Evaluation of Communication and Human Response Latency for (Human) Teleoperation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We previously introduced a novel mixed reality teleguidance system dubbed human teleoperation (David Black et al., 2023 and Black and Salcudean, 2023), in which a human (expert) leader and a human (novice) follower are tightly coupled through mixed reality and haptics. Our first evaluation of human teleoperation is in the context of tele ultrasound, in which a sonographer or radiologist’s gestures are copied by a remote novice to carry out an ultrasound examination. In this paper, a communication system suitable for implementation of human teleoperation is presented and characterized in various network conditions, over Ethernet, Wi-Fi, 4G LTE, and 5G. To obtain a full understanding of latency in the system, the human response time is additionally characterized through a series of step response tests with 11 volunteers. The step responses were obtained by tracking the position of, and force exerted by, the human hand in response to a change in the mixed reality target. Different rendering methods were evaluated. The round-trip communication latency is 40 ± 10 ms over 5G, and down to 1 ± 0.6 ms over Ethernet for typical throughputs. The human response time to a step change in position depends on the step magnitude, but is between 485 to 535 ms, while the reaction time to a change in force is 150 to 200 ms. Both lag times are greatly decreased when tracking a smooth motion. Thus, we demonstrate that the system is network agnostic and can achieve good teleoperation performance and secure, low latency communication in appropriate network conditions. This brings the human teleoperation concept a step closer to human trials in a clinical environment, and the presented tools and concepts are applicable to any high-performance teleoperation system, and especially for mixed reality guidance.
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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 | 0,002 | 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 découle