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Method Article
Dieses Protokoll beschreibt eine Fahrsimulationsplattform und ein taktiles Vibrieren-Toolkit für die Untersuchung der fahrbezogenen Forschung. Ein Beispielexperiment zur Erforschung der Wirksamkeit taktiler Warnhinweise wird ebenfalls vorgestellt.
Kollisionswarnsystem spielt eine Schlüsselrolle bei der Vermeidung von Ablenkungen und schläfrigem Fahren. Frühere Studien haben die Vorteile taktiler Warnhinweise bei der Reduzierung der Reaktionszeit des Fahrers bei der Bremsreaktion nachgewiesen. Gleichzeitig haben sich taktile Warnhinweise bei Übernahmeanträgen (TOR) für teilautonome Fahrzeuge als wirksam erwiesen.
Wie die Leistung taktiler Warnungen optimiert werden kann, ist ein aktuelles heißes Forschungsthema in diesem Bereich. So werden die vorgestellte kostengünstige Fahrsimulationssoftware und -methoden eingeführt, um mehr Forscher für die Teilnahme an der Untersuchung zu gewinnen. Das vorgestellte Protokoll ist in fünf Abschnitte unterteilt: 1) Teilnehmer, 2) Fahrsimulations-Software-Konfiguration, 3) Vorbereitung des Fahrsimulators, 4) vibrierende Toolkit-Konfiguration und -Vorbereitung und 5) Durchführung des Experiments.
In der Exemplar-Studie trugen die Teilnehmer das taktile Vibrierende Toolkit und führten eine etablierte Auto-Folgeaufgabe mit der kundenspezifischen Fahrsimulationssoftware durch. Das vordere Fahrzeug bremste zeitweise, und bei jeder Bremsung des vorderen Fahrzeugs wurden vibrationsbeschimpfungswarnungen angeliefert. Die Teilnehmer wurden angewiesen, so schnell wie möglich auf die plötzlichen Bremsen des vorderen Fahrzeugs zu reagieren. Die Fahrdynamik, wie die Bremsansprechzeit und die Bremsansprechrate, wurde von der Simulationssoftware zur Datenanalyse aufgezeichnet.
Das vorgestellte Protokoll bietet Einblicke in die Erforschung der Wirksamkeit taktiler Warnhinweise an verschiedenen Körperstandorten. Zusätzlich zu der Imobistenaufgabe, die im Beispielexperiment gezeigt wird, bietet dieses Protokoll auch Optionen, um andere Paradigmen auf die Fahrsimulationsstudien anzuwenden, indem eine einfache Softwarekonfiguration ohne Codeentwicklung erstellt wird. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass aufgrund seines erschwinglichen Preises die hier eingeführte Fahrsimulationssoftware und -hardware möglicherweise nicht in der Lage ist, mit anderen hochwertigen kommerziellen Fahrsimulatoren vollständig zu konkurrieren. Dennoch kann dieses Protokoll als erschwingliche und benutzerfreundliche Alternative zu den allgemeinen High-Fidelity-Werbesimulatoren fungieren.
Nach den Daten, die von den Global Health Estimates im Jahr 2016 enthüllt wurden, ist Verkehrsschäden die achte Ursache für weltweite Todesfälle, die zu 1,4 Millionen Todesfällen weltweit1führen. Im Jahr 2018 waren 39,2 % der Verkehrsunfälle Kollisionen mit Kraftfahrzeugen im Verkehr, 7,2 % davon Auffahrunfälle. Eine Lösung zur Erhöhung der Fahrzeug- und Straßenverkehrssicherheit ist die Entwicklung eines fortschrittlichen Fahrassistenzsystems (ADAS), um Fahrer vor potenziellen Gefahren zu warnen. Die Daten haben gezeigt, dass ADAS die Rate von Auffahrunfällen erheblich reduzieren kann, und es ist noch effektiver, wenn es mit einem Auto-Bremssystem ausgestattet ist2. Darüber hinaus wird bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge weniger menschliche samtische Sendekraft erforderlich sein, um das Fahrzeug zu steuern, was ein Warnsystem für die Übernahme (TOR) zu einer Notwendigkeit macht, wenn das autonome Fahrzeug sich nicht selbst reguliert. Das Design des ADAS- und TOR-Warnsystems ist nun eine wichtige Technologie für Autofahrer, um drohende Unfälle innerhalb weniger Sekunden zu vermeiden. Das exemplarische Experiment verwendete ein vibrierendes Toolkit zusammen mit einer Fahrsimulationsplattform, um zu untersuchen, welcher Standort das beste Ergebnis erzielen würde, wenn ein vibrotactile Warnsystem als potenzielles ADAS- und TOR-Warnsystem verwendet wurde.
