Charlie Rides the Elevator -- Integrating Vision, Navigation and Manipulation towards Multi-floor Robot Locomotion
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the design, implementation and experimental evaluation of a semi-humanoid robotic system for autonomous multi-floor navigation. This robot, a Personal Robot 2 named Charlie, is capable of operating an elevator to travel between rooms located on separate floors. Our goal is to create a robotic assistant capable of locating points of interest, manipulating objects, and navigating between rooms in a multi-storied environment equipped with an elevator. Taking the elevator requires the robot to (1) map and localize within its operating environment, (2) navigate to an elevator door, (3) press the up or down elevator call button, (4) enter the elevator, (5) press the control button associated with the target floor, and (6) exit the elevator at the correct floor. To that end, this work integrates the advanced sensorimotor capabilities of the robot - laser range finders, stereo and monocular vision systems, and robotic arms - into a complete, task-driven autonomous system. While the design and implementation of individual sensorimotor processing components is a challenge in and of itself, complete integration in intelligent systems design often presents an even greater challenge. This paper presents our approach towards designing the individual components, with focus on machine vision, manipulation, and systems integration. We present and discuss quantitative results of our live robotic system, discuss difficulties faced and expose potential pitfalls.
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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 découle