Exploring human perception-based data reduction for haptic communication in 6-DOF telepresence systems
Notice bibliographique
Résumé
In this paper a human perception-based data reduction method is suggested to reduce the number of packets transmitted in 6-degrees-of-freedom (DOF) telehaptic systems; specifically in haptic-enabled telepresence. The algorithm relies on knowledge from human haptic perception in order to reduce the number of packets transmitted without compromising transparency. Several distance metrics are also discussed to best examine the acuity of human perception in detecting haptic distortion when data reduction is performed in 6-DOF settings. A validation of the haptic data reduction technique is performed in a telepresence system which enables haptic interaction with a remote virtual environment. Statistical significance tests (using Friedman's nonparametric ANOVA, and Wilcoxon-Signed Rank tests) were carried out to determine the appropriate multivariate human haptic perceptual thresholds (force, torque, orientation, etc.) required to minimize the number of packets transmitted while preserving the immersiveness of the 6-DOF telehaptic environment. It was observed that the suggested algorithm can significantly reduce haptic data traffic with little or no influence on the quality of haptic-enabled telepresence interaction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».