Data-Driven Scenario Generation for Enhanced Realism of Equipment Training Simulators
Notice bibliographique
Résumé
Improving the training of heavy equipment operators can make a significant contribution to improving the safety of construction sites. In recent years, Virtual Reality (VR)-based simulators have gained increased popularity for the use in equipment training programs. While VR training simulators for heavy equipment are less mature than those used in the aviation industry, these simulators are gradually carving their ways into the training programs for construction equipment operators as well. Presently, the majority of the existing VR scenes are based on hypothetical scenarios and more focused on developing motor skills. However, on real construction sites, the decisions an operator makes to operate the equipment safely and efficiently depend on the decisions made by other operators or workers in addition to the type and location of the work. In the current situation, the training simulators do not capture the dynamism of the construction site and the uncertainties involved in the project as a result of human factors. One way to address this issue is to generate realistic training simulators based on the actual construction operations. In these VR scenes, the data from actual equipment will be used to generate a scene where the trainee is supposed to operate the equipment in face of the movements of many other pieces of surrounding equipment. For this purpose, sensor data needs to be integrated with a multi-agent system to capture the behaviour of many equipment and workers. Nonetheless, the first step towards the generation of such a scene is to reconstruct the actual construction site in the VR environment. This research builds upon the previous work of the authors and the advancements in geo-informatics to propose a method for the reconstruction of actual sites using GIS and cadastral data. Two different approaches for the generation of these scenes are compared and a prototype is developed to show how sensor data can be integrated with the VR scene for the construction of the realistic training simulators. The feasibility of the approach is demonstrated by means of a case study where GPS data from an actual construction project is replayed in the VR model of the site where the project took place.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».