965 resultados para Online control


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Lors d’une tâche de pointage manuel, la présence de corrections rapides, adaptées, automatiques et même réflexes (Franklin et Wolpert, 2008) suite à une perturbation par saut de curseur a pu être observée dans de nombreuses études. Ici, nous avons souhaité déterminer si ces corrections étaient purement réflexes où si elles étaient amorcées seulement lorsque la perturbation mettait en péril l’atteinte de la cible ; ces corrections ont-elles aussi un aspect fonctionnel ? Dans une première expérience nous avons fait varier la taille des cibles (5 ou 30 mm de diamètre) et des sauts du curseur (5, 15 ou 25 mm) de manière à obtenir certaines combinaisons où la cible pourrait être atteinte sans qu’aucune correction du mouvement pour contrecarrer l’effet du saut du curseur ne soit nécessaire. Des corrections réduisant l’erreur d’environ 65% ont été observées dans toutes les conditions. Dans une seconde expérience, les participants devaient atteindre une très grande cible (arc de 30°) et un saut de curseur de 15 mm était introduit pour certains essais peu de temps après l’amorce du mouvement. Les participants ont modifié leur mouvement dans le sens opposé à celui de la perturbation, et cela même s’ils n’avaient pas détecté consciemment le saut. Cependant, ces corrections étaient moins rapides et plus petites (42% de l’amplitude du saut de curseur) que celles observées lors de la première expérience. Nos résultats supportent le fait que l’amorce des corrections pour des erreurs de trajectoire induites expérimentalement soit de nature réflexe. Un deuxième processus serait alors responsable du déroulement de ces corrections ; ce deuxième processus est basé, entre autres, sur les caractéristiques de la cible.

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L’objectif principal de la présente thèse était de déterminer les facteurs susceptibles d’influencer l’efficacité des processus de contrôle en ligne des mouvements d’atteinte manuelle. De nos jours, les mouvements d’atteinte manuelle réalisés dans un environnement virtuel (déplacer une souris d’ordinateur pour contrôler un curseur à l’écran, par exemple) sont devenus chose commune. Par comparaison aux mouvements réalisés en contexte naturel (appuyer sur le bouton de mise en marche de l’ordinateur), ceux réalisés en contexte virtuel imposent au système nerveux central des contraintes importantes parce que l’information visuelle et proprioceptive définissant la position de l’effecteur n’est pas parfaitement congruente. Par conséquent, la présente thèse s’articule autour des effets d’un contexte virtuel sur le contrôle des mouvements d’atteinte manuelle. Dans notre premier article, nous avons tenté de déterminer si des facteurs tels que (a) la quantité de pratique, (b) l’orientation du montage virtuel (aligné vs. non-aligné) ou encore (c) l’alternance d’un essai réalisé avec et sans la vision de l’effecteur pouvaient augmenter l’efficacité des processus de contrôle en ligne de mouvement réalisés en contexte virtuel. Ces facteurs n’ont pas influencé l’efficacité des processus de contrôle de mouvements réalisés en contexte virtuel, suggérant qu’il est difficile d’optimiser le contrôle des mouvements d’atteinte manuelle lorsque ceux-ci sont réalisés dans un contexte virtuel. L’un des résultats les plus surprenants de cette étude est que nous n’avons pas rapporté d’effet concernant l’orientation de l’écran sur la performance des participants, ce qui était en contradiction avec la littérature existante sur ce sujet. L’article 2 avait pour but de pousser plus en avant notre compréhension du contrôle du mouvement réalisé en contexte virtuel et naturel. Dans le deuxième article, nous avons mis en évidence les effets néfastes d’un contexte virtuel sur le contrôle en ligne des mouvements d’atteinte manuelle. Plus précisément, nous avons observé que l’utilisation d’un montage non-aligné (écran vertical/mouvement sur un plan horizontal) pour présenter l’information visuelle résultait en une importante diminution de la performance comparativement à un montage virtuel aligné et un montage naturel. Nous avons aussi observé une diminution de la performance lorsque les mouvements étaient réalisés dans un contexte virtuel aligné comparativement à un contexte naturel. La diminution de la performance notée dans les deux conditions virtuelles s’expliquait largement par une réduction de l’efficacité des processus de contrôle en ligne. Nous avons donc suggéré que l’utilisation d’une représentation virtuelle de la main introduisait de l’incertitude relative à sa position dans l’espace. Dans l’article 3, nous avons donc voulu déterminer l’origine de cette incertitude. Dans ce troisième article, deux hypothèses étaient à l’étude. La première suggérait que l’augmentation de l’incertitude rapportée dans le contexte virtuel de la précédente étude était due à une perte d’information visuelle relative à la configuration du bras. La seconde suggérait plutôt que l’incertitude provenait de l’information visuelle et proprioceptive qui n’est pas parfaitement congruente dans un contexte virtuel comparativement à un contexte naturel (le curseur n’est pas directement aligné avec le bout du doigt, par exemple). Les données n’ont pas supporté notre première hypothèse. Plutôt, il semble que l’incertitude soit causée par la dissociation de l’information visuelle et proprioceptive. Nous avons aussi démontré que l’information relative à la position de la main disponible sur la base de départ influence largement les processus de contrôle en ligne, même lorsque la vision de l’effecteur est disponible durant le mouvement. Ce résultat suggère que des boucles de feedback interne utilisent cette information afin de moduler le mouvement en cours d’exécution.

