A Modular Haptic Display with Reconfigurable Signals for Personalized Information Transfer

要約

モジュラーハードウェアを情報理論的アルゴリズムと統合して、さまざまなユーザーやタスクのフィードバックをパーソナライズするカスタマイズ可能なソフトハプティックシステムを提示します。
当社のプラットフォームには、圧力、周波数、接触面積などのさまざまな信号タイプが流体論理回路を使用してアクティブ化または組み合わせることができるモジュール式の多度空気圧ディスプレイを備えています。
これらの回路は、特殊な電子機器への依存を減らし、コンパクトな入力セットを介して複数の触覚要素の調整された作動を可能にすることにより、制御を簡素化します。
私たちのアプローチにより、コードを書き換えることなく、ハードウェアレベルのロジックスイッチングを介して触覚信号の迅速な再構成が可能になります。
触覚インターフェイスのパーソナライズは、モジュラーハードウェアとソフトウェア駆動型信号選択の組み合わせによって達成されます。
どのディスプレイ構成が最も効果的であるかを判断するために、エージェントがユーザーに潜在情報を伝える必要がある信号伝送の問題として触覚通信をモデル化します。
最適化問題を策定して、意図したメッセージとユーザーの解釈との間の情報転送を最大化する触覚ハードウェアのセットアップを特定し、感度、好み、および知覚的顕著性の個人差を説明します。
このフレームワークは、参加者が異なる信号の組み合わせの下で再構成可能なディスプレイと対話するユーザー研究を通じて評価します。
私たちの調査結果は、マルチモーダルの触覚インターフェイスを作成し、動的なヒューマシンインタラクションコンテキストでユーザーに適応する再構成可能なシステムの開発を進める際のモジュール性とパーソナライズの役割をサポートしています。

要約(オリジナル)

We present a customizable soft haptic system that integrates modular hardware with an information-theoretic algorithm to personalize feedback for different users and tasks. Our platform features modular, multi-degree-of-freedom pneumatic displays, where different signal types, such as pressure, frequency, and contact area, can be activated or combined using fluidic logic circuits. These circuits simplify control by reducing reliance on specialized electronics and enabling coordinated actuation of multiple haptic elements through a compact set of inputs. Our approach allows rapid reconfiguration of haptic signal rendering through hardware-level logic switching without rewriting code. Personalization of the haptic interface is achieved through the combination of modular hardware and software-driven signal selection. To determine which display configurations will be most effective, we model haptic communication as a signal transmission problem, where an agent must convey latent information to the user. We formulate the optimization problem to identify the haptic hardware setup that maximizes the information transfer between the intended message and the user’s interpretation, accounting for individual differences in sensitivity, preferences, and perceptual salience. We evaluate this framework through user studies where participants interact with reconfigurable displays under different signal combinations. Our findings support the role of modularity and personalization in creating multimodal haptic interfaces and advance the development of reconfigurable systems that adapt with users in dynamic human-machine interaction contexts.

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