Development of a predictive safety control algorithm using laser scanners for excavators on construction sites
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a laser scanner–based predictive safety system for excavators. Blind spots on excavators and operators’ carelessness cause majority of fatal accidents, such as those in which deaths occur due to collisions with objects on a construction site. A proper safety system can enhance the safety of construction vehicles on construction sites. In this study, a safety control algorithm for collision avoidance was developed utilizing kinematics and a dynamic model based on the working area and object behavior predictions. The object behaviors were predicted by considering human pace states since excavators often operate in tandem with workers. Combining the data collected from static obstacles and moving objects, the researchers identified a safe working space. In the case of moving objects, the researchers predicted the probabilistic reachable area of workers via hypothesis testing and state estimation utilizing the estimated position and velocity information obtained by a laser scanner. Hypothesis testing was conducted to identify worker pace states, such as standing still, walking, jogging, and running, using estimated velocity. The working area was predicted via working part kinematic analysis of an excavator. Safety indices, such as time to collision (TTC) and warning index (x), were employed to define the safety level of an excavator in operation in the TTC–x domain. The safety level consists of safe, warning, and emergency braking levels. Furthermore, the researchers developed a control algorithm to avoid collision of the excavator with static and moving objects. Tests of the developed reachable area of a worker were conducted utilizing laser scanners. In addition, a simulation-based performance evaluation of the developed safety control algorithm was conducted with test results employing the excavator swing dynamic model.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».