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Enregistrement W2558221296 · doi:10.1109/iemcon.2016.7746233

Proposed design of a Motorized Force Feedback haptics Device with Rotary Joint Module and spherical friction clutch

2016· article· en· W2558221296 sur OpenAlexaff
Garg Anupam, Bikramvir Singh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTeleoperation and Haptic Systems
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaptic technologyProcess (computing)Computer scienceHuman–computer interactionClutchInterface (matter)RoboticsSimulationRobotArtificial intelligenceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Haptic technology is a concept-based technology, which helps the user to interface with a device via the sense of touch. The user applies force, create vibrations and give motion with the help of the haptic device. So haptic devices can be put into the category of input devices that works on the principle of force feedback. The main applications where an educational haptic device can be used are the areas where there is a hands-on nature experiments are there. With the help of force feedback devices, it is possible to get the attention of learners in a more compelling way to get involved into the learning process. It also helps to build the underscores connection between science, technology, engineering, mathematical theory and physical reality. Haptic devices, which are used to implement force feedback, are programmed to generate physical interactions that help the learners to improve practical knowledge about their scientific and mathematical areas. Haptic devices can also help to generate the requirement, which can be further extended for interdisciplinary robotics education. IT can be a source of inspiration for very young students to explore these areas at length. In this research paper, we have proposed a design for a haptic device, which is based on motorized mechanism and has a friction clutch. This haptic device can be used to make the learning process better and convenient.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,254

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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