Study on the influence of joystick handle shape on manipulator control accuracy

详细

Introduction. Manipulator control is widely used in operator-driven systems, including logging, construction equipment, and aircraft. To facilitate operator input into control systems for such machinery, joysticks or sidesticks—manipulated along two or three axes – are commonly employed. The design of these joysticks can vary significantly depending on the control task at hand. The shape of joystick handles may influence tactile feedback perception, mechanical force application, and overall feedback depth between the operator and the equipment. The aim of this study is to examine how different joystick handle shapes, sizes, and gripping methods affect the accuracy and speed of operator control. Methods and materials. To objectively measure joystick handle positioning accuracy and speed, a computer-based test was developed, displaying visual feedback on a monitor. A bootstrapping approach was used to assess statistically significant differences between groups. Cluster analysis and dimensionality reduction techniques, including Principal Component Analysis (PCA) and Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP), were applied alongside the k-means unsupervised machine learning method to identify potential clusters in the data. Results. Cluster analysis using PCA, UMAP, and k-means did not reveal distinct groups. However, weak clustering tendencies were observed in the UMAP representation. No statistically significant differences were found in joystick positioning accuracy across different handle shapes, sizes, and gripping methods. From a speed and accuracy perspective, variations in joystick handle shape, size, and grip do not significantly impact operator performance, provided the joystick handle maintains an ergonomic design. In tasks where speed is prioritized over precision – while maintaining acceptable accuracy – full-size joysticks with a palm grip are recommended.

全文:

受限制的访问

作者简介

Igor Petukhov

Volga State University of Technology

编辑信件的主要联系方式.
Email: Petuhoviv@volgatech.net
ORCID iD: 0009-0000-2365-4857
SPIN 代码: 6009-1846

Doctor of Engineering Sciences, Professor

卢旺达, Yoshkar-Ola

Lyudmila Steshina

Volga State University of Technology

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

Candidate of Engineering Sciences, Senior Researcher

俄罗斯联邦, Yoshkar-Ola

Ilya Tanryverdiev

Volga State University of Technology

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

Candidate of Engineering Sciences, Associate Professor

俄罗斯联邦, Yoshkar-Ola

Ilya Steshin

Volga State University of Technology

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

Junior Researcher

俄罗斯联邦, Yoshkar-Ola

Pavel Kurasov

Volga State University of Technology

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

Candidate of Engineering Sciences, Associate Professor

俄罗斯联邦, Yoshkar-Ola

Daniil Galkin

Volga State University of Technology

Email: Petuhoviv@volgatech.net

Junior Researcher

俄罗斯联邦, Yoshkar-Ola

参考

  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.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. Testing the accuracy of joystick handle positioning

下载 (117KB)
3. Fig. 2. Joysticks used in group 1

下载 (84KB)
4. Fig. 3. Joysticks used in group 2

下载 (56KB)
5. Fig. 4. Results of dimensionality reduction of input data to two coordinates using PCA

下载 (130KB)
6. Fig. 5. Results of k-means data clustering (elbow method)

下载 (154KB)
7. Fig. 6. Results of UMAP data clustering (HDBSCAN clustering)

下载 (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».