Localization of a Team of Heterogeneous Robots for a Distributed Sensing Task
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a methodology for localizing the members of a heterogeneous team of mobile robots in an unstructured and unknown environment. In this approach robots are being divided into two groups: (1) localizers, and (2) missioners. The localizers are equipped with precise non-contact sensors such as laser range finders and/or vision. Therefore, they can find the distance, bearing and orientation of the other robots with high accuracy, as long as they are in localizer's field of view. The missioners would be equipped with simple odometry and/or local range sensors (i.e., SONAR, Infrared etc.) for collision avoidance. All robots are capable of cross communication by passing messages via a network. When a missioner is being detected by a localizer, it receives a message from the localizer which contains missioner's precise position information. Hence it is able to update its belief about its position on fly. The effect of this methodology in a distributed sensing task in the context of solving a multi-depot traveling salesman problem (MDTSP) has been briefly addressed where missioners go through sub-optimal paths to their target positions being assigned through an auction process
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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 ».