼镜作为VR技术的核心，承载着提供高质量虚拟体验的重任，同时也面临着技术革新、用户体验优化和成本控制等多重挑战[1]。随着市场需求增长和技术进步，设计一款既满足用户多样化需求又具备市场竞争力的智能VR眼镜成为研究和实践的焦点。然而，智能VR眼镜设计涉及多学科交叉，包括光学、机械、电子电路和人机交互等，不同设计方案在性能、成本和用户体验上差异显著。传统的评价方法多依赖主观判断或单一指标，难以全面反映设计方案优劣。因此，探索一种科学、系统的评价方法对指导智能VR眼镜设计具有重要意义。层次分析法(AHP)是有效的多准则决策方法，AHP通过构建层次结构模型，确定各评价指标的权重，输出设计要素[2]。本文提出基于AHP法的智能VR眼镜设计方案，旨在确定合理权重，为智能VR眼镜设计提供科学决策支持。本研究不仅有助于提升设计水平，优化用户体验，还可为其他复杂产品设计评价提供参考。

2. 模型构建

2.1. 层次结构构建

Figure 1. Curve: Intelligent VR glasses design hierarchical analysis model

图1. 智能VR眼镜设计层次分析模型

在智能VR眼镜设计评价中，构建科学全面的体系至关重要。此体系需覆盖所有关键设计要素，并准确反映其逻辑关系及对整体方案的影响。首先，明确评价目标，智能VR眼镜设计方案的优劣，作为层次结构的最高层(目标层)。接着，依据设计要点和市场需求，确定评价准则，如舒适度、显示效果、轻量化、交互性、稳定性和兼容性等，构成第二层(准则层)。对每个准则，细化具体评价指标，这些指标应可量化或主观评价，直接反映准则优劣，形成第三层(指标层)。构建此层次结构，可将复杂问题分解为简单问题，便于后续权重确定和决策分析[3]。同时，考虑指标量化与标准化，确保比较计算的准确性。

综合产品的造型、功能，以及用户使用场景和用户心理，根据面向年轻智能化用户产品的特征及产品的工程特征，按照AHP原理，构建智能VR眼镜设计评价体系：包括1个目标层、3个准则层、9个子准则层(见图1)。目标层A为智能VR眼镜设计方案筛选评价；准则层B为主要评价指标，包括产品外观B₁、产品功能B₂、产品成本B₃；子准则层C为具体评价指标，并按照优劣等级给出每个指标的评价标准。

2.2. 指标权重确立

层次分析法通过层次结构展示要素之间的关系，然而在不同决策者看来，各要素的重要程度可能存在不一致的情况。因此，在选取智能VR眼镜设计需求评价人员时，除了研究团队以外，还选取了VR眼镜行业专家及用户作为评价人员。由此筛选出的参评人员包括：在生活中有使用过VR眼镜的人群，对该类产品有较高的认知与熟悉程度；想要或者已购买过VR眼镜的人群，对该类产品有一定的期望值。综合上述两类人群，加上原有的研究团队，本研究共筛选出12位评价人员。为确保评价的客观性和准确性，所有评价人员均按照Satty标准化1~9级量表，对一级指标和二级指标进行两两比较，并给出量化标度[4]。之后计算权重向量，构建判断矩阵(见表1~4)。权重向量可以用所有列向量的算术平均数来计算。

Table 1. Target layer A judgment matrix and weight

表1. 目标层A判断矩阵及权重

A	B1	B2	B3	权重ω
B1	1	1/2	1/3	0.164
B2	2	1	1/2	0.297
B3	3	2	1	0.539

Table 2. Criterion level B₁ judgment matrix and weight

表2. 准则层B₁判断矩阵及权重

B1	C1	C2	C3	权重ω
C1	1	1/2	1/3	0.164
C2	2	1	1/2	0.297
C3	3	2	1	0.539

Table 3. Criterion level B₂ judgment matrix and weight

表3. 准则层B₂判断矩阵及权重

B2	C4	C5	C6	权重ω
C4	1	3	1/2	0.334
C5	1/3	1	1/3	0.141
C6	2	3	1	0.525

Table 4. Criterion level B₃ judgment matrix and weight

表4. 准则层B₃判断矩阵及权重

B3	C7	C8	C9	权重ω
C7	1	1/2	2	0.297
C8	2	1	3	0.539
C9	1/2	1/3	1	0.164

由此可见，智能VR眼镜的设计需求一级指标中产品成本B₃的权重值最高，产品外观B₁的权重值最低，产品功能B₂的权重值介于两者之间；在产品外观B₁中，佩戴舒适度C₃的权重值最高，颜色搭配C₁的权重值最低；在产品功能B₂中，交互性C₆的权重值最高，内容兼容性C₅的权重值最低；在产品成本B₃中，制造成本C₈的权重值最高，售价竞争力C₉的权重值最低[5]。

