仪器仪表学报

作者：陈大鹏，陈 庚，刘 佳，方映平，张运杰

单位：陈大鹏,1. 南京信息工程大学自动化学院，2. 江苏省智能气象探测机器人工程研究中心，3. 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,,陈 庚,1. 南京信息工程大学自动化学院，2. 江苏省智能气象探测机器人工程研究中心,,刘 佳,1. 南京信息工程大学自动化学院，2. 江苏省智能气象探测机器人工程研究中心，3. 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,,方映平,1. 南京信息工程大学自动化学院，2. 江苏省智能气象探测机器人工程研究中心,,张运杰,1. 南京信息工程大学自动化学院，2. 江苏省智能气象探测机器人工程研究中心,

关键词：纹理触觉渲染;深度学习;动作信息;笔式交互;振动触觉反馈

基金：国家自然科学基金 ( 62003169)、江苏省自然科学基金青年基金 (BK20200823)、江苏产业前瞻与关键核心技术重点项目(BE2020006-2)、江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX22_0348,KYCX22_1202,SJCX22_0351)资助

近年来,对虚拟表面纹理进行工具介导的振动触觉再现已经成为触觉领域的一个研究热点。针对已有的纹理触觉渲染方法还存在适用范围窄、泛化能力弱、交互真实感低等问题,以改进后的MelGAN为基本网络,构建了一种新的纹理触觉渲染模型。该模型以纹理图像和用户的实时动作信息为输入,在能够高保真地生成振动触觉信号的同时,对常见纹理图像拥有更好的泛化能力。此外,设计了一款具有动作信息实时采集和振动触觉表达功能的笔式装置。在采集了数据库之外的真实纹理表面的振动触觉信号后,比较了提出的模型与已有方法在信号生成方面的性能差异。结果表明,模型实现了最低的均方根误差(0.173),验证了其对未建模纹理进行触觉渲染的能力。最后,使用笔式装置进行了两项用户实验。平均6.01的主观相似度评分说明,即使是数据库之外的新纹理,模型也能为用户提供较高的纹理交互真实感。

来源：2024年第4期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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