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This paper discusses a new method of impedance control that has been successfully implemented on the master robot of a teleoperation system. The method involves calibrating the robot to quantify the effect of adjustable controller parameters on the impedances along its different axes. The empirical equations relating end-effector impedance to the controller's feedback gains are obtained by performing system identification tests along individual axes of the robot. With these equations, online control of end-effector stiffness and damping is possible without having to monitor joint torques or solving complex algorithms. Hard contact conditions and compliant interfaces have been effectively demonstrated on a telemanipulation test-bed using appropriate combinations of stiffness and damping settings obtained by this method.

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Capturing and retaining knowledge in any organization is a major challenge. This talk describes how these challenges have been addressed through simulation and modeling techniques for complex engineered systems. A series of case studies that focus on airport processes are used to demonstrate the concepts. Furthermore, the additional benefits that a simulation model can bring, through online control and decision-making support, are discussed.

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We investigated the purported association between developmental changes in the efficiency of online reaching corrections and improved action representation. Younger children (6-7years), older children (8-12years), adolescents (13-17years), and young adults (18-24years) completed a double-step reaching paradigm and a motor imagery task. Results showed similar nonlinear performance improvements across both tasks, typified by substantial changes in efficiency after 6 or 7years followed by incremental improvements. Regression showed that imagery ability significantly predicted reaching efficiency and that this association stayed constant across age. Findings provide the first empirical evidence that more efficient online control through development is predicted, partly, by improved action representation.

