Initial performance analysis on underside iceberg profiling with autonomous underwater vehicle
Notice bibliographique
Résumé
Off the coast of Newfoundland and Labrador, Canada, ice management is frequently necessary. The operation monitors icebergs' positions, and manages threats posed by icebergs in the vicinity of offshore installations. In this paper, we present a performance analysis of different iceberg underwater profiling strategies using Autonomous Underwater Vehicles (AUVs), such as underwater gliders. Two strategies for profiling an iceberg with AUVs are proposed. The performance and outcomes are initially analysed in a simulation environment based on MATLAB. The iceberg shape used in the simulation derived from real-world iceberg measurements is provided by the National Research Council Canada. The waypoints in simulations are generated autonomously with a sonar model using a modified 3D Ramer-Douglas-Peucker (RDP) algorithm. The modified RDP filter is programmed to extract the feature-significant data in the points cloud and radially expand them with a standoff distance. Simulation results of spiral and vertical-transit profiling mode are included and compared. The sonar model will be implemented with stochastic estimation, and the collision avoidance features will be developed in the vehicle dynamic section. We are integrating a Tritech Micron mechanical scanning sonar into a Slocum underwater hybrid glider for field verification of this modeling.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».