2.3. 一致性检验

得到判断矩阵后，本文采用特征向量法计算权重向量[6]。具体步骤包括：首先，计算判断矩阵的每一行元素的乘积；然后，计算这些乘积的n次方根(n为判断矩阵的阶数)；接着，对这些n次方根进行归一化处理，得到权重向量；最后，计算判断矩阵的最大特征值，用于后续的一致性检验，计算其一致性比率CI，

$\text{CI}=\frac{{\lambda }_{\max }-n}{n-1}$ (1)

CR = CI/RI (2)

当CR ≤ 0.1时，说明矩阵通过检验；反之如果不通过，则应重新计算，直到该矩阵通过一致性检验[7]。最终，目标层A及准则层中产品外观B₁、产品功能B₂、产品成本B₃的数据全部通过一致性检验(见表5)，计算出的各要素综合权重具有有效性及准确性。

Table 5. Consistency test result

表5. 一致性检验结果

	A	B1	B2	B3
λmax	3.009	3.009	3.054	3.009
CR	0.009	0.009	0.027	0.009
一致性检验	<0.1	<0.1	<0.1	<0.1

3. 设计方案

设计要素确定

综合评价体系中一级指标权重及9项二级指标的排序，提供了一定的智能VR眼镜设计指导，通过对各要素的权重值进行仔细比较和分析(见表6)。

依据前面的分析，选择权重值较高的产品成本B₃，与产品功能B₂出发，制造成本C₈、生命周期成本C₇、交互性C₆、沉浸感体验C₄、佩戴舒适度C₃作为主要设计因素，设计了一款智能VR眼镜产品方案(见图2)。

从产品成本与外观角度出发，VR眼镜由以下模块组成，主VR镜头、内部蒸汽眼罩模块、顶部辅助头套设计构成(见图3)，后面是可调节头部绑带，应用人工智能技术提供核心运算，外观上符合人机工程学的人体头部应用[8]，制造成本适中，提供舒适体验。在考虑人机工学的前提下，结合按摩头枕的特点，给使用者完美的头部包裹感，方便穿戴的同时又能够不影响使用，通过VR眼镜前段传感器成像，使用者可以在镜片内体察到真实的世界，并在互联网数据中实时传递，足不出户体验真实出游，其中包括，VR眼镜内部组件之间的关系、产品结构与场景的关系、产品的交互操作之间的关系等[9]，也满足了外观色彩搭配与材质质感要素的基本要求。

Table 6. Design elements weight value of integrated matrix of elements

表6. 设计要素要素综合矩阵权重值

一级指标	权重1	二级指标	权重2	综合权重	排序
产品外观B1	0.164	C1	0.164	0.027	9
		C2	0.297	0.049	7
		C3	0.539	0.088	6
产品功能B2	0.297	C4	0.334	0.099	4
		C5	0.141	0.042	8
		C6	0.525	0.156	3
产品成本B3	0.539	C7	0.297	0.160	2
		C8	0.539	0.291	1
		C9	0.164	0.088	5

Figure 2. Intelligent VR glasses design scheme

图2. 智能VR眼镜设计方案

Figure 3. Display of the internal structure of intelligent VR glasses

图3. 智能VR眼镜内部结构展示

Figure 4. Interactive display of intelligent VR glasses

图4. 智能VR眼镜交互展示

在产品功能方面，市面上大量的VR眼镜戴上后头部负担过大，设计一款体积小巧轻量化眼镜，对于眼部疲劳和头晕，在设计时将VR眼镜和蒸汽眼罩、眼部按摩功能相结合，从会议室到线上游戏平台，虚拟网络平台成为主流之地，体验完VR后打开按摩功能和蒸汽眼置功能缓解一下疲劳，交互感设计是其核心功能之一，旨在为用户提供更为沉浸和自然的虚拟现实体验[10]。无需额外硬件，更加便捷；在VR社交时，使用双手能让表达更加丰富；可以解放双手处理其他工作(见图4)。关于产品的触控手势及佩戴使用交互关系阐释，大致上是通过四种手势活动进行交互操作方式，滑动、点击、下拉、旋钮，通过不同操作可以改变VR眼镜的内部功能选项，比如切换产品的反馈、游戏界面更换、视频直播体验等内容。

4. 结语

本文基于层次分析法(AHP)，对智能VR眼镜设计进行了系统性研究。通过构建层次结构模型，全面剖析了用户体验、技术性能、外观设计、交互方式及成本效益等关键要素，并确定了显示效果、舒适度、交互性、便携性和智能续航等关键设计因素，为优化设计提供了科学依据。研究结果显示，智能VR眼镜设计需平衡多方面因素，层次分析法通过构建判断矩阵、确定指标权重、进行一致性检验等步骤，为评估和优化设计方案提供了有效工具。在产品设计中，依据AHP法的分析结果，选择了权重值较高的产品成本和产品功能作为出发点，同时综合考虑了制造成本、生命周期成本、交互性、沉浸感体验和佩戴舒适度等作为主要设计因素，设计了一款智能VR眼镜产品方案。该方案不仅满足了用户在外观、功能和成本等方面的多样化需求，还注重了用户体验的优化和舒适度的提升。