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The Quiet Eye (QE; Vickers 1996) has been shown to underpin successful performance, differentiating both expertise (inter-individual) and proficiency (intra-individual), with experts and successful attempts characterised by longer QE durations. The QE is proposed to reflect the time needed to organise and fine tune the parameters of movement (e.g. force and direction). In order to examine this prediction and build upon previous research we experimentally manipulated the difficulty of a golf putting task; we hypothesised that if the QE is related to motor programming then a more difficult task should be associated with longer QE durations. 33 golfers (M age= 21.16, SD= 3.98) with an average handicap of 6.5 (SD= 6.02) performed putts in 4 conditions of increasing difficulty. We manipulated the length of the golf putt (short-4ft, long-8ft) and the contact point of the putter head (large-1.7cm, small-0.5cm,) giving increasingly difficult putting conditions of short-large [1], short-small [2], long-large [3] and long-small [4]. We measured performance (radial error from hole in cm) and QE (in ms) for 10 putts in each condition. A repeated measures ANOVA was performed on the performance and QE data. The performance data suggest that we were successful in increasing the difficulty of the task (F (3,93) = 26.46. p = .000), with the best performance in condition [1] (8.57cm), followed by [2] (9.10cm) followed by [3] (16.11cm) and finally the worst performance was in condition [4] (23.40cm). The QE data suggest that, in keeping with our hypothesis, the QE was lengthened as task difficulty increased (F (3,87) = 11.91, p = .043). The QE was shortest in condition [1] (1787.85ms) and increased to condition [2] (1939.78ms) and condition [3] (2076.51ms), with the longest QE in condition [4] (2164.08ms). More detailed analysis of the QE reveal that it was the proportion of the QE that occurred before movement initiation (pre-QE) which increased with shot difficulty, rather than the proportion that occurred during the swing (Online-QE; see Vine et al., 2013). Results support the notion that more complex tasks are associated with a longer QE duration, specifically participants appear to spend longer fixating the target prior to movement. This likely reflects the time needed to process visual information gathered in a pre-performance routine, to inhibit external distraction, and to pre-programme the increasingly difficult parameters of the movement. Vickers, J.N. (1996). Visual control when aiming at a far target. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 22, 342-354. Vine, S.J. et al. (2013). Quiet eye and choking: Online control breaks down at the point of performance failure. Medicine and Science in Sports and Exercise, 45, 1988-1994.

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Avec la disponibilité de capteurs fiables de teneur en eau exploitant la spectroscopie proche infrarouge (NIR pour near-infrared) et les outils chimiométriques, il est maintenant possible d’appliquer des stratégies de commande en ligne sur plusieurs procédés de séchage dans l’industrie pharmaceutique. Dans cet ouvrage, le séchage de granules pharmaceutiques avec un séchoir à lit fluidisé discontinu (FBD pour fluidized bed dryer) de taille pilote est étudié à l’aide d’un capteur d’humidité spectroscopique. Des modifications électriques sont d’abord effectuées sur le séchoir instrumenté afin d’acheminer les signaux mesurés et manipulés à un périphérique d’acquisition. La conception d’une interface homme-machine permet ensuite de contrôler directement le séchoir à l’aide d’un ordinateur portable. Par la suite, un algorithme de commande prédictive (NMPC pour nonlinear model predictive control), basée sur un modèle phénoménologique consolidé du FBD, est exécuté en boucle sur ce même ordinateur. L’objectif est d’atteindre une consigne précise de teneur en eau en fin de séchage tout en contraignant la température des particules ainsi qu’en diminuant le temps de lot. De plus, la consommation énergétique du FBD est explicitement incluse dans la fonction objectif du NMPC. En comparant à une technique d’opération typique en industrie (principalement en boucle ouverte), il est démontré que le temps de séchage et la consommation énergétique peuvent être efficacement gérés sur le procédé pilote tout en limitant plusieurs problèmes d’opération comme le sous-séchage, le surséchage ou le surchauffage des granules.

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Online travel reviews are emerging as a powerful source of information affecting tourists' pre-purchase evaluation of a hotel organization. This trend has highlighted the need for a greater understanding of the impact of online reviews on consumer attitudes and behaviors. In view of this need, we investigate the influence of online hotel reviews on consumers' attributions of service quality and firms' ability to control service delivery. An experimental design was used to examine the effects of four independent variables: framing; valence; ratings; and target. The results suggest that in reviews evaluating a hotel, remarks related to core services are more likely to induce positive service quality attributions. Recent reviews affect customers' attributions of controllability for service delivery, with negative reviews exerting an unfavorable influence on consumers' perceptions. The findings highlight the importance of managing the core service and the need for managers to act promptly in addressing customer service problems.

