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Enregistrement W3151616036

Modelling and Simulation of an Ultrasonic Tethering Smart Wheelchair System for Social Following

2019· article· en· W3151616036 sur OpenAlexaff
Theja Ram Pingali, Edward D. Lemaire, Natalie Baddour

Notice bibliographique

RevueCMBES Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGaze Tracking and Assistive Technology
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWheelchairUltrasonic sensorSimulationComputer scienceTetheringEngineeringAcousticsTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distracted navigation causes 20% of all powered wheelchair accidents. In social situations, wheelchair users must divide their attention between navigating the chair and conversing with an accompanying person. These conversations could lead to increased mental stress and distractions from maneuvering the chair. This project aims to eliminate the need to manually control a powered wheelchair when moving and conversing with an accompanying person, by controlling the wheelchair’s path to follow beside a person. This includes identifying and determining the person’s pose to control wheelchair navigation. The proposed ultrasonic tethering system was developed and simulated on Matlab and Simulink using models for ultrasonic sensors, amplification and filtering circuits, and a processing unit. Unlike infra-red sensors and cameras that are highly dependent on environmental light conditions, ultrasonic sensors are inexpensive and independent of environmental conditions. Simulation results determined wheelchair direction based on the accompanying person’s position, suggesting that ultrasonic tethering can be used for side-by-side following. The simulation results can be used to determine circuit component parameters for developing an ultrasonic tethering prototype.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 GPT0,257
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2019
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