Kategorisiert durch Wahrnehmungskanäle, gibt es in der Regel drei Arten von Warnmodalitäten, d. h. visuelle, auditive und taktile. Jede Warnmodalität hat ihre eigenen Vorzüge und Grenzen. Wenn visuelle Warnsysteme im Einsatz sind, können Fahrer unter visueller Überlastung leiden3, Beeinträchtigung der Fahrleistungen aufgrund von unaufmerksamer Blindheit4,5. Obwohl ein auditives Warnsystem das Sichtfeld der Fahrer nicht beeinflusst, hängt seine Wirksamkeit stark von der Umgebung ab, wie Hintergrundmusik und andere Geräusche in der Fahrumgebung6,7. Daher können Situationen, die andere externe Auditinformationen oder erhebliche Geräusche enthalten, zu unaufmerksamer Taubheit8,9führen, wodurch die Wirksamkeit eines auditiven Warnsystems verringert wird. Im Vergleich dazu stehen taktile Warnsysteme nicht im Wettbewerb mit der visuellen oder auditiven Verarbeitung der Fahrer. Durch das Senden von vibrotactile Warnungen an Fahrer überwinden taktile Warnsysteme die Grenzen von visuellen und auditiven Warnsystemen.
Frühere Studien zeigten, dass taktile Warnhinweise den Fahrern zugute kommen können, indem sie ihre Bremsreaktionszeit verkürzen. Es wurde auch festgestellt, dass taktile Warnsysteme in bestimmten Situationen ein effektiveres Ergebnis gegenüber visuellen10,11 und auditiven12,13,14 Warnsystemen liefern. Die begrenzte Forschung konzentrierte sich jedoch auf die Untersuchung des optimalen Standorts für die Platzierung eines taktilen Warngeräts. Nach der sensorischen Kortexhypothese15 und der sensorischen Entfernungshypothese16wählte die Exemplarstudie die Finger-, Handgelenk- und Tempelbereiche als Versuchsorte für die Platzierung eines taktilen Warngeräts. Mit dem eingeführten Protokoll können die Häufigkeit und Lieferzeit einer vibrierenden Warnung sowie Intervalle zwischen Vibrationen des vibrierenden Toolkits so konfiguriert werden, dass sie den experimentellen Anforderungen entsprechen. Dieses vibrierende Toolkit bestand aus einem Master-Chip, einem Spannungsreglerchip, einem Multiplexer, einem USB-zu-Transistor-Logic (TTL)-Adapter, einem Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor (MOSFET) und einem Bluetooth-Modul. Die Anzahl der vibrierenden Module kann auch je nach den Bedürfnissen der Forscher variieren, wobei bis zu vier Module gleichzeitig vibrieren. Bei der Implementierung des vibrierenden Toolkits in den fahrbezogenen Experimenten kann es so konfiguriert werden, dass es an die experimentellen Einstellungen anpasst und durch Die Überarbeitung der Codes der Fahrsimulation mit Fahrleistungsdaten synchronisiert wird.
Während für Forscher, Durchführung eines Fahrexperiments auf einer virtuellen Plattform ist mehr möglich als in der realen Welt aufgrund der Risiken und Kosten beteiligt. Beispielsweise kann das Sammeln von Leistungsindikatoren schwierig sein, und es ist schwierig, die Umweltfaktoren zu kontrollieren, die bei Derversuchen in der realen Welt erforderlich sind. Infolgedessen haben viele Studien in den letzten Jahren Festnetz-Fahrsimulatoren auf PCs als Alternative zur Durchführung von Fahrstudien auf der Straße verwendet. Nachdem wir über 11 Jahre lang in der Fahrforschungsgemeinschaft gelernt, entwickelt und recherchiert haben, haben wir eine Fahrsimulationsplattform mit einem echten Auto aufgebaut, die aus einer Open-Source-Fahrsimulationssoftware und einem Hardware-Kit besteht, einschließlich Lenkrad und Getriebe, drei Pedalen, drei montierten Projektoren und drei Projektorbildschirmen. Da die Fahrsimulationssoftware nur einen einzigen Bildschirm unterstützt, verwendet das vorgestellte Protokoll nur den zentralen Projektor und Projektorbildschirm, um das Experiment durchzuführen.
