由 dawei
智能手表等腕带产品正变得越来越流行。这种设备通常利用触觉反馈来提供简单的通知，但研究表明，手腕有能力传达关于语言和社交接触等更为丰富的反溃致动器能够通过简单的信号变化向用户传输更多的信息。给定特定类型的致动器，单个致动器具有可用于通信的信号变化，例如手腕的不同位置以及所显示信号的幅度、频率、调制和持续时间。在名为《Learning Vibes: Communication Bandwidth of a Single Wrist-Worn Vipotactile Actuator》的论文中，斯坦福大学和Facebook Reality Labs的研究人员探讨了用户如何学习和识别讯号参数的变化，以及在解码手腕上的触觉反馈时，特定讯号的变化是否对用户更为显著。
社区关于腕带触觉进行了大量的研究，但关于通信带宽的大多数知识是在特定的应用和方法中交织在一起。通常，对这个领域的探索是采用自上而下的策略完成，并考虑最终的应用程序，然后从中选择机械设计和触觉反溃所以，大多数研究涉及所述信号变化中的一种（如频率、幅度、调制），但仅在特定范围内。尽管这是测试和开发单一触觉设备的有效策略，但第三方利用所述信息更为困难。
为了解决有关用户交互中的触觉附加值问题，团队利用信息传递的理论框架来帮助捕捉触觉反馈的认知和感知后果，并确定其容量（与特定硬件和应用限制无关）。这样一个框架可以为设计者提供知识，帮助其直接将其应用到新的设计中，而不是为每个新项目从零开始进行昂贵的用户测试。
在这项论文中，团队按照刺激频率、振幅和调制的函数测量了手腕的振动旋转通信带宽。在初步研究中，研究人员确定了当信号在三个信号维度中的一个维度上发生变化时的信息传递，并确定了每个参数维度最明显的特征。这导致了一组8个不同的触觉信号有待进一步研究。在主要的实验中，团队测试了八名被试者以判断：（i）这8种触觉信号是否足够直观，容易被用户识别；（ii）是否可以通过学习来提高识别表现；以及（iii）当在手腕的第二个位置呈现时，是否可以识别学习的触觉信号。