World representations for unmanned vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned vehicles (UxV) operate in numerous environments, with air, ground and marine representing the majority of the implementations. All unmanned vehicles, when traversing unknown space, have similar requirements. They must sense their environment, create a world representation, and, then plan a path that safely avoids obstacles and hazards. Traditionally, each unmanned vehicle class used environment specific assumptions to create a unique world representation that was tailored to it operating environment. Thus, an unmanned aerial vehicle (UAV) used the simplest possible world representation, where all space above the ground plane was free of obstacles. Conversely, an unmanned ground vehicle (UGV) required a world representation that was suitable to its complex and unstructured environment. Such a clear cut differentiation between UAV and UGV environments is no longer valid as UAVs have migrated down to elevations where terrestrial structures are located. Thus, the operating environment for a low flying UAV contains similarities to the environments experienced by UGVs. As a result, the world representation techniques and algorithms developed for UGVs are now applicable to UAVs, since low flying UAVs must sense and represent its world in order to avoid obstacles. Defence R&D Canada (DRDC) conducts research and development in both the UGV and UAV fields. Researchers have developed a platform neutral world representation, based upon a uniform 21/2-D elevation grid, that is applicable to many UxV classes, including aerial and ground vehicles. This paper describes DRDC's generic world representation, known as the Global Terrain map, and provides an example of unmanned ground vehicle implementation, along with details of it applicability to aerial vehicles.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».