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IEEE transactions on haptics20160101Vol.9issue(3)

テレオ操作における擬似 - ハプティックフィードバック

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文献タイプ:
  • Journal Article
  • Research Support, Non-U.S. Gov't
概要
Abstract

この論文では、仮想現実と意図したアプリケーションにおける擬似ハプティックフィードバックのための既存の作業に基づいて、遠隔操作システムにおける擬似ハプティックフィードバックの可能な実現を開発します。3つのコンプライアンス識別実験で分析される触覚フィードバック(計算演算子、最大変位、オフセット力、およびスケーリング係数)のパフォーマンスに影響を与える4つの潜在的な要因を導き出します。まず、左翼と直接的な相互作用のための情報転送測定を比較することにより、擬似hapticフィードバックの原則の使いやすさを分析します。擬似ハプティック相互作用は、チャンスをはるかに上回るパフォーマンスをもたらしますが、直接的な相互作用はほぼ完全に機能します。擬似ハプティックフィードバックを最適化するために、2番目の研究では、36人の被験者が36の異なる治療で6,480回の試験を実施した完全な因子実験設計を実施します。情報転送は、理論的最大2.6ビットのタスクで0.68ビットから1.72ビットの範囲であり、計算演算子の主要な効果と最大変位のわずかな効果があります。3番目の研究では、短期および長期の学習効果が分析されます。擬似ハプティックフィードバックのパフォーマンスに関する学習効果は、一日の実験では観察できません。10日間のテストでは、0.8ビットの情報転送が最大増加しています。結果は、テレオ操作のための擬似 - ハプティックフィードバックの実現可能性を示しており、タスク固有のシステムの設計基盤として使用できます。

この論文では、仮想現実と意図したアプリケーションにおける擬似ハプティックフィードバックのための既存の作業に基づいて、遠隔操作システムにおける擬似ハプティックフィードバックの可能な実現を開発します。3つのコンプライアンス識別実験で分析される触覚フィードバック(計算演算子、最大変位、オフセット力、およびスケーリング係数)のパフォーマンスに影響を与える4つの潜在的な要因を導き出します。まず、左翼と直接的な相互作用のための情報転送測定を比較することにより、擬似hapticフィードバックの原則の使いやすさを分析します。擬似ハプティック相互作用は、チャンスをはるかに上回るパフォーマンスをもたらしますが、直接的な相互作用はほぼ完全に機能します。擬似ハプティックフィードバックを最適化するために、2番目の研究では、36人の被験者が36の異なる治療で6,480回の試験を実施した完全な因子実験設計を実施します。情報転送は、理論的最大2.6ビットのタスクで0.68ビットから1.72ビットの範囲であり、計算演算子の主要な効果と最大変位のわずかな効果があります。3番目の研究では、短期および長期の学習効果が分析されます。擬似ハプティックフィードバックのパフォーマンスに関する学習効果は、一日の実験では観察できません。10日間のテストでは、0.8ビットの情報転送が最大増加しています。結果は、テレオ操作のための擬似 - ハプティックフィードバックの実現可能性を示しており、タスク固有のシステムの設計基盤として使用できます。

In this paper, we develop possible realizations of pseudo-haptic feedback in teleoperation systems based on existing works for pseudo-haptic feedback in virtual reality and the intended applications. We derive four potential factors affecting the performance of haptic feedback (calculation operator, maximum displacement, offset force, and scaling factor), which are analyzed in three compliance identification experiments. First, we analyze the principle usability of pseudo-haptic feedback by comparing information transfer measures for teleoperation and direct interaction. Pseudo-haptic interaction yields well above-chance performance, while direct interaction performs almost perfectly. In order to optimize pseudo-haptic feedback, in the second study we perform a full-factorial experimental design with 36 subjects performing 6,480 trials with 36 different treatments. Information transfer ranges from 0.68 bit to 1.72 bit in a task with a theoretical maximum of 2.6 bit, with a predominant effect of the calculation operator and a minor effect of the maximum displacement. In a third study, short- and long-term learning effects are analyzed. Learning effects regarding the performance of pseudo-haptic feedback cannot be observed for single-day experiments. Tests over 10 days show a maximum increase in information transfer of 0.8 bit. The results show the feasibility of pseudo-haptic feedback for teleoperation and can be used as design basis for task-specific systems.

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