Hand Dominance and Congruence for Wrist-worn Haptics using Custom Voice-Coil Actuation

要約

仮想インタラクション中に、指先ではなく離れた場所 (手首など) に触覚フィードバックをレンダリングすることで、ユーザーの手を機械装置から解放します。
これにより、仮想オブジェクトの機械的特性に関する情報を提供しながら、実際の対話が可能になります。
この論文では、CoWrHap を紹介します。CoWrHap は、フォース フィードバックを提供するためのカスタムメイドのボイス コイル作動を備えた新しい手首装着型触覚デバイスです。
次に、仮想インタラクションのために参加者に利き手または利き手以外の手を使用するように依頼することの影響と、ユーザー実験を通じて手と手首の一致として定義できる、アクティブな手と触覚フィードバックを受け取る手首の間の最適なマッピングを調査します。
剛性識別タスクに基づいています。
私たちの結果は、参加者がタスクを実行したことを示しています。(i) 非合同マッピングの方がより良いタスクを実行できましたが、合同マッピングの方がより良いエクスペリエンスを報告しました。(ii) 利き手に関して統計的な差はありませんでしたが、利き手を使った方がより良いユーザーエクスペリエンスと楽しさを報告しました。
この研究は、参加者が CoWrHap を通じて提供される触覚フィードバックを介して機械的特性を認識できることを示しています。

要約(オリジナル)

During virtual interactions, rendering haptic feedback on a remote location (like the wrist) instead of the fingertips freeing users’ hands from mechanical devices. This allows for real interactions while still providing information regarding the mechanical properties of virtual objects. In this paper, we present CoWrHap — a novel wrist-worn haptic device with custom-made voice coil actuation to render force feedback. Then, we investigate the impact of asking participants to use their dominant or non-dominant hand for virtual interactions and the best mapping between the active hand and the wrist receiving the haptic feedback, which can be defined as hand-wrist congruence through a user experiment based on a stiffness discrimination task. Our results show that participants performed the tasks (i) better with non-congruent mapping but reported better experiences with congruent mapping, and (ii) with no statistical difference in terms of hand dominance but reported better user experience and enjoyment using their dominant hands. This study indicates that participants can perceive mechanical properties via haptic feedback provided through CoWrHap.

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