Optical and inertial motion capture joint angle comparison using Jack™
Notice bibliographique
Résumé
Current digital ergonomic simulation processes utilize a single posture within a workstation to evaluate the risk of injury, however there is a desire from the manufacturing industry to move towards full dynamic human ergonomic simulations. These dynamic simulations would benefit ergonomists and engineers by allowing for evaluation of tasks completed within an entire workstation. However, dynamic simulations require a great time commitment, on behalf of the user, to complete. Motion capture technology can be used to reduce the users time; however, the gold standard optical-based technology is limited to laboratory-based examinations. Inertial-based capture technologies might be a solution as it would allow for direct capture of the workers within the manufacturing environment, however this technology needs to be assessed for accuracy. Twenty participants completed four multi-task events simulating real work, in a laboratory, while instrumented with inertial and optical based motion capture systems. The collected kinematic data was used to drive the motions of a digital Jack™ manikin within its digital environment, and comparisons between joint angles produced from the software were conducted between the optical system and two inertial systems. Results indicate significant joint angle error relative between the optical system and the inertial systems, however, one of the systems showed less error than the other. These errors can impact overall accuracy and representation of work within a human modeling environment.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».