Comparing the Exteroceptive Feedback of Normal Stress, Skin Stretch, and Vibrotactile Stimulation for Restitution of Static Events
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the effectiveness of three types of haptic feedback: normal stress, tangential force, and vibrotactile stimulation. Modern prosthetic limbs currently available on the market do not provide a wide range of sensory information to amputees, forcing amputees to mainly rely on visual attention when manipulating objects. We aim to develop a haptic system that can convey information to the central nervous system (CNS) through haptic feedback. To this end, we aim to find out which type of feedback performs best under static conditions, so that it can be used to restore a sense of grasping force to amputees. We tested the three main stimulation methods by inputting a series of five force magnitudes to each haptic device, so that the device applied the corresponding feedback to the participants’ finger pads. The participants then pressed on a force sensor, with the goal of applying the same level of force to a force sensor as they believed the haptic device had initially conveyed to them via their finger pads. While the subjects pressed on the force sensor, the haptic device applied a level of feedback to their forearms that corresponded to the pressure they were applying to the sensor. These tests provided fifteen numerical data per subject and a total of 180 trials for all twelve subjects. The end results indicate that even though all the stimulation methods provided a sufficient level of feedback, normal stress seems more effective than either tangential force, or vibrotactile stimulation, at conveying the sense of pressure to the finger pad.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».