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Enregistrement W4382047654 · doi:10.32920/23580471

Augmented Reality – Cockpit Display System In Real-Time Flight Simulation Environment

2023· preprint· en· W4382047654 sur OpenAlexaff
Pratik Pradhan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInertial Sensor and Navigation
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCockpitHeadsetFlight simulatorAugmented realitySimulationComputer scienceFlight trainingEmbedded systemFlight testEngineeringAeronauticsSystems engineeringHuman–computer interactionTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p> Over recent years, hands-free Augmented Reality (AR) technologies are widely being used towards equipment manufacturing and maintenance services in various engineering platforms. One of such applications discussed in this report is an Electronic Flight Instrument System (EFIS)/glass cockpit/Cockpit Display System (CDS), in AR, for real-time testing during the early designs of an aircraft’s flight deck. Two prototype designs, both built using the Buildwagon HoloLens Development Platform and tested on Microsoft HoloLens 1 headset using X-Plane 11 flight simulator for flight tests, are presented. For the presented project, several flight data, as well as any other simulation data, were sent to BinariesLid’s Buildwagon Collaboration Server in the form of messages using the Socket.IO library via the Internet. These messages were processed and used to redraw the EFIS on Buildwagon JavaScript Editor. This thesis presents the design methodology and performance benchmarks of the systems involved during the flight test, i.e. HoloLens 1 AR headset, Buildwagon Emulator, and the simulator system itself. </p>

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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