身体控制游戏是一种利用玩家运动和动作来设计交互的新电脑游戏。由于身体控制游戏与以往电脑游戏有很大不同,因此在市场上取得了极大成功。最近几年,身体控制游戏得到广泛的研究,玩家的不同动作被用来设计游戏的交互。由于身体控制游戏的物理特性,玩这些游戏会影响玩家的生理信号,并且在身体控制游戏中使用这些生理上下文是有希望的。本研究主要通过两个实验,从不同角度来研究玩家在玩身体控制游戏时的生理状态。实验一通过获取12名健康参测人员(平均年龄：26.6,标准差：1.62)玩身体控制游戏时的心率、心率变异性数据。然后运用单因素方差分析得出不同状态(休息、适度运动和疲劳)下心率和一些心率变异性频域指标变化显著(p<0.05),在此基础上构建基于Fisher线性分类方法的玩家生理状态判别模型,并采用自身验证和交互验证两种验证方法对判别模型进行了评价,两种方法的平均判别正确率均大于75%。实验二获取11名健康参测人员玩身体控制游戏时的心率,血氧饱和度,皮肤导电性,皮肤温度数据。基于实验的结果,本文提出一个线性判别模型来预测玩家的疲劳状态。本文的模型可以达到78.90%精度来区分非疲劳状态和82.76%精度来区分疲劳状态。这个模型可以被用来在生理反馈系统中连续的预测玩家的疲劳状态,从而改进身体控制游戏的交互设计。实验结果表明：在身体控制游戏中生理信号可以被用来客观反映玩家的状态；生理信号对玩家状态的评估与主观报告是一致的；生理信号可以被用来对在玩身体控制游戏中的玩家的生理状态建模。