Role of Visual Cues from the Environment in Driving an Agricultural Vehicle
Notice bibliographique
Résumé
Driving is an interactive process in which the driver receives information regarding the state of the vehicle and the environment in which the vehicle is moving through visual, motion, haptic and auditory cues.The driver needs this information for successful guidance or navigation of the vehicle.A good understanding of this process requires knowledge of the sensory cues used by the driver in performing different driving tasks.This knowledge is also necessary in the development of driving simulators which are emerging as useful research tools.The goal of this research was to test whether drivers of agricultural vehicles use visual cues from the environment when performing common driving tasks such as parallel swathing and simple turning maneuvers.Experiments were performed using a tractor in the field and using a tractor driving simulator in the laboratory.The results show that in straight line driving with a lightbar guidance system, the steering behavior and performance of most drivers does not change with varying level of visual information from the environment.However, it seemed that approximately 33% of the subjects in our experiment used an aiming cue on the field boundary, when available.Visual cues from the environment played a significant role in maneuvers which included more than one phase of steering input.Drivers were able to successfully complete those maneuvers that consisted of only one phase of steering input, such as turns, even when complete visual cues from the environment were not provided.However, maneuvers which required multiple phases of steering input could not be completed when the visual information from the environment was incomplete.A driving simulator for agricultural vehicles, therefore, should include these cues.Also, cabs of agricultural vehicles should be designed in such a way that these features can be easily seen by the operator.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».