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Enregistrement W2081576445 · doi:10.1108/01439910510593938

Landmine detection using an autonomous terrain‐scanning robot

2005· article· en· W2081576445 sur OpenAlexaff
Homayoun Najjaran, A.A. Goldenberg

Notice bibliographique

RevueIndustrial Robot the international journal of robotics research and application · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrainMobile robotDetectorRobotComputer visionArtificial intelligenceComputer scienceMotion planningObstacleSimulationEngineeringGeographyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Describes a dual‐arm mobile manipulator that can autonomously scan natural terrain using a typical handheld landmine detector in a manner similar to a human operator. Design/methodology/approach Presents a terrain‐scanning robot that consists of two articulated arms mounted on an off‐road remotely operated vehicle. One arm carries a laser and four ultrasonic rangefinders to build a terrain map. The map is used in real time to generate an obstacle‐free path for the second arm that manipulates the landmine detector autonomously. The arms are mounted on the vehicle that is controlled by an operator from a safe distance. Motion planning and control of the robot is carried out using an embedded computer that is linked to a host computer to transmit the detector data and operator commands. Findings Finds that the terrain‐scanning robot can effectively manipulate a relatively large landmine detector on rugged terrain with undulations and obstacles. Research limitations/implications Proposes real‐time motion planning that may be equally applicable to other mobile manipulators. Practical implications Provides a technology that together with state‐of‐the‐art landmine sensors will offer a safe solution for detecting hidden landmines and clearing them from the postwar countries. Originality/value Introduces the concept of a dual‐arm mobile terrain scanning robot for landmine detection in off‐road missions and civilian areas where truck‐mounted detectors are inefficient.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations15
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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