진동 촉각 피드백을 통해 개체 전송 중 부조리 한 시각적 촉각 자극 적용

요약

우리는 개체 전송 작업 중에 부조리 한 시각적 촉각 자극을 적용 하는 프로토콜을 제시 한다. 특히, 블록 전송 중에 손을 숨긴 상태에서 수행 되는 블록의 가상 프리젠테이션은 거짓 블록 삭제의 무작위 발생을 표시 합니다. 또한이 프로토콜은 모터 작업을 수행 하는 동안 vibrotactile 피드백을 추가 하는 방법을 설명 합니다.

초록

방해 촉각 피드백을 포함 위 화 감각 신호의 응용 프로그램은 드물게 특히 vibrotactile 피드백 (VTF)의 존재와 탐구 한다. 이 프로토콜은 VTF의 시각 촉각 자극에 대 한 반응에 대 한 영향을 테스트 하는 것을 목표로 합니다. 촉각 피드백은 블록을 잡고 파티션을 가로질러 이동 함으로써 획득 됩니다. 시각적 피드백은 모션 캡처 시스템을 사용 하 여 획득 한 이동 블록의 실시간 가상 프리젠테이션입니다. 합동 피드백은 블록의 움직임에 대 한 신뢰할 수 있는 프리 젠 테이 션 이므로 피사체가 블록을 파악 하 고 손의 경로와 함께 이동 하는 것을 보게 됩니다. 위 화 된 피드백은 블록의 움직임이 실제 이동 경로에서 발산 되므로 피사체가 실제로 유지 되는 경우 손에서 떨어질 것 처럼 보일 수 있으므로 촉각 피드백과 모순 됩니다. 20 명의 과목 (나이 30.2 ± 16.3)은 손이 숨겨져 있는 동안 16 블록 전송을 반복 했습니다. 이들은 vtf와 VTF 없이 반복 되었다 (총 32 블록 전송). 위 화 자극은 각 조건에서 16 반복 내에서 무작위로 두 번 제시 되었다 (와 VTF 없이). 각 주제는 VTF를 사용 하 여 작업을 수행 하는 난이도를 평가 하도록 요청 받았습니다. VTF의 유무에 관계 없이 합동 및 부조리 한 시각 촉각 신호로 기록 된 전송 사이의 손 경로의 길이와 기간에 통계적으로 유의 한 차이가 없었다. VTF를 사용 하 여 작업을 수행 하는 인식 된 난이도는 VTF (r = 0.675, 0.002)를 사용 하 여 블록의 정규화 된 경로 길이와 상당히 상관관계가 있습니다. 이 설정은 시각적 촉각의 위 화 자극을 포함 하는 모터 기능 중 VTF의 첨가제 또는 환 원 가치를 정량화 하는 데 사용 됩니다. 가능한 응용 분야는 보 철물 설계, 스마트 스포츠 마모 또는 VTF를 통합 하는 기타 의류입니다.

서문

환상은 우리가 실수로 객관적인 현실과는 다른 정보를 인식 하기 때문에 우리의 감각 한계의 폭발적입니다. 우리의 지 각 유추는 감각 데이터를 해석 하는 우리의 경험과 모호한 감각 입력¹의 존재 하에 현실의 가장 신뢰할 수 있는 추정치의 우리의 뇌의 계산에 기초한 것 이다.

