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Enregistrement W1494116109 · doi:10.4271/2009-01-2530

Proposed Standards and Tools for Risk Analysis and Allocation of Robotic Systems to Enhance Crew Safety during Planetary Surface Exploration

2009· article· en· W1494116109 sur OpenAlexaff
Lealem Mulugeta, David Bodkin, Romain Chasseigne, Michael Demel, Dexter Jagula, Matthew Turnock

Notice bibliographique

RevueSAE International Journal of Aerospace · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Exploration and Technology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrewSystems engineeringRisk analysis (engineering)Computer scienceEngineeringAerospace engineeringAeronauticsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several space agencies have announced plans to return humans to the Moon in the near future. The objectives of these missions include using the Moon as a stepping-stone towards crewed missions to Mars, to test advanced technology, and to further exploration of the Moon for scientific research and in-situ resource utilization. To meet these objectives, it will be necessary to establish and operate a lunar base. As a result, a wide variety of tasks that may pose a number of crew health and safety risks will need to be performed on the surface of the Moon. Therefore, to ensure sustainable human presence on the Moon and beyond, it is essential to anticipate potential risks, assess the impact of each risk, and devise mitigation strategies. To address this, a nine-week intensive investigation was performed by an international, interdisciplinary and intercultural team on how to maximize crew safety on the lunar surface through a symbiotic relationship between astronauts and robots. To identify if and how robotic systems may be employed to enhance safety, it was necessary to establish a standardized risk assessment criteria. Risk assessment criteria used by space agencies and health and safety institutions from around the world were combined and integrated to meet this requirement. In addition, a decision tree was developed to rapidly identify robotic platforms that will enhance crew safety during tasks that require astronaut participation. Using these tools it was possible to appropriately identify the impact of each risk on crew safety in terms of the probability of occurrence (likelihood) and consequence (severity), and generate a list of robotic platforms to improve crew safety. Furthermore, the risk assessment criteria and robotic decision tree are extensible to lunar and Mars exploration missions regardless of mission architecture.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0160,006
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0140,010
Science ouverte0,0090,006
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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