Die Nutzung der vorgestellten Fahrsimulationsplattform bietet zwei große Vorteile. Ein Vorteil dieser Plattform ist, dass sie eine Open-Source-Software verwendet. Mithilfe der benutzerfreundlichen Open-Source-Plattform können Forscher das Simulations- und Vibrations-Toolkit für ihre individuellen Forschungsanforderungen anpassen, indem sie eine einfache Softwarekonfiguration ohne Codeentwicklung vornehmen. Durch die Überarbeitung der Codes können Forscher Fahrsimulationen erstellen, die eine relative Realitätstreue bieten, mit vielen Optionen für Fahrzeugtypen, Straßentypen, Widerstand des Lenkrads, seitliche und längsförmige Windturbulenzen, Zeit- und Bremsereignis-Anwendungsprogrammschnittstellen (APIs) für externe Softwaresynchronisierung und Implementierung der Verhaltensparadigmen wie Auto-Following-Task und N-Back-Task. Obwohl die Durchführung von fahrbezogenen Forschung in einem Fahrsimulator kann nicht vollständig replizieren Fahren in der realen Welt, Daten durch einen Fahrsimulator gesammelt ist vernünftig und wurde von den Forschernangenommen 17,18.
Ein weiterer Vorteil des vorgeschlagenen Fahrsimulators sind die niedrigen Kosten. Wie bereits erwähnt, ist die eingeführte Fahrsimulationssoftware eine Open-Source-Software, die den Nutzern kostenlos zur Verfügung steht. Darüber hinaus sind die Gesamtkosten für die gesamte Hardware-Einrichtung in diesem Protokoll niedriger im Vergleich zu typischen High-Fidelity-Werbesimulatoren. Abbildung 1 a und b zeigen die komplette Einrichtung von zwei Fahrsimulatoren mit Kosten zwischen 3000 und 30000 US-Dollar. Im Gegensatz dazu kosten typische kommerzielle High-Fidelity-Fahrsimulatoren (fixed-base) in der Regel etwa 10.000 bis 100.000 US-Dollar. Mit seinem sehr erschwinglichen Preis kann dieser Fahrsimulator nicht nur für akademische Forschungszwecke, sondern auch für die Durchführung von Fahrklassen19 und für die Demonstration fahrbezogener Technologien eine beliebte Wahl sein20,21.
Abbildung 1: Ein Bild der Fahrsimulatoren. Beide Fahrsimulatoren bestanden aus einem Lenkrad und Getriebe, drei Pedalen und einem Fahrzeug. (a) Ein Fahrsimulator-Setup im Wert von 3000 US-Dollar, das einen 80-Zoll-LCD-Bildschirm mit einer Auflösung von 3840 × 2160 verwendet hat. b) ein Fahrsimulator-Setup im Wert von 30000 USD, bei dem drei montierte Projektoren und drei Projektorbildschirme mit einer Größe von jeweils 223 x 126 cm verwendet wurden. Die Projektionswände wurden 60 cm über dem Boden und 22 cm von der Fahrzeugfront entfernt platziert. Für das aktuelle Experiment wurden nur der zentrale Projektor und die Projektorleinwand verwendet. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Die Fahrsimulationssoftware und das vibrierende Toolkit in der vorgeschlagenen Methode wurden bereits in früheren Studien von unseren Forschern22,23,24,25,26,27,28,29verwendet. Dieses selbst entwickelte Vibrations-Toolkit nach ISO-Norm30 kann in verschiedenen Bereichen31,32 durch Einstellen der Schwingungsfrequenz und -intensität angewendet werden. Es ist wichtig zu beachten, dass eine neuere Version des vibrierenden Toolkits entwickelt wurde und im folgenden Protokoll eingeführt wird. Anstatt die Schwingungsfrequenz mit einem einstellbaren Spannungsadapter einzustellen, ist die neuere Version mit fünf verschiedenen Vibrationsfrequenzen ausgestattet und kann einfacher mit den Codes in Der Supplemental Coding File 1eingestellt werden. Darüber hinaus bietet der vorgestellte Fahrsimulator Forschern eine sichere, kostengünstige und effektive Möglichkeit, verschiedene Arten der fahrbezogenen Forschung zu untersuchen. Somit eignet sich dieses Protokoll für Forschungslaboratorien, die über ein begrenztes Budget verfügen und ein starkes Bedürfnis haben, experimentelle Fahrumgebungen anzupassen.
