The examination of operator performance when controlling a shipboard crane anti-sway control system within a virtual-reality simulator
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
Anti-sway control systems are valuable tools for cranes to prevent unexpected payload sway and undesired motion. However, for shipboard cranes, where the operator moves with the ship, anti-sway control systems can result in significant relative motion between the payload and operator, particularly in rough seas while attempting to align the payload with an ocean-frame target. Therefore, an important question to ask is, do operators actually find anti-sway systems intuitive, or do they feel they have to “fight” the system to achieve their desired performance? To address the question, this paper presents a human factors study designed to evaluate the effectiveness of a shipboard crane anti-sway system with an operator-in-the-loop. Participants completed a series of tests in a virtual-reality simulator, in which they attempted to align the payload of a nine degree-of-freedom shipboard knuckle boom crane with targets in both the ocean/world coordinate frame and ship deck coordinate frame, using an anti-sway system that provided complete motion compensation in both coordinate frames. The study found that there was a statistically significant improvement in the participant’s ability to track a desired payload target with the use of the anti-sway system of up to 49.1%. In addition, as the participant had no knowledge of how the anti-sway system operated, or even if it was active, the results indicate anti-sway control systems can be intuitive for operators to use.
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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 | 0,001 | 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