Notice bibliographique
Résumé
An autonomous machine is a machine that can navigate through its environment without human interactions.These machines use sensors to sense the environment and have computing abilities for receiving and interpreting the sensory data as well as for controlling their displacement.At the University of Saskatchewan (Saskatoon, Canada), a low level autonomous machine was developed.This low level machine was the sensor system for an autonomous machine.The machine was capable of sensing the environment and carrying out actions based on commands sent to it.This machine provided a sensing and control layer, but the path planning (decision making) part of the autonomous machine was not developed.This autonomous machine was developed on a Case IH DX 34H tractor with the purpose of providing a machine for testing software and sensors in a true agricultural environment.The tractor was equipped with sensors capable of sensing the speed and heading of the tractor.A control architecture was developed that received input commands from a human or computer in the form of a target heading and speed.The control architecture then adjusted controls on the tractor to make the tractor reach and maintain the target heading and speed until a new command was provided.The tractor was capable of being used in all kinds of weather, although some minor issues arose when testing in rain and snow.The sensor platform developed was found to be insufficient for proper control.The control structure appeared to work correctly, but was hindered by the poor sensor platform performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».