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Enregistrement W1976572614 · doi:10.1117/12.497283

Azimut: a multimodal locomotion robotic platform

2003· article· en· W1976572614 sur OpenAlex
François Michaud, Dominic Létourneau, Martin Arsenault, Yann Bergeron, Richard Cadrin, F. Gagnon, Marc-Antoine Legault, Mathieu Millette, Jean-François Paré, Marie‐Christine Tremblay, Pierre Lepage, Yan Morin, S. Caron

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRobotic Path Planning Algorithms
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotMobile robotTerrainComputer scienceRobot locomotionArtificial intelligenceOrientation (vector space)Computer visionSimulationEngineeringHuman–computer interactionRobot control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Other than from its sensing and processing capabilities, a mobile robotic platform can be limited in its use by its ability to move in the environment. A wheeled robot works well on flat surfaces. Tracks are useful over rough terrains, while legs allow a robot to move over obstacles. In this paper we present a new concept of mobile robot with the objective of combining different locomotion mechanisms on the same platform to increase its locomotion capabilities. After presenting a review of multi-modal robotic platforms, we describe the design of our robot called AZIMUT. AZIMUT combines wheels, legs and tracks to move in three-dimensional environments. The robot is symmetrical and is made of four independent leg-track-wheel articulations. It can move with its articulations up, down or straight, or move sideways without changing the robot's orientation. The robot could be used in surveillance and rescue missions, exploration or operation in hazardous environments.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,218 · 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