MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1518239565

Mobile robot navigation in unknown environments based on supervisory control of partially-observed Fuzzy Discrete Event Systems

2009· article· en· W1518239565 sur OpenAlexaff
Awantha Jayasiri, George K. I. Mann, Raymond G. Gosine

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePetri Nets in System Modeling
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservabilityControllabilitySupervisorSupervisory controlControl theory (sociology)Fuzzy logicFuzzy control systemMobile robotControl engineeringComputer scienceEvent (particle physics)RobotEngineeringControl (management)Artificial intelligenceMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper a Fuzzy Discrete Event Systems (FDES) based approach is proposed to behavior coordination of a mobile robot moving in unknown environments. Fuzzy controllable and uncontrollable events are newly defined to activate deliberative and reactive behaviors of the robot respectively. A fuzzy supervisor is defined to control the FDES by partially activating fuzzy controllable events with fuzzy uncontrollable events simultaneously, to achieve the planned objectives. In order to incorporate uncertainties of the associated sensory system, fuzzy observability is introduced into each fuzzy event, and the existence of a fuzzy partially observation supervisor is discussed. The control theoretic properties of the system such as fuzzy state based controllability and observability measures are also introduced. The effectiveness and efficiency of the proposed method are demonstrated with both simulation and real time implementation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPetri Nets in System ModelingTravaux en français237 207