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Enregistrement W2164755602 · doi:10.1109/have.2009.5356133

Modelling of haptic vibration textures with infinite-impulse-response filters

2009· article· en· W2164755602 sur OpenAlexaff
Vijaya Lakshmi Guruswamy, Jochen Lang, Won‐Sook Lee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaptic technologyComputer scienceRendering (computer graphics)Impulse responseImpulse (physics)Computer visionVibrationSurface finishAcousticsLinear filterAccelerationArtificial intelligenceFilter (signal processing)MathematicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vibration feedback models are known to be effective to convey tactile characteristics in virtual environments and they can be rendered with existing haptic devices. In this paper we develop a novel texture model based on a spatial distribution of infinite-impulse-response filters which operate in the time domain. We match the impulse response of the filters to measured acceleration profiles obtained from scanning of real-world objects. We report results on surfaces with varying roughness characteristics including surfaces with stochastic variations and surfaces with regular features. Our novel use of infinite-impulse-response filters allows us to represent multiple frequencies of the response, and to unify the haptic texture model to arbitrary surfaces unlike the conventional rendering method for patterned textures based on a decaying sinusoid. We employ an existing hand-held mobile scanning set-up with a visually-tracked probe, which provides acceleration and force profiles. Our simple capturing devices also removes any need for a robotic manipulator.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,247

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations28
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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