Effects of the Alignment Between a Haptic Device and Visual Display on the Perception of Object Softness
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality (VR) has been gaining popularity in surgical planning and simulation. Most VR surgical simulation systems provide haptic (pertinent to the sense of touch) and visual information simultaneously using certain alignments between a haptic device and visual display. A critical aspect of such VR surgical systems is to represent both haptic and visual information accurately to avoid perceptual illusions (e.g., to distinguish the softness of organs/tissues). This study compared three different alignments (same-location alignment, vertical alignment, and horizontal alignment) between a haptic device and visual display that are widely used in VR systems. We conducted three experiments to study the influence of each alignment on the perception of object softness. In each experiment, we tested 15 different human subjects with varying availability of haptic and visual information. During each trial, the task of the subject was to discriminate object softness between two deformable balls in different viewing angles. We analyzed the following dependent measurements: subject perception of object softness and objective measurements of maximum force and maximum pressing depth. The analysis results reveal that all three alignments (independent variables) have similar effect on subjective perception of object softness within the interval of viewing angles from -7.5°to +7.5°. The viewing angle does not affect objective measurements. The same-location alignment requires less physical effort compared with the other two alignments. These observations have implications in creating accurate simulation and interaction for VR surgical systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».