HINWEIS: Alle hier beschriebenen Methoden wurden vom Institutional Review Board (IRB) der Tsinghua University genehmigt, und alle Teilnehmer haben die Zustimmung in Kenntnis der Sachlage eingeholt.
1. Teilnehmer
2. Fahrsimulationssoftware-Konfiguration
Konfigurierbare Optionen | Beschreibungen | Standardeinstellungen |
endExpByTime | Gibt an, ob die Uhrzeit als Auslöser zum Beenden des Experiments verwendet werden soll. | FALSE |
endExpAfterMinute | Beenden Sie das Experiment nach diesen Minuten. | 10 |
endExpByDist | Ob das Auto des Fahrers die Strecke als Auslöser für das Ende des Experiments nutzen soll oder nicht. Wenn sowohl Zeit- als auch Entfernungsauslöser verwendet werden, beenden Sie das Experiment mit dem ersten. | FALSE |
endExpAfterMeter | Beenden Sie das Experiment, nachdem diese Zähler von der Startlinie aus gefahren wurden. | 5000 |
enableRandomFrontalWind | Ob es frontalen Wind zu ermöglichen ist (d.h. eine Kraft, die das Auto in die hintere Richtung schiebt) mit zufälligem Intervall und Dauer. | STIMMT |
frontalWindIntervalMin | Minimalwert (Sekunden) des Frontalwindintervalls. | 3 |
frontalWindIntervalMax | Maximalwert (Sekunden) des Frontalwindintervalls. | 13 |
frontalWindDurationMin | Mindestwert (Sekunden) der Frontwinddauer. | 2 |
frontalWindDurationMax | Maximaler Wert (Sekunden) der Frontwinddauer. | 3 |
frontalWindForceMin | Mindestwert (Newton) der Frontwindkraft. | 500 |
frontalWindForceMax | Maximaler Wert (Newton) der Frontwindkraft. | 1000 |
enableRandomLateralWind | Ob, um seitlichen Wind (d.h. eine Kraft, die das Auto nach links oder rechts drückt) mit zufälligem Intervall und Dauer zu ermöglichen. | STIMMT |
lateralWindIntervalMin | Mindestwert (Sekunden) des seitlichen Windintervalls. | 3 |
lateralWindIntervalMax | Maximalwert (Sekunden) des seitlichen Windintervalls. | 8 |
lateralWindDurationMin | Mindestwert (Sekunden) der seitlichen Winddauer. | 2 |
lateralWindDurationMax | Maximaler Wert (Sekunden) der seitlichen Winddauer. | 3 |
seitlichWindForceMin | Mindestwert (Newton) der seitlichen Windstärke. | 1000 |
seitlichWindForceMax | Maximaler Wert (Newton) der seitlichen Windkraft. | 2000 |
leadCarConstantSpeedMPH | Konstante Geschwindigkeit des Führenden Fahrzeugs (mph). | 40 |
leadDistToStartWaiting | Das führende Fahrzeug beginnt auf das Fahrzeug des Fahrers zu warten, wenn der Abstand (Meter) zwischen dem Heck des führenden Fahrzeugs und dem Fahrzeugkopf des Fahrers größer als die angegebene Anzahl ist. | 100 |
leadDistToStopWaiting | Das führende Auto wartet, bis die Entfernung (Meter) vor dem Auto des Fahrers kleiner als diese Zahl ist. | 80 |
leadCarBrakeIntervalTimeMin | Minimales zufälliges Zeitintervall (Sekunden) für das zu bremsende Bleifahrzeug. | 30 |