환상 연구의 하위 카테고리는 부조리 한 감각 신호를 결합 한 것입니다. 부조리 한 감각 신호에서 유래 하는 환상은 우리의 두뇌에 의해 수행 된 일정 한 다중 감각적인 통합에서 시작 됩니다. 시각 청각 신호의 위 화에 관한 수많은 연구가 있지만, 다른 감각 쌍의 부조리는 덜 보고 됩니다. 보고서 수의 이러한 차이는 시각적 청각 위 화를 통합 하는 설정을 설계 하는 데 있어 더 높은 단순성에 기인 할 수 있습니다. 그러나, 다른 감각 쌍의 양식에 관련 된 결과 보고 하는 연구, 재미 있다. 예를 들어, 시각적 민감도² 에서의 위 화 시각 촉각 신호의 효과는 시각 및 촉각 자극이 공간 주파수에서 매칭 되는 시스템을 이용 하 여 연구 되었다; 그러나, 햅 틱 및 시각적 방향은 동일 (congruent) 또는 직교 (부조리) 이었다. 또 다른 연구에서는 시각적 자극과 촉각을 제시 하는 조명 패널이 있는 시각적 촉각 크로스 모달 통합 자극 기를 사용 하 여 움직임의 인지 된 시각적 방향에 대 한 비 가시적 촉각 운동 자극의 효과를 조사 했습니다. 피부³에 임의의 동작 방향, 속도 및 들여쓰기 깊이와 촉각 운동 자극을 제공 하는 자극 기. 이는 작업의 통계적 분포와 감각 불확실성을 내부적으로 표현 하 여 성능 최적화 베이지안 프로세스⁴와 일치 하는 방식으로 결합 하는 것을 제안 했습니다.

가상 현실은 쉬운 작업을 주제로 시각적 피드백을 속일 수 있는 능력을 만들었다. 여러 연구는 시각 및 체 감각 정보를 잘못 정렬 하는 멀티 감각 가상 현실을 사용 했다. 예를 들어, 가상 현실은 최근 아이와 같은 음성 왜곡 (⁵)의 활성화 유무에 관계 없이 아이의 신체에서 실시 예를 유도 하기 위해 사용 되었다. 다른 예에서, 셀프 모션 동안 도보 거리의 시각적 프리젠테이션은 확장 되었고, 따라서 바디 기반 큐 (⁶)에 의해 펠트 된 이동 거리와는 위 화 되었다. 유사한 가상 현실 설정은 사이클링 활동⁷을 위해 설계 되었습니다. 그러나 전술한 모든 문헌 들은 위 화 신호 외에도 하나의 감각에 간섭을 결합 하지 않았다. 그런 교란을 받는 촉각 감각을 선택 했습니다.

우리의 촉각 감각 시스템은 물체가 파악 되 고 있는지 여부에 대 한 직접적인 증거를 제공 합니다. 따라서 직접 시각적 피드백이 왜곡 되거나 사용할 수 없는 경우에는 개체 조작 작업에서 촉각 감각 시스템의 역할이 두드러지게 나타날 것입니다. 그러나 촉각 감각 채널이 방해를 받는 경우 어떻게 될까요? 이것은 개별⁸의 관심을 포착 하기 때문에 감각 확대를 위한 vibrotactile 피드백 (vtf)를 사용 하는 가능한 결과입니다. 오늘날 다른 형태의 증강 된 피드백은 외부 도구로 사용 되며, 내부 감각 피드백을 향상 시키고 운동 학습, 스포츠 및 재활 설정⁹에서 성능을 향상 시키기 위한 것입니다.

부조리 한 시각적인 촉각 자극의 연구는 감각 입력의 지 각에 관하여 우리의 이해를 강화할 수 있습니다. 특히, 시각 촉각 자극을 포함 하는 모터 기능 중 VTF의 첨가제 또는 환 원 가치의 정량화는 미래의 보 철 설계, 스마트 스포츠 마모 또는 VTF를 통합 하는 다른 의류에 도움이 될 수 있습니다. 수족은 자신의 residuum의 원 위부 측면에서 촉각 자극을 박탈당 하기 때문에, 예를 들어, 파악의 지식을 전달 하기 위해 보 철에 내장 된 VTF의 일상적인 사용은 시각적 피드백을 인식 하는 방법에 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 조건에서 인식 메커니즘의 이해, 엔지니어 VTF 사용자에 부정적인 영향을 줄이기 위해 완벽 한 VTF 양식 수 있습니다.

