基于沉浸式环境的大型公共建筑复杂室内场景寻路的时空位置及眼动数据集

本数据集基于沉浸式虚拟现实实验环境构建，面向大型公共建筑复杂室内场景中的寻路行为研究，采集时空位置数据与眼动数据。实验选取地铁站、商业综合体、教学科研建筑及会展中心等多类型典型场景，通过搭建高仿真虚拟环境，结合眼动追踪设备获取受试者在寻路过程中的路径轨迹、视线落点语义、注视行为及时间信息。数据采集时间为2023至2025年，共包含181名受试者完成的248次寻路任务，累计获取约3.8×10⁶条多模态人因数据记录,数据量508MB。数据在采集过程中经过设备校准、实验流程标准化控制及异常数据剔除，并通过主观评价与注视特征对比验证其可靠性。该数据集具有精度高、维度丰富及视线语义标注准确等特点，可支持室内寻路效率评估、认知负荷分析、路径决策建模及标识系统优化等研究，对提升大型公共建筑设计品质与空间体验具有重要价值。