Ergonomic evaluation of visual guidance aids for agricultural machines
Notice bibliographique
Résumé
A variety of guidance aids for agricultural machines are available on the market. The visual guidance aid is considered to be the most useful tool for further development. Currently, the main concerns with using the visual guidance aid are the placement of the camera and the driver mental workload caused by the introduction of another monitor into the tractor cab. The objectives for this thesis, therefore, were to determine the optimum placement of a video camera to minimize lateral error and to determine a relationship between lateral error and driver mental workload. To achieve these goals, an experiment was conducted in the field with a visual guidance aid. Two measurements, lateral error and driver subjective scores, were recorded and later analyzed. Based on results of both lateral error and subjective scores, it was concluded that, to achieve a lateral error less than 200 mm, a guidance camera should be placed 1.5 m above the ground and tilted downward at 30. Furthermore, a camera with a 20 lateral field of view is more appropriate than a camera with a 39 lateral field of view. To explain the relationship between driver mental workload and lateral error, two concepts, lateral ratio and image velocity were defined based on geometric relationships. Two hypotheses were proposed based on the experimental results. First, it was hypothesized that the driver mental workload would increase as image velocity increased. Second, it was hypothesized that the magnitude of lateral errors would increase as the lateral ratio increased. Because the image velocity is inversely proportional to the lateral ratio, it may be necessary to find a compromise between driver mental workload and the lateral error. In other words, to achieve a reasonable lateral error, a driver must tolerate a certain workload.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».