leadCarBrakeIntervalTimeMax | Maximales zufälliges Zeitintervall (Sekunden) für das zu bremsende Bleifahrzeug. | 60 |
leadCarBrakeEventDuration | Die Dauer des Führungsbremsereignisses (Sekunden). | 5 |
EnableRandomSMSSound | Gibt an, ob Der Benachrichtigungssound des Kurznachrichtenservers in zufälligen Intervallen wiedergegeben werden soll. | FALSE |
randSMSIntervalMin | Minimales zufälliges Zeitintervall (Sekunden) vom Beginn der ersten SMS-Benachrichtigung bis zum Beginn der zweiten SMS-Benachrichtigung. | 2 |
randSMSIntervalMax | Maximales zufälliges Zeitintervall (Sekunden) vom Beginn der ersten SMS-Benachrichtigung bis zum Beginn der zweiten SMS-Benachrichtigung. | 2 |
EnableRandomNbackSound | Gibt an, ob N-Back-Zahlensound aktiviert werden soll, der mit zufälligen Intervallen abgespielt wird. | FALSE |
randNbackIntervalMin | Minimales zufälliges Zeitintervall (Sekunden) vom Beginn des ersten Tons bis zum Beginn des zweiten Tons. | 2.33 |
randNbackIntervalMax | Maximales zufälliges Zeitintervall (Sekunden) vom Beginn des ersten Tons bis zum Beginn des zweiten Tons. | 2.33 |
enableUDPSendData | Gibt an, ob die Zeitstempeldatensynchronisierung mit einer bestimmten lokalen Netzwerk-IP aktiviert werden soll. | FALSE |
enableUDPSendDataAdStudy | Gibt an, ob Daten für die Werbestudie an die folgende IP-Adresse gesendet werden können. Hinweis: Konflikt mit enableUDPSendData. | FALSE |
UDPTargetIPa1 | IP-Adresse für die UDP-Übertragung | / |
UDPTargetIPa2 | ||
UDPTargetIPa3 | ||
UDPTargetIPa4 | ||
UDPTargetPort | Ziel-UDP-Port. | 1234 |
UDPcycleNumber | Steuern Sie, wie häufig der Zeitstempel gesendet wird. Daten werden gesendet, nachdem jeder UDPcycleNumber von TORCS-Zyklen mit jedem Zyklus ist in der Regel 20 ms. | 1 |
enableUDPQNConnection | Gibt an, ob die QN-Java-Modelllaufwerksimulation mit dem UDP-Server und dem Client aktiviert werden soll, sind dieselben Computer. | FALSE |
UDPQNtoTORCSPort | Der UDP QN-Port zur Simulationsportnummer. | 5678 |
UDPTORCStoQNPort | Der Simulationsport zur UDP QN-Portnummer. | 8765 |
leadCarBrakingByWebCommand | Gibt an, ob eine Verbindung zu einer Website für das Bremssignal des führenden Fahrzeugs hergestellt werden soll. | FALSE |
Far_Point_Time_Ahead | Der Parameter, der im Fahrzeugsteuerungsmodell verwendet wird. | 2 |
enableCarFollowingTraining | Gibt an, ob die simulierte Car-Following-Aufgabe im Trainingsmodus aktiviert werden soll. | / |
carFollowingTrainingWarningInterval | Zeitintervall vom letzten Alarmtonbeginn bis zum nächsten Warntonbeginn des Trainingsmodus. | 2 |
Tabelle 1: Liste der Standardeinstellungen für die Fahrsimulationssoftware. Eine Liste der Standardwerte aller zugehörigen konfigurierbaren Optionen der Fahrsimulationssoftware zusammen mit einer detaillierten Beschreibung der einzelnen Optionen.
