A Multimodal Direct Gaze Interface for Wheelchairs and Teleoperated Robots
Notice bibliographique
Résumé
Gaze-based interfaces are especially useful for people with disabilities involving the upper limbs or hands. Typically, users select from a number of options (e.g. letters or commands) displayed on a screen by gazing at the desired option. However, in some applications, e.g. gaze-based driving, it may be dangerous to direct gaze away from the environment towards a separate display. In addition, a purely gaze based interface can present a high cognitive load to users, as gaze is not normally used for selection and/or control, but rather for other purposes, such as information gathering. To address these issues, this paper presents a cost-effective multi-modal system for gaze based driving which combines appearance-based gaze estimates derived from webcam images with push button inputs that trigger command execution. This system uses an intuitive "direct interface", where users determine the direction of motion by gazing in the corresponding direction in the environment. We have implemented the system for both wheelchair control and robotic teleoperation. The use of our system should provide substantial benefits for patients with severe motor disabilities, such as ALS, by providing them with a more natural and affordable method of wheelchair control. We compare the performance of our system to the more conventional and common "indirect" system where gaze is used to select commands from a separate display, showing that our system enables faster and more efficient navigation.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».