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Enregistrement W2295830855 · doi:10.1109/access.2016.2514978

Magnetic Field Control for Haptic Display: System Design and Simulation

2016· article· en· W2295830855 sur OpenAlex
Qi Zhang, Haiwei Dong, Abdulmotaleb El Saddik

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTeleoperation and Haptic Systems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaptic technologyComputer scienceComputer graphics (images)Magnetic fieldSimulationHuman–computer interactionPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present magnetic rendering, a new haptic display method applying an electromagnet array to produce magnetic field in mid-air where the force field can be felt as magnetic repulsive force exerted on the hand through the attached magnet disks. The magnetic field is generated by a specifically designed electromagnet array driven by direct current. By attaching small magnet disks on the hand, the tactile sensation can be perceived by the user. This method can provide a strong tactile force and avoid cumbersome attachments with wires, and thus, it is suitable for a colocated visual and haptic display. In this paper, we introduce the detailed design of the electromagnet array for haptic rendering purposes, which is modeled and tested using finite-element method simulations. We characterize the model mathematically, and apply recursive least squares adaptive control algorithm for controlling the magnetic field. We evaluate the performance of our simulated model in terms of force strength, operation distance, and force stiffness. We then implement and test the control algorithm, which results in fast and accurate convergence. We conclude with simulations on a 15-by-15 model to generate a haptic human face, which results in a smooth force field and accurate force exertion on the control points.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,224

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,238 · 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