Исследование влияния формы рукоятей джойстиков на точность манипуляторного управления

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе исследуется влияние формы, размера и способа захвата рукоятей джойстиков оператором на качество человеко-машинного взаимодействия, а именно, на скорость и точность позиционирования рукоятей джойстиков. Приведены результаты натурного эксперимента с участием 82 добровольцев по изучению скорости и точности позиционирования рукоятей джойстиков различных размеров, формы и способа захвата. Установлено, что с точки зрения скорости и точности операторского взаимодействия с джойстиками различие в форме, размерах и способе захвата рукояти джойстика не оказывает существенного как негативного, так и позитивного эффекта, при условии сохранения эргономичности конструкций рукояти джойстика. Установлено также, что при использовании полноразмерных джойстиков с захватом ладонью в некоторых задачах, требующих высокой скорости операторских реакций, возможно добиться большей эффективности операторского взаимодействия по сравнению с другими джойстиками. В статье также приведены рекомендации по практическому применению джойстиков в различных ситуациях организации операторского интерфейса.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Игорь В. Петухов

Поволжский государственный технологический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: Petuhoviv@volgatech.net
ORCID iD: 0009-0000-2365-4857
SPIN-код: 6009-1846

доктор технических наук, профессор

Руанда, Йошкар-Ола

Людмила А. Стешина

Поволжский государственный технологический университет

Email: Petuhoviv@volgatech.net
ORCID iD: 0009-0006-1526-991X
SPIN-код: 3493-0013

кандидат технических наук, старший научный сотрудник

Россия, Йошкар-Ола

Илья О. Танрывердиев

Поволжский государственный технологический университет

Email: Petuhoviv@volgatech.net
ORCID iD: 0000-0003-2437-6339
SPIN-код: 4111-0072

кандидат технических наук, доцент

Россия, Йошкар-Ола

Илья С. Стешин

Поволжский государственный технологический университет

Email: Petuhoviv@volgatech.net
ORCID iD: 0000-0002-3330-716X
SPIN-код: 2965-9368

младший научный сотрудник

Россия, Йошкар-Ола

Павел А. Курасов

Поволжский государственный технологический университет

Email: Petuhoviv@volgatech.net
ORCID iD: 0009-0005-2877-1899
SPIN-код: 4387-8626

кандидат технических наук, доцент

Россия, Йошкар-Ола

Даниил В. Галкин

Поволжский государственный технологический университет

Email: Petuhoviv@volgatech.net

младший научный сотрудник

Россия, Йошкар-Ола

Список литературы

  1. Redei A., Dascalu S., Harris F. A Framework for Vir-tualizing Joystick Controls in a Flight Simulator Training Environment. International Journal of Computers and Their Applications. 2019;26(1):1-6.
  2. Sokolov A., Seliverstov A., Sukhanov Y. For-est machine automation and ergonomics. Ural Environmental Science Forum “Sustainable Development of Industrial Region” (UESF-2023). Chelyabinsk: EDP Sciences. 2023;389:03002. doi: 10.1051/e3sconf/202338903002. EDN: MOOKPG
  3. Wagner C. R., Howe R. D., Stylopoulos N. The role of force feedback in surgery: analy-sis of blunt dis-section. Haptic Interfaces for Virtual Environment and Teleoperator Sys-tems, International Symposium on. - IEEE Computer Society; 2002:73-73.
  4. Meera C.S., Sairam P.S., Veeramalla V., Ku-mar A., and Gupta M. K. Design and analysis of new haptic joysticks for enhancing opera-tional skills in excavator control. Journal of Mechanical Design. 2020;142(12):121406. doi: 10.1115/1.4048462
  5. Zikmund P., Horpatzká M., Macík M. Learn-ing Effect in Joystick Tactile Guidance. IEEE Transactions on Haptics. 2024;17(4):567-577. doi: 10.1109/TOH.2024.3368663
  6. Koyama S., Tatemoto Ts., Kumazawa N. et al. The effect of differences in powered wheel-chair joystick shape on subjective and objec-tive operability Applied Ergonomics. 2023;107:103920. doi: 10.1016/j.apergo.2022.103920. EDN: GOJI-AA
  7. Efron B. Second thoughts on the bootstrap. Statistical science. 2003;18(2):135-140. doi: 10.1214/ss/1063994968
  8. Jolliffe I. T., Cadima J. Principal component analysis: a review and recent developments. Philosophical Transactions of the Royal So-ciety а Mathematical, Physical and Engineer-ing Sciences. 2016;374(2065):20150202. doi: 10.1098/rsta.2015.0202
  9. McInnes L., Healy J., Saul N. et al. Umap: Uniform manifold approximation and projec-tion. Journal of Open Source Software. 2018;3(29):861. doi: 10.21105/joss.00861
  10. MacQueen J. Some methods for classification and analysis of multivariate observations. Proceedings of 5-th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probabil-ity/University of California Press; 1967. P. 367.
  11. Thorndike R. Who belongs in the family? Psychometrika. 1953;18(4):267-276. doi: 10.1007/bf02289263. EDN: JQIDIH
  12. Campello R. J. G. B., Moulavi D., Zimek A. et al. Hierarchical density estimates for data clustering, visualization, and outlier detec-tion.ACM Transactions on Knowledge Dis-covery from Data (TKDD). 2015;10(1):1-51. doi: 10.1145/2733381
  13. Harris C. R., Millman K. J., Van Der Walt S. J. et al. Array programming with NumPy. Na-ture. 2020;585(7825):357-362. doi: 10.1038/s41586-020-2649-2. EDN: IVEXXC
  14. McKinney W. Data structures for statistical computing in Python. SciPy. 2010;445(1):51-56. doi: 10.25080/Majora-92bf1922-00a
  15. Virtanen P., Gommers R., Oliphant T. E. et al. SciPy 1.0: fundamental algorithms for scien-tific computing in Python. Nature Methods. 2020;17(3):261-272. doi: 10.1038/s41592-020-0772-5. EDN: OFXSGB
  16. Pedregosa F. Scikit-learn: Machine learning in Python. The Journal of Machine Learning Re-search. 2011;12:2825-2830.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Тест точности позиционирования рукоятей джойстиков

Скачать (117KB)
3. Рис. 2. Джойстики, используемые в группе 1

Скачать (84KB)
4. Рис. 3. Джойстики, используемые в группе 2

Скачать (56KB)
5. Рис. 4. Результаты понижения размерности входных данных до двух координат методом PCA

Скачать (130KB)
6. Рис. 5. Результаты кластеризации данных K-means («метод локтя»)

Скачать (154KB)
7. Рис. 6. Результаты кластеризации данных UMAP (HDBSCAN кластеризация)

Скачать (171KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».