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In practical cases for active noise control (ANC), the secondary path has usually a time varying behavior. For these cases, an online secondary path modeling method that uses a white noise as a training signal is required to ensure convergence of the system. The modeling accuracy and the convergence rate are increased when a white noise with a larger variance is used. However, the larger variance increases the residual noise, which decreases performance of the system and additionally causes instability problem to feedback structures. A sudden change in the secondary path leads to divergence of the online secondary path modeling filter. To overcome these problems, this paper proposes a new approach for online secondary path modeling in feedback ANC systems. The proposed algorithm uses the advantages of white noise with larger variance to model the secondary path, but the injection is stopped at the optimum point to increase performance of the algorithm and to prevent the instability effect of the white noise. In this approach, instead of continuous injection of the white noise, a sudden change in secondary path during the operation makes the algorithm to reactivate injection of the white noise to correct the secondary path estimation. In addition, the proposed method models the secondary path without the need of using off-line estimation of the secondary path. Considering the above features increases the convergence rate and modeling accuracy, which results in a high system performance. Computer simulation results shown in this paper indicate effectiveness of the proposed method.

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Several approaches have been introduced in literature for active noise control (ANC) systems. Since FxLMS algorithm appears to be the best choice as a controller filter, researchers tend to improve performance of ANC systems by enhancing and modifying this algorithm. This paper proposes a new version of FxLMS algorithm. In many ANC applications an online secondary path modelling method using a white noise as a training signal is required to ensure convergence of the system. This paper also proposes a new approach for online secondary path modelling in feedfoward ANC systems. The proposed algorithm stops injection of the white noise at the optimum point and reactivate the injection during the operation, if needed, to maintain performance of the system. Benefiting new version of FxLMS algorithm and not continually injection of white noise makes the system more desirable and improves the noise attenuation performance. Comparative simulation results indicate effectiveness of the proposed approach.

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An online secondary path modelling method using a white noise as a training signal is required in many applications of active noise control (ANC) to ensure convergence of the system. Not continually injection of white noise during system operation makes the system more desirable. The purposes of the proposed method are two folds: controlling white noise by preventing continually injection, and benefiting white noise with a larger variance. The modelling accuracy and the convergence rate increase when a white noise with larger variance is used, however larger the variance increases the residual noise, which decreases performance of the system. This paper proposes a new approach for online secondary path modelling in feedfoward ANC systems. The proposed algorithm uses the advantages of the white noise with larger variance to model the secondary path, but the injection is stopped at the optimum point to increase performance of the system. Comparative simulation results shown in this paper indicate effectiveness of the proposed approach in controlling active noise.

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This paper details the development of an online adaptive control system, designed to learn from the actions of an instructing pilot. Three learning architectures, single layer neural networks (SLNN), multi-layer neural networks (MLNN), and fuzzy associative memories (FAM) are considerd. Each method has been tested in simulation. While the SLNN and MLNN provided adequate control under some simulation conditions, the addition of pilot noise and pilot variation during simulation training caused these methods to fail.

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Online courses are rapidly replacing traditional, face-to-face lectures in American universities (Allen & Seaman, 2011). As technology improves, this trend will likely continue and accelerate. Researchers must evaluate the impact of online courses compared to their traditional counterparts. This two-part study quantifies the effect of two variables – social presence and learner control – on students’ recall, application and perceived learning levels in different lecture formats. Students in introductory courses at a four-year, public, American university were randomly assigned into three groups to view distinct lecture formats, one in a traditional classroom and two via the Internet. Upon viewing the single lecture, the students were asked to fill out a test and survey to quantify teacher immediacy, recall and application, and perceived learning levels across lecture formats. The study found that different levels of social presence and learner control affected students’ perceived learning levels but did not impact recall or application.

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A new algorithm for training of nonlinear optimal neuro-controllers (in the form of the model-free, action-dependent, adaptive critic paradigm). Overcomes problems with existing stochastic backpropagation training: need for data storage, parameter shadowing and poor convergence, offering significant benefits for online applications.