Pilot Data on the Performance of Vibrotactile Actuators for Use with Assistive Devices
Notice bibliographique
Résumé
As human-machine interfacing becomes increasingly common, the importance of biofeedback optimization escalates. Many machine-user interfaces currently require the use of biofeedback; for instance, fall prevention and posture improvement devices often make use of vibrotactile biofeedback to communicate to the user the necessary body motions to regain balance or maintain a proper posture, thereby enhancing or replacing the body's natural position biofeedback system and closing the biofeedback loop. Vibrotactile biofeedback could also be combined with an exoskeleton or a powered orthotic for the aforementioned purposes in users that require machine assistance to vary their body position. Although these devices employ biofeedback, there exists no thorough research on the optimization of vibrotactile biofeedback parameters such as actuator location on the body, actuator type or information coding method. Some studies researched the implications of one or two of these parameters, but no study has considered all 3 parameters. This study aims to optimize biofeedback by minimizing the user's reaction time and discomfort, and by enhancing the ability to correctly identify the tactor activated and its intensity. In order to determine the optimal biofeedback configuration the tactor type, information coding method and actuator location on the user's body were varied and the combination showing the best overall results was selected as the optimal biofeedback configuration.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».