Laboratório de Gestão do Comportamento ErgoLABDesign: combinado com o módulo de design experimental da plataforma em nuvem de teste de ambiente humano-computador ErgoLAB, é possível realizar um design experimental profissional baseado em diferentes ambientes experimentais, incluindo ambientes de laboratório padrão, ambientes de simulação físicos, ambientes de realidade virtual e ambientes de campo reais, para imagens, áudio, texto, vídeo, páginas web, APIs e objetos de teste como protótipos VR, interfaces HMI; Ao mesmo tempo, a plataforma possui uma biblioteca de modelos de avaliação subjetiva, como questionários, escalas e paradigmas experimentais comportamentais.

Recolha sincronizada de dados: a plataforma de nuvem de sincronização do ambiente humano-computador ErgoLAB permite a coleta sincronizada de dados multimodais subjetivos e objetivos, incluindo dados de imagem cerebral elétrica e funcional, dados fisiológicos multicanal do corpo humano, dados de rastreamento ocular, dados comportamentais e faciais, dados de captura de movimento, dados biomecânicos e muito mais. Dados de preferências de atenção visual, alívio do estresse fisiológico, desempenho comportamental, experiência emocional subjetiva, interação humano-computador e muito mais. A coleta simultânea de dados multidimensionais pode fornecer um apoio mais forte à pesquisa, enriquecer o conteúdo da pesquisa e ampliar a dimensão da pesquisa.

Análise de dados: os dados multimodais principais e objetivos coletados pela plataforma de nuvem de sincronização de ambiente humano-computador ErgoLAB podem ser analisados e processados pela plataforma. A plataforma oferece uma variedade de algoritmos de processamento de sinal que os pesquisadores podem ajustar às suas necessidades de pesquisa para completar a análise de dados. Além disso, dados brutos, dados processados e relatórios de dados podem ser exportados através da plataforma. Funcionalidades relevantes podem ser desenvolvidas sob medida de acordo com as necessidades dos pesquisadores.

Reconhecimento de estado e treinamento de modelos: os pesquisadores podem combinar algoritmos de aprendizado de máquina para sincronizar dados objetivos multimodais coletados pela plataforma em nuvem usando o ambiente humano-computador ErgoLAB para treinar modelos de algoritmos e pesquisas e aplicações de reconhecimento de estado pessoal.