Walking speed and trunk sway: Influence of an approaching person's gait pattern on collision avoidance
Notice bibliographique
Résumé
Gait patterns provide a rich source of person-specific information such as age, sex, identity, and vulnerability. However, it is unknown to what extent person-specific gait information can affect collision avoidance behaviours with an approaching “person”. We sought to determine whether young adults’ spatiotemporal avoidance behaviours were affected by changes to a virtual agent’s gait parameters (i.e., speed or trunk sway). In a virtual environment (FOVE head-mounted display; 70Hz), young adults (n=21) walked along an 18m pathway towards a goal while avoiding an approaching virtual agent. The agent’s walking speed and trunk sway magnitude were a multiples of each participant’s average speed or sway: fast (x1.5m/s), normal (matched), or slow (x0.8m/s); large (2x), normal (matched), or small (0x) respectively. The agent was non-reactive and walked straight forward at a constant speed. Participants’ kinematics were recorded (Qualisys; 120Hz) to examine avoidance behaviours of initiation of path deviation and medial-lateral clearance at the time of crossing. Statistical analysis revealed that participants initiated a path deviation (i.e., estimate of time-to-contact, TTC) significantly earlier (F(2,40)=11.31, p<.001, f=.69) when the agent was walking fast (M=3.93s, SD=.56) as opposed to normal (M=4.31s, SD=.33) and slow (M=4.41s, SD=.44) walking speeds. However, the agent’s trunk sway magnitudes did not affect participants’ initiation of path deviation or medial-lateral clearance at crossing. Participants appear not to use temporal information to initiate an avoidance, but rather a point in space (i.e., TTC was affected by approach speed) due to awareness that the agent was non-reactive and always approaching. The agent’s sway magnitude did not affect medial-lateral avoidance behaviours most likely because there was little observable difference between conditions (i.e., ~3° normal sway). Conceivably, the study’s environmental conditions may underrepresent people’s behaviours in real-world. Future work is needed to understand the perception of an approaching person’s gait characteristics on collision avoidance.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».