우리는 부조리 한 시각 촉각 자극에 대 한 반응에 VTF의 효과를 테스트 하는 것을 목표로 했다. 제시 된 설정에서, 촉각 피드백은 블록을 잡고 파티션을 가로질러 이동 함으로써 획득 된다; 시각적 피드백은 이동 블록과 파티션의 실시간 가상 프리젠테이션입니다 (모션 캡처 시스템을 사용 하 여 획득). 피사체가 실제 손 움직임을 보는 것을 방지 하기 때문에, 유일한 시각적 피드백은 가상 하나입니다. 합동 피드백 블록의 움직임의 신뢰할 수 있는 프리 젠 테이 션, 피사체가 블록을 파악 하 고 손의 경로와 함께 이동 보는 느낌. 위 화 된 피드백은 블록의 움직임이 실제 이동 경로에서 발산 되므로 피사체가 실제로 유지 되는 경우 손에서 떨어질 것 처럼 보일 수 있으므로 촉각 피드백과 모순 됩니다. 세 가지 가설을 시험 했다: 가상 시각적 피드백을 사용 하 여 한 곳에서 다른 장소로 객체를 이동 하는 경우, (i) 개체의 전송 동작의 경로와 지속 시간이 증가 할 때 부조리 시각적 촉각 자극이 제시 되 면 (ii)이 변화는 부조리 한 시각적 촉각 자극이 제시 되 고 VTF가 움직이는 팔에 활성화 되 면 증가 하 고 (iii) 긍정적 인 상관관계는 VTF가 활성화 된 작업을 수행 하는 인식 된 난이도와 경로와 기간 사이에 발견 될 것입니다 오브젝트의 전송 모션. 첫 번째 가설은 부조리 한 피드백의 다양 한 양식이 우리의 응답에 영향을 보고 상기 문헌에서 유래. 두 번째 가설은 VTF가 개인의 관심을 포착 한 이전의 결과와 관련이 있습니다. 세 번째 가설을 위해, 우리는 VTF에 의해 더 교란 된 주제는 자신의 촉각 적 감각 보다 가상 시각적 피드백을 신뢰 할 것 이라고 가정 했다.

프로토콜

다음 프로토콜은 대학의 인간 연구 윤리 위원회의 지침을 따른다. 상업용 제품에 대 한 참조 자료 표 를 참조 하십시오.

참고: 대학 윤리 위원회의 승인을 받은 후 20 명의 건강 한 개인 (7 남자와 13 여성은 30.2 ± 16.3 년)의 평균 및 표준 편차 [SD]를 모집 하였다. 각 주제는 정보에 입각 한 동의서를 읽고 서명 했습니다. 포함 기준은 18 세 이상인 오른 손잡이 개인 이었다. 배제 기준은 위 사지 또는 교정 되지 않은 시력 장애에 영향을 미치는 신경학 적 또는 정형 외과 적 손상 이었다. 피사체가 시각적 촉각 피드백의 위 화를 발생 하는 순 진 했다.

1. 시험판 준비

1. 상자에서 나무 상자를 사용 하 여 테스트¹⁰을 차단 합니다. 상자의 크기는 53.7 cm x 26.9 x 8.5 cm 이며 중간에는 15.2 cm 높은 파티션입니다. 파티션의 양쪽에 부드러운 스폰지 레이어를 놓습니다. 6 개의 패시브 반사 마커를 화면 반대편의 4 개 모서리와 파티션의 양쪽 끝에 배치 합니다 (그림 1a).
2. 3D 프린터를 사용 하 여 2.5 cm x 2.5 x 2.5 cm의 크기를 가진 큐브를 제조 하는 데 4.5 cm x 4.5 cm x 1cm 크기의 베이스에 부착 됩니다. 인쇄 하기 전에 밑면의 각 구석을 잘라서 각 모서리에 1cm x 1cm 크기의 정사각형을 만듭니다 (그림 1a). 베이스의 네 모서리에 패시브 반사 마커를 부착 합니다.
3. 테이블 뒤에 있는 피사체는 화면에서 약 2m 정도 떨어진 곳에 큰 화면을 표 앞에 1.5. 화면 반대편 가장자리에서 10cm 테이블에 상자를 놓습니다.
4. 100 Hz에서 활성화 된 6 카메라 모션 캡처 시스템을 플러그인으로 사용 하 여 블록의 파티션과 움직임을 실시간으로 시각화 합니다 (그림 1). 상자의 블록과 파티션이 강 체로 인식 되도록 제조업체의 지침에 따라 모션 캡처 시스템을 보정 합니다.
   참고: 모션 캡처 시스템의 적절 한 교정과 블록 및 파티션에 단단히 부착 된 작은 마커의 사용은 환상을 유지 하는 데 필요 합니다.

