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Edge-Learning-Enabled Realistic Touch and Stable Communication for Remote Haptic Display
IEEE NETWORK ( IF 8.808 ) Pub Date : 2021-02-16 , DOI: 10.1109/mnet.011.2000255
Xiaosa Li; Zhiyong Yuan; Jianhui Zhao; Bo Du; Xiangyun Liao; Iztok Humar

As the basis of Tactile Internet, remote haptic display has been made possible with the development of ultra-reliable low-latency communication in 5G. In this study, edge learning is employed to enable realistic haptic display and stable remote communication. We propose a double-loop control algorithm, which merges decoupling and PID neural network, for magnetic field generation of the electromagnetic haptic device. In addition, a supervised bidirectional LSTM network is constructed for online haptic prediction during remote interaction, thus complementing the missing haptic data on account of time delay and packet loss in network communications. Experiments have been conducted on the built remote haptic display system, where data streams from sensors are gathered, stored, and forwarded in real time. The results show that dynamic and accurate haptic display is achieved through our magnetic field control algorithm for the haptic device, and the error of haptic prediction by step is less than 0.01N. The conclusion is that the service sustainability of remote haptic display can be guaranteed by edge learning effectively.

中文翻译:

启用边缘学习的逼真的触摸和稳定的通讯,可实现远程触觉显示

作为触觉互联网的基础,随着5G中超可靠的低延迟通信的发展,远程触觉显示已成为可能。在这项研究中,采用边缘学习来实现逼真的触觉显示和稳定的远程通信。我们提出了一种将去耦和PID神经网络相结合的双环控制算法,用于电磁触觉设备的磁场生成。此外,构建了一个受监管的双向LSTM网络,用于远程交互期间的在线触觉预测,因此,由于网络通信中的时间延迟和数据包丢失,可以补充丢失的触觉数据。已经在内置的远程触觉显示系统上进行了实验,其中来自传感器的数据流被实时收集,存储和转发。结果表明,通过我们针对触觉设备的磁场控制算法,可以实现动态,准确的触觉显示,逐步实现的触觉预测误差小于0.01N。结论是通过边缘学习可以有效地保证远程触觉显示器的服务可持续性。
更新日期:2021-02-19
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