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Enregistrement W2103273609 · doi:10.1177/1557234x13503293

Haptic Feedback in Teleoperation in Micro- and Nanoworlds

2013· article· en· W2103273609 sur OpenAlexaff
Aude Bolopion, Guillaume Y. Millet, Cécile Pacoret, Stéphane Régnier

Notice bibliographique

RevueReviews of Human Factors and Ergonomics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeleoperationHaptic technologyFlexibility (engineering)Computer scienceHuman–computer interactionSimulationRobotArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Robotic systems have been developed to handle very small objects, but their use remains complex and necessitates long-duration training. Simulators, such as molecular simulators, can provide access to large amounts of raw data, but only highly trained users can interpret the results of such systems. Haptic feedback in teleoperation, which provides force feedback to an operator, appears to be a promising solution for interaction with such systems, as it allows intuitiveness and flexibility. However, several issues arise while implementing teleoperation schemes at the micro- and nanoscale, owing to complex force fields that must be transmitted to users and scaling differences between the haptic device and the manipulated objects. Major advances in such technology have been made in recent years. In this chapter, we review the main systems in this area and highlight how some fundamental issues in teleoperation for micro- and nanoscale applications have been addressed. We consider three types of teleoperation, including (a) direct (manipulation of real objects), (b) virtual (use of simulators), and (c) augmented (combining real robotic systems and simulators). Remaining issues that must be addressed for further advances in teleoperation for micro- and nanoworlds are also discussed, including (a) comprehension of phenomena that dictate very small object (<500 micrometers) behavior and (b) design of intuitive 3-D manipulation systems. Design guidelines to realize an intuitive haptic feedback teleoperation system at the micro- and nanoscale level are proposed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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