Validation of Frozen Speedometer Readings Against EDR Data
Notice bibliographique
Résumé
Around the turn of this century, the automotive industry introduced a new type of technology to drive the gauges on a vehicle’s instrument cluster. The change was unannounced to the collision reconstruction world, but soon after, investigators observed a marked increase in crashed vehicles displaying frozen gauges at what often appeared to be correct readings. The new technology was the use of stepper motors which require power to return to the zero position. Hence if electrical power is lost, the gauges stop in position. There have been a number of previous papers covering the operation of the instruments and crash testing of cars and motorcycles to establish the ability of the instruments to withstand the forces on the instrument during a collision. This paper aims to compare the frozen instrument readings from real world collisions with the available EDR data from the crashed vehicles. With the assistance of the collision reconstruction community, a large dataset of 236 vehicles with frozen speedometer readings were compared with EDR and other corroborating methods. This paper reviews the current state of knowledge, compares the instrument readings of each of the 236 vehicles against the available EDR data or other corroborating method. It then assesses each case against the criteria proposed by Goddard and Price [3, 4] to assess if the cases that are being filtered out for selection, are accurate readings. It was found the existing criteria was an effective filter in removing the majority of cases capable of producing erroneous readings. However, it was found that some erroneous readings were present in low speed impacts. With the addition of a minimum speed criteria, the likelihood of an erroneous reading was greatly reduced. At recorded speedometer readings over 80 Km/h, the corroboration with the EDR speed had a standard deviation of 4%.
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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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,005 |
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 ».