The importance of real-time visual information for the remote supervision of an autonomous agricultural machine
Notice bibliographique
Résumé
Supervised autonomy" is a term that best describes the autonomous agricultural machines currently being envisioned.Such machines will be able to work autonomously, but require human supervision.The topic of interface design, however, has not received sufficient attention by designers.The goal of this study was to investigate the importance of live video for remote supervision of autonomous agricultural machines.The study was conducted using an autonomous agricultural machine control interface simulator, which provided information of machine status using graphical indicators (which interpreted and displayed sensor information) and live video (which was presented as seen by the camera).The participants of the study performed the role of the supervisor of an autonomous agricultural machine.The importance of live video was assessed by comparing the participant's performance during trials with and without video.Information about the gaze direction was obtained with an eye-tracking system.The results showed that graphical indicators are the preferred source of machine status information, and live video is a secondary source.At the beginning of the experiment, participants split their attention evenly between the graphical indicators and the live video, but by the end of the experiment, their focus was on the graphical indicators 70% of the time.More than 75% of the participants indicated that the live video helped them to understand machine functions better and they felt more secure when the video footage was present.The participants suggested that live video should be available either full time or on demand.Control interface designers should consider including live video on the interface for autonomous agricultural machines to provide additional decision-making support to the supervisor.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».