Tejada, Carlos E., Raf Ramakers, Sebastian Boring, and Daniel Ashbrook. 2020. “AirTouch: 3D-Printed Touch-Sensitive Objects Using Pneumatic Sensing.” In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–10. CHI ’20. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery.
Author
Tejada, Carlos E., Raf Ramakers, Sebastian Boring, and Daniel Ashbrook. 2020. “AirTouch: 3D-Printed Touch-Sensitive Objects Using Pneumatic Sensing.” In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–10. CHI ’20. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery.
Q
素材の制約は? (FDM は無理) タッチ場所の対応づけは? (ラベリングしておく) モデルの制約は? (chamber が作れない場合は?) (記述なし)
どんなもの?
3Dプリントしたものをインタラクティブなものにする手法の提案 空気をアクチュエータとして利用し,組み立てやキャリブレーションの手間をできるだけ抑えることを目指した.
先行研究と比べてどこがすごい?
組み立てやキャリブレーション (プリント後の処理) を必要とせず,プリントしたらすぐに遊べる状態にする 先行研究では,ユーザ,オブジェクトごとにキャリブレーションが必要だったり,環境の変化に弱かったりする ⇒ キャリブレーションなどを必要としない手法
技術や手法のキモはどこ?
空気の穴を変えて,モデルの中を通すことで触った位置を取得できる. モデルの表面を変える必要がない.
機械学習のモデルは,3Dモデルに依存しない.
どうやって有効だと検証した?
様々な形態のオブジェクトを作り,タッチ検出の精度を調査 (90% 程度の精度) (10回中1回は誤検出するのをよしとするか・・・)
パラメータの検討
モデルの違い (?)
Distribution chamber
Bunny で 3種類の径のchamber (15, 20, 30mm) を作成してpressure の変化を比較大きな影響はなかったが,小さいとノイズが大きくなるので,30mm を採用
Tubes
diameter 5mm を採用 (できるだけ,補足して小さなオブジェクトにも対応したい) トレードオフ (3mm でもいいんだけど,穴をあけるのを保証できない)
各3つのモデルで,チューブの長さだけ異なるようにして試した. 特に大きな差は見られなかった.
ポリエチレンのチューブを連結して,長さを変えてみた. それでも圧力に大きな変化はなかった
最後に2m も試して,レイテンシがひどかったけど,検出はできた. versatility や scalability がある
OUTLETS
少なくとも 0.1m^2 のステップが必要
詰まりを避けるために, outlet 1mm まではチューブを太めに
Software
100 sample でセンサの値を区切って,平均と標準偏差を求める.標準偏差が実験的に決めた閾値を超えると,touch/release がされたと判定,で前の100sample と今の100sample の平均を比べて,高いならtouch, 低いなら release .
どの 穴かは,event より前の1000sample の平均をbaseline として,event 後の1000sample の平均で割った比を求める ⇒ drift を補うため
Machine Learning ⇒ outlet それぞれの mean と standard deviation を学習させる.(single instancing, svm with rbf kernel) 今の状態を渡すことで,抑えられているかが分かる的な感じ?
(同じモデルを利用)![image](https://user-images.githubusercontent.com/35088986/85220960-c3fbce00-b3ea-11ea-9b54-239230add668.png)
Stanford bunny は 100% !
Application
議論はある?
次に読むべき論文は?