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Enregistrement W2090839840 · doi:10.1115/detc2009-87715

Immune System-Inspired Dynamic Multi-Robot Coordination

2009· article· en· W2090839840 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueVolume 3: ASME/IEEE 2009 International Conference on Mechatronic and Embedded Systems and Applications; 20th Reliability, Stress Analysis, and Failure Prevention Conference · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueArtificial Immune Systems Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotArtificial immune systemComputer scienceTask (project management)Software deploymentMobile robotImmune systemArtificial intelligenceDistributed computingHuman–computer interactionEngineeringSystems engineeringImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates multi-robot coordination for the deployment of autonomous mobile robots in order to carry out a specific task. A key to utilizing of the full potential of cooperative multi-robot systems is effective and efficient multi-robot coordination. The paper presents a novel method of multi-robot coordination based on an Artificial Immune System. The developed approach relies on Jern’s Immune Network Theory, which concerns how an antibody stimulates or suppresses another antibody and recognizes non-self antigens. In the present work, the robots are analogous to antibodies and the robotic task is analogous to an antigen in a biological immune system. Furthermore, stimulation and suppression in an immune system correspond to communication among robots. The artificial immune system will select the appropriate number of antibodies autonomously to eliminate the antigens. The developed method of multirobot coordination is verified by computer simulation.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,258 · 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