Multiagent Approach for Real-Time Collision Avoidance and Path Replanning for Cranes
Notice bibliographique
Résumé
Collisions on construction sites are one of the primary causes of fatal accidents. This paper proposes a multiagent-based approach to provide real-time support to the staff of construction projects. Collision avoidance is achieved by informing the crane operators about potential collisions and by providing motion replanning for crane operations. During the planning stage, a three-dimensional (3D) model of the static environment is created, and collision-free motion plans are generated by the agents for the cranes, considering engineering constraints and operation rules. During actual construction work, all mobile objects are tagged when entering the monitored area. A site state agent uses a real-time location system (RTLS), such as an ultra-wideband (UWB) system to collect location data, calculates the poses of the objects on site, and sends this information to other agents. By using this real-time updated information, agents can detect potential collisions and replan the path for the cranes for collision avoidance. A coordinator agent coordinates the movement of cranes by deciding their priorities. The site state agent, coordinator agent, and crane agents can communicate and negotiate with one another to make better decisions. The framework of the multiagent system is described in detail, and a prototype system is developed. Three case studies are used to verify and validate the proposed approach. The benefit of using the agent system is that real-time collision avoidance can be achieved by providing more awareness of the site situation and decision making through communication and negotiation between multiple agents, which results in safer and more productive work environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».