Development of A Learning-Based Terrain Classification Framework for Pushrim-Activated Power-Assisted Wheelchairs
Notice bibliographique
Résumé
Pushrim-activated power-assisted wheels (PAPAWs) are assistive technologies that provide on-demand torque assistance to wheelchair users. Although the available power can reduce the physical load of wheelchair propulsion, it may also cause maneuverability and controllability issues. Commercially-available PAPAW controllers are insensitive to environmental changes, leading to inefficient and/or unsafe wheelchair movements. In this regard, adaptive velocity/torque control strategies could be employed to improve safety and stability. To investigate this objective, we propose a context-aware sensory framework to recognize terrain conditions. In this paper, we present a learning-based terrain classification framework for PAPAWs. Study participants performed various maneuvers consisting of common daily-life wheelchair propulsion routines on different indoor and outdoor terrains. Relevant features from wheelchair frame-mounted gyroscope and accelerometer measurements were extracted and used to train and test the proposed classifiers. Our findings revealed that a one-stage multi-label classification framework has a higher accuracy performance compared to a two-stage classification pipeline with an indoor-outdoor classification in the first stage. We also found that, on average, outdoor terrains can be classified with higher accuracy (90%) compared to indoor terrains (65%). This framework can be used for real-time terrain classification applications and provide the required information for an adaptive velocity/torque controller design.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».