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Enregistrement W2009657454 · doi:10.1115/1.4027333

A Physics-Based Musculoskeletal Driver Model to Study Steering Tasks

2014· article· en· W2009657454 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational and Nonlinear Dynamics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)Driving simulatorProcess (computing)Computer scienceSteering wheelVehicle dynamicsFidelityHigh fidelitySimulationWork (physics)Active steeringControl (management)Electronic stability controlAutomotive engineeringEngineeringSystems engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Realistic driver models can play an important role in developing new driver assistance technologies. A realistic driver model can reduce the time-consuming trial-and-error process of designing and testing products, and thereby reduce the vehicle's development time and cost. A realistic model should provide both driver path planning and arm motions that are physiologically possible. The interaction forces between a driver's hand and steering wheel can influence control performance and steering feel. The aim of this work is to develop a comprehensive yet practical model of the driver and vehicle. Consequently, a neuromuscular driver model in conjunction with a high-fidelity vehicle model is developed to learn and understand more about the driver's performance and preferences, and their effect on vehicle control and stability. This driver model can provide insights into task performance and energy consumption of the driver, including fatigue and cocontraction dynamics of a steering task. In addition, this driver model in conjunction with a high-fidelity steering model can be used to develop new steering technologies such as electric power steering.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle