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Enregistrement W4322577609 · doi:10.1109/cscn57023.2022.10051004

Implementation and Evaluation of Telehaptics over Long Term Evolution (4G) - Towards 5G Powered Telesurgery

2022· article· en· W4322577609 sur OpenAlexaboutno aff
Maurine Chepkoech, Joyce Mwangama, Bessie Malila

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIoT and Edge/Fog Computing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCarnegie Corporation of New York
Mots-clésTestbedComputer scienceHaptic technologyTeleoperationReliability (semiconductor)Quality of serviceQuality of experienceImplementationSoftware deploymentComputer networkSimulationRobotOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In teleoperation systems, visual, audio, and haptic feedback are essential to understand operating conditions in a remote environment fully. Despite the success in the integration of visual and audio feedback into teleoperation systems, the incorporation of haptic feedback has been a challenge. This is mainly because the existing traditional network technologies and infrastructure do not meet these systems' stringent performance requirements, which include transmission delay of less than 10ms and network reliability greater than 99.99%. Such requirements are defined for the 5G ultra-reliable and low-latency communications service domain. However, despite the commercial deployment of 5G networks in developed countries, such as China, Canada, and Germany, network coverage in most developing countries is still 2G and 3G, with 4G limited to high-income areas. Therefore, optimising the performance of existing network infrastructures is necessary to meet the performance requirements of various mission-critical applications, such as haptic-enabled telesurgery, that will help increase access to specialized healthcare services in rural remote and underserved areas. This work presents a proof-of-concept design, implementation, and evaluation of a telehaptics system on a low-latency optimized 4G-based digital health network testbed. The Quality of Service parameters of reliability, end-to-end delay, and throughput is evaluated. The evaluation results revealed a minimum round trip transmission time of 14 ms over the 4G network, compared to the maximum delay acceptable for haptic-enabled telesurgery systems of 10 ms. Future work will include testing the system on 5G standalone and non-standalone testbed implementations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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