3. Fahrsimulator Vorbereitung
4. Vibrierende Toolkit-Konfiguration und -Vorbereitung
Abbildung 2: Bilder des vibrierenden Toolkits. Das vibrierende Toolkit bestand aus vier einzelnen Modulen, die separat aktiviert werden können. Jedes Modul hat eine Dimension von 67 x 57 x 29 mm. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 3: Ein beschrifteter Screenshot der Codes in Der ergänzenden Codierungsdatei 1. Der beschriftete Screenshot von Codes kann als einfachere Referenz für die Konfiguration und Vorbereitung des vibrierenden Toolkits verwendet werden. Diese Codes werden verwendet, um die Schwingungsfrequenz des Toolkits einzustellen und die Bremsereignisse in der Fahrsimulationssoftware und dem vibrierenden Toolkit zu synchronisieren, um vibrierende Warnungen zu erzeugen. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
5. Durchführung des Experiments
Abbildung 4: Straßenkarte für Fahrsimulationen. Die verwendete Straße ist eine Einbahnstraße mit vier Kurven (maximale Länge 15.000 Meter), drei Fahrspuren und ohne Ampel. Die Fahrsimulator-Software bietet andere Straßengestaltungsoptionen, wie z. B. Optionen zum Einschließen von Verkehrsschildern oder Werbetafeln. Eine EEG-kompatible Version ist ebenfalls erhältlich. Alle diese Parameter können bei Bedarf angepasst werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
6. Datenanalyse
Die in dieser Studie berichtete Exemplar-Studie führte die Auto-Folge-Aufgabe mit dem Fahrsimulator und dem vibrierenden Toolkit durch, das zuvor auch in einer wissenschaftlichen Zeitschrift veröffentlicht wurde22. Bemerkenswert ist, dass die ältere Version des vibrierenden Toolkits bei der Durchführung der Exemplarstudie verwendet wurde, während eine neue Version des vibrierenden Toolkits im obigen Protokoll eingeführt wurde. Die Studie war ein versuchsweises Designexperiment mit vibrierend...
Die Fahrsimulationsplattform und das vibrierende Toolkit imitierten die Anwendung potenzieller tragbarer vibrotaktiler Geräte im realen Leben und lieferten eine effektive Technik bei der Untersuchung der fahrbezogenen Forschung. Mit dieser Technologie steht nun eine sichere Versuchsumgebung mit hoher Konfigurierbarkeit und Erschwinglichkeit für die Durchführung von Forschungen zur Verfügung, die mit dem realen Fahren vergleichbar sind.
Es gibt mehrere Schritte, die mehr Aufmerksamkeit erfo...
Die Autoren erklärten keine finanzielle Offenlegung oder Interessenkonflikte.
Dieses Projekt wurde von der Beijing Talents Foundation gesponsert.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Logitech G29 | Logitech | 941-000114 | Steering wheel and pedals |
Projector screens | - | - | The projector screen for showing the simulation enivronemnt. |
Epson CB-700U Laser WUXGA Education Ultra Short Focus Interactive Projector | EPSON | V11H878520W | The projector model for generating the display of the simlution enivronment. |
The Open Racing Car Simulator (TORCS) | - | None | Driving simulation software. The original creators are Eric Espié and Christophe Guionneau, and the version used in experiment is modified by Cao, Shi. |
Tactile toolkit | Hao Xing Tech. | None | This is used to initiate warnings to the participants. |
Connecting program (Python) | - | - | This is used to connect the TORCS with the tactile toolkit to send the vibrating instruction. |
G*power | Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf | None | This software is used to calculate the required number of participants. |
An erratum was issued for: Tactile Vibrating Toolkit and Driving Simulation Platform for Driving-Related Research. The Authors section was updated.
Ao Zhu1
Annebella Tsz Ho Choi1
Ko-Hsuan Ma1
Shi Cao2
Han Yao1
Jian Wu3
Jibo He4,1
1Psychology Department, School of Social Sciences, Tsinghua University
2Department of Systems Design Engineering, University of Waterloo
3Haier Innovation Design Center, Haier Company
4Psychology Department, School of Education and Psychological Sciences, Sichuan University of Science and Engineering
to:
Ao Zhu1
Annebella Tsz Ho Choi1
Ko-Hsuan Ma1
Shi Cao2
Han Yao1
Jian Wu3
Jibo He1
1Psychology Department, School of Social Sciences, Tsinghua University
2Department of Systems Design Engineering, University of Waterloo
3Haier Innovation Design Center, Haier Company
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