2. 비 브로 촉각 피드백 시스템을 피사체에 배치

참고: 본 명세서에 설명 된 vtf 시스템은 이전에^11,12,^13,14를 출판 하였다.

1. 손목 시계, 팔찌 및 반지를 제거 하는 주제를 지시 합니다. VTF 시스템 컨트롤러를 피사체의 팔 뚝에 연결 합니다 (그림 2, 왼쪽 이미지).
2. 얇고 유연한 두 개의 힘 센서를 엄지 손가락의 팔 뚝과 얇은 스폰지 층 (그림 2, 오른쪽 이미지) 위에 집게 손가락에 붙입니다.
3. 피사체의 팔 뚝 (그림 2, 왼쪽 이미지)의 피부에 팔목을 배치 하 고 지퍼를 사용 하 여 팔목을 편안 하 게 닫습니다. 커 프는 포스 센서에 의해 인식 되는 힘과 선형 관계에서 233 Hz의 주파수에서 오픈 소스 전자 프로토타이핑 플랫폼을 통해 활성화 된 3 개의 vibrotactile 액추에이터를 포함 합니다. 힘 센서와 vibrotactile 액추에이터는 차폐 된 전선을 통해 오픈 소스 전자 프로토타이핑 플랫폼에 연결 됩니다.

3. VTF 활성화

1. 버튼을 눌러 컨트롤러에 연결 된 배터리를 활성화 합니다 (그림 2, 왼쪽 이미지).
2. 피사체에 힘 센서의 인스트루먼트 된 핑거 (예: 엄지 손가락과 검지 손가락)를 가볍게 누릅니다. 피사체는 커 프 아래의 영역에서 진동의 감각을 보고 합니다.
3. 2 개의 인스트루먼트 된 손가락만을 사용 하 여 최대한 가볍게 블록을 잡은 후 10 분간 훈련 하도록 피사체에 지시 한다. 주제에 게 블록을 들어 올리고, 이동 하 고, 테이블에 다시 배치 하 여 블록에 최소한의 힘을 적용 하려고 시도 합니다. 이를 파악 하는 동안 블록이 떨어 졌 더라도 적용 된 힘을 줄이기 위해 피사체를 격려 합니다.

4. 피사체 배치 및 준비

1. 상자와 파티션이 배치 된 테이블 (최대 10cm)에 가깝게 서 서 피사체를 지시 합니다.
2. 피사체가 상자를 볼 수는 없지만 그 또는 그녀 앞에 있는 화면을 쉽게 볼 수도 있도록 제목 근처의 테이블 가장자리에 칸막이를 배치 하십시오 (그림 1a). 칸막이의 경우, 바람직하게는 높이가 다른 피사체를 수용 하기 위해, 자신의 높이의 조정을 허용 하는 네 개의 다리에 고정 단단한 비 반사 재료를 사용 합니다.
3. 피사체에 이어폰을 머리에 놓을 것을 지시 한다.
4. 상자의 오른쪽 구획의 중간에 블록을 배치 하 고 그것에 피사체의 손을 안내 합니다.

5. 재판 개시

참고: 설명 된 재판은 VTF와 함께 두 번 반복 됩니다 (크로스 오버 디자인은 학습 효과를 확인 하지 않는 것이 좋습니다). VTF를 사용 하지 않고 시험을 수행 하려면 컨트롤러에 연결 된 배터리를 끄십시오 (그림 2).

1. 모션 캡처 시스템의 카메라를 제어 하는 소프트웨어를 활성화 합니다.
2. 시각적 피드백 소프트웨어 (그림 1b)의 제어판에서 vtf 유무를 선택 하 고 주제의 코드를 입력 하 고 실행, 연결, 열기 및 시작을 클릭 합니다.
3. 화면에서 가상 블록의 움직임을 보면서 힘 센서의 계측 된 손으로 블록을 전송 하는 16 개의 반복을 수행 하도록 피사체에 지시 합니다 (그림 1b). 각 전송 후 블록을 다시 시작 위치로 파티션을 가로질러 이동 합니다.
4. 피사체가 16 번 반복 되 면 중지를 클릭 합니다.
5. 다음 스케일에 따라 VTF와 함께 16 번 블록을 전송 하는 작업을 수행 하는 난이도에 대 한 평가를 요청 하십시오: ' 0 ' (어려운 것은 아님), 「 1 」 (다소 곤란) 「 2 」 (보통 난이도) (매우 어렵다).

