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Enregistrement W2051991318 · doi:10.1117/12.852704

Semi-autonomous UAV/UGV for dismounted urban operations

2010· article· en· W2051991318 sur OpenAlexaffabout
Michael Trentini, Blake Beckman

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Defense Systems Analysis
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituation awarenessPayload (computing)Search and rescueComputer scienceUnmanned ground vehicleUrban search and rescueAeronauticsBattlespaceTerrainGlobal Positioning SystemComputer securityMobile robotRobotEngineeringTelecommunicationsAerospace engineeringArtificial intelligenceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dismounted soldiers are clearly at the centre of modern asymmetric conflicts and unmanned systems of the future will play important roles in their support. Moreover, the nature of modern asymmetric conflicts requires dismounted soldiers to operate in urban environments with challenges of communication and limited situational awareness. To improve the situational awareness of dismounted soldiers in complex urban environments, Defence R&D Canada - Suffield (DRDC Suffield) envision Unmanned Air Vehicles (UAV) rotorcraft and Unmanned Ground Vehicles (UGV) cooperating in the battlespace. The capabilities provided to the UAV rotorcraft will include high speed maneuvers through urban terrain, overthe- horizon and loss of communications operations, and/or low altitude over-watch of dismounted units. This information is shared with both the dismounted soldiers and UGV. The man-sized, man-mobile UGV operates in close support to dismounted soldiers to provide a payload carrying capacity. Some of the possible payloads include chemical, biological, radiological and nuclear (CBRN) detection, intelligence, surveillance and reconnaissance (ISR), weapons, supplies, etc.. These unmanned systems are intended to increase situational awareness in urban environments and can be used to call upon nearby forces to react swiftly by providing acquired information to concentrate impact where required.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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