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Enregistrement W2089587434 · doi:10.1109/oceans.2008.5151986

Unmanned surface vehicles for undergraduate engineering education

2008· article· en· W2089587434 sur OpenAlexaboutno aff
Joseph Holler, Stephen Longfield, Katherine Murphy, Andrea Striz, Brian Bingham

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)RoboticsField (mathematics)Engineering educationProject-based learningEngineering managementAeronauticsUnmanned surface vehicleRobotEngineeringScience and engineeringComputer scienceSystems engineeringArtificial intelligenceEngineering ethicsMechanical engineeringMathematics educationMarine engineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the past two years undergraduate engineering students from Olin College of Engineering have worked to develop unmanned surface vehicles as low cost educational platforms for scientific research. As an undergraduate project, the work on the USV involved the student team in a hands-on experience that included in-house design, fabrication, and field operations. Working dominantly out of the Olin Field Robotics Laboratory the first fully operational vehicle completed an unmanned field test in the spring of 2008. Previously in 2007, two students from this project team presented the academic benefits of this self-directed work for engineering and science education at the MTS/IEEE Ocean's Conference in Vancouver. Here we present the data collected from the first autonomous trials carried out by the vehicle as well as the continued work since the Oceans 2007 publication. This work includes the completion of the mechanical design, creation and verification of a mathematical model of the vehicle, and implementation of autonomous control. Lastly, this paper continues to testify to the core benefits of an unmanned vehicle as an undergraduate engineering project, leading not only a to viable vehicle platform but also an extremely valuable learning experience for the team involved.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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