6. 사후 분석

1. 블록의 3D 좌표 데이터를 사용 하 여 블록의 경로와 전송 시간을 계산 합니다. 블록이 오른쪽 림 (발병)의 테두리 높이에 있고 상자의 왼쪽 (오프셋) 면과 같이 각 전송의 시작과 오프셋 시간을 수동으로 표시 합니다. 다음 방정식에 따라 각 전송의 경로 길이를 계산 합니다.
   1
   여기서 and 는 두 개의 후속 시간 점에서 블록의 3d 좌표입니다.
2. VTF가 있거나 없는 두 가지 조건 모두에서 시각적 촉각 신호가 위 화 되는 2 회 전송에 대 한 경로 길이 및 전송 시간의 평균을 한 번, 그리고 합동 시각적 촉각 신호와 14 전송을 위한 한 번.
3. 합동 시각 촉각 신호의 존재와 함께 블록 전송의 경로와 시간에의 한 부조리 한 시각적 촉각 신호의 존재 하에 블록 전송 중에 경로와 시간을 정규화. 두 조건 (VTF 포함 및 제외)에 대해 별도로 정규화를 수행 합니다.
4. VTF (유무에 관계 없음) 및 부조리 한 시각적 촉각 피드백 (유무에 관계 없음)을 사용 하 여 대상 내 반복 측도 ANOVA를 수행 합니다.
5. 6.4 하위 섹션의 지침에 따라 결과를 분석할 때 통계적 차이가 없는 경우에는 베이지안 반복 측도 두 가지 요소¹⁵를 사용 합니다.
6. 스피어 맨의 상관 관계 테스트는 VTF 활성화와 동작의 정규화 된 경로 및 지속 시간을 사용 하 여 작업을 수행 하는 인식 된 난이도와 함께 사용할
7. 통계적 유의 성을 p <. 05로 설정 합니다.

결과

우리는 가상의 시각적 피드백을 사용 하 여 한 곳에서 다른 장소로 객체를 이동할 때, (i) 개체의 전송 모션의 경로와 지속 시간이 증가 할 때이 세 가지 가설을 테스트 하기 위해 설명 된 기술을 사용 합니다. 제시 (ii) 위 화 시각 촉각 자극이 제시 되 고 움직이는 팔에 VTF가 활성화 되 면이 변화가 증가할 것입니다. (iii) 포지티브 상관관계는 VTF가 활성화 된 작업을 수행 하는 인식 된 난이도와 오브?...

토론

본 연구에서, 개체에 VTF를 추가 하는 효과를 정량화 하는 프로토콜은 시각적 촉각 적 자극의 존재 하에서 오브젝트 전달 운동학이 제시 되었다. 우리의 지식의 최고에, 이것은 부조리 한 시각적인 촉각 자극에 반응에 VTF의 효력을 시험 하기 위하여 유효한 유일한 프로토콜입니다. VTF를 사용 하 여 개체를 전송 하는 동안 비 시각적 촉각 자극을 적용 하는 데 관련 된 몇 가지 중요 한 단계는 다음과 ?...

자료

Name	Company	Catalog Number	Comments
3D printer	Makerbot		https://www.makerbot.com/
Box and Blocks test	Sammons Preston		https://www.performancehealth.com/box-and-blocks-test
Flexiforce sensors (1lb)	Tekscan Inc.		https://www.tekscan.com/force-sensors
JASP	JASP Team		https://jasp-stats.org/
Labview	National Instruments		http://www.ni.com/en-us/shop/labview/labview-details.html
Micro Arduino	Arduino LLC		https://store.arduino.cc/arduino-micro
Motion capture system	Qualisys		https://www.qualisys.com
Shaftless vibration motor	Pololu		https://www.pololu.com/product/1638
SPSS	IBM		https://www.ibm.com/analytics/spss-statistics-software