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Enregistrement W4302305922 · doi:10.1145/3526114.3561350

UltraBots: Large-Area Mid-Air Haptics for VR with Robotically Actuated Ultrasound Transducers

2022· preprint· en· W4302305922 sur OpenAlexaff
Mehrad Faridan, Marcus Friedel, Ryo Suzuki

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaptic technologyComputer scienceWorkspaceRobotScalabilityVirtual realityRendering (computer graphics)SimulationHuman–computer interactionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce UltraBots, a system that combines ultrasound haptic feedback and robotic actuation for large-area mid-air haptics for VR. Ultrasound haptics can provide precise mid-air haptic feedback and versatile shape rendering, but the interaction area is often limited by the small size of the ultrasound devices, restricting the possible interactions for VR. To address this problem, this paper introduces a novel approach that combines robotic actuation with ultrasound haptics. More specifically, we will attach ultrasound transducer arrays to tabletop mobile robots or robotic arms for scalable, extendable, and translatable interaction areas. We plan to use Sony Toio robots for 2D translation and/or commercially available robotic arms for 3D translation. Using robotic actuation and hand tracking measured by a VR HMD (ex: Oculus Quest), our system can keep the ultrasound transducers underneath the user’s hands to provide on-demand haptics. We demonstrate applications with workspace environments, medical training, education and entertainment.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,246 · 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.

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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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