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Enregistrement W7044116614

Using a 3D hand motion controller for reaching tasks in a powered wheelchair simulator

2015· dissertation· en· W7044116614 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGaze Tracking and Assistive Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Mots-clésJoystickWheelchairVirtual realityTask (project management)Interface (matter)Controller (irrigation)Cursor (databases)Lift (data mining)Motion (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reaching for objects is essential in powered wheelchair (PW) mobility. For PW users, learning how to navigate their PW to reach for objects safely, as in daily activities, is crucial to their quality of life. Training for such PW use is limited due to lack of dedicated space, time, or equipment. Addressing these issues, the McGill Immersive Wheelchair (miWe) simulator is a virtual reality (VR) system for teaching PW driving skills that runs on an ordinary computer. However, a practical and low-cost training tool for reaching tasks does not exist for the miWe or any other PW simulator. Objective: The purpose of this study was to evaluate a $150 3D hand motion controller (Razer Hydra, Sixense, USA), as an interface for training reaching tasks within the miWe. This device allows 3D control of a virtual cursor with hand/arm movements. Method: Twelve experienced PW users performed three combined PW navigation and reaching tasks both in the real world (RW) and in the miWe: working at a desk, operating an elevator, and opening a door. First, we determined concordance of task performance in VR with that in the RW. Total task time, time spent reaching, number of joystick movements, and number of reaching movements were measured. A video task analysis was also performed. Second, the sense of presence in VR was assessed using the iGroup Presence Questionnaire (IPQ). Third, participants gave feedback in an open questionnaire. Results: Tasks performed in VR demonstrated significantly (p<0.05, Wilcoxon Sign-Rank) longer task times and greater number of movements for the elevator and desk tasks but not the door task. Task analysis revealed significantly greater (p<0.05) risk of collisions and reaching errors in VR compared to RW tasks. The majority of navigation and reaching behaviours showed moderate to excellent (K > 0.4, Cohen's Kappa) agreement between the two environments. IPQ scores demonstrated a significant (p < 0.05) increase in "involvement" while "general sense of presence", "spatial presence", and "realism" remained the same compared to previously collected miWe data. Participants generally perceived the tasks and the reaching component to be useful, but noted difficulties with joystick control and software glitches. Conclusions: Task performance showed poorer kinematic performance in VR than RW overall, but similar strategies. While the reaching component represents a promising addition to the miWe simulator, important limitations must be addressed for this VR simulator to be an effective tool for training PW navigation-reaching tasks.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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