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Enregistrement W2893215628 · doi:10.1177/1541931218621185

The evaluation of absolute position drift of inertial-based motion capture systems

2018· article· en· W2893215628 sur OpenAlexaff
Adrian de Gouw, Xiaoxu Ji, Joel Cort

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotion capturePosition (finance)Computer scienceInertial frame of referenceComputer visionMotion (physics)SimulationWork (physics)Representation (politics)Artificial intelligenceSoftwareInertial measurement unitTask (project management)EngineeringPhysicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inertial based capture technologies allow for direct capture of motions within a manufacturing environment and, may be used with human simulation software to perform ergonomics analyses. However, these technologies are negatively affected by metal environments where “drift” has been shown to cause error in capture accuracy. Twenty participants completed four multi-task events simulating real work, in a laboratory while instrumented with inertial and optical based motion capture systems. Participants began and ended each event by performing a static T-Pose posture in a known location. Lower-leg 3D position data were extracted and the position difference from the start and end T-Poses were analyzed. Results indicate significant lower-leg position error relative to the starting location of the T-Pose to the end, with the inertial systems as compared to the optical based system. These errors can impact overall accuracy and representation of work within a human modeling environment.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,262 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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