Blindness and the Reliability of Downwards Sensors to Avoid Obstacles: A Study with the EyeCane
Notice bibliographique
Résumé
Vision loss has dramatic repercussions on the quality of life of affected people, particularly with respect to their orientation and mobility. Many devices are available to help blind people to navigate in their environment. The EyeCane is a recently developed electronic travel aid (ETA) that is inexpensive and easy to use, allowing for the detection of obstacles lying ahead within a 2 m range. The goal of this study was to investigate the potential of the EyeCane as a primary aid for spatial navigation. Three groups of participants were recruited: early blind, late blind, and sighted. They were first trained with the EyeCane and then tested in a life-size obstacle course with four obstacles types: cube, door, post, and step. Subjects were requested to cross the corridor while detecting, identifying, and avoiding the obstacles. Each participant had to perform 12 runs with 12 different obstacles configurations. All participants were able to learn quickly to use the EyeCane and successfully complete all trials. Amongst the various obstacles, the step appeared to prove the hardest to detect and resulted in more collisions. Although the EyeCane was effective for detecting obstacles lying ahead, its downward sensor did not reliably detect those on the ground, rendering downward obstacles more hazardous for navigation.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».