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Enregistrement W2121337188 · doi:10.1002/rob.20011

On the Validation of SPDM Task Verification Facility

2004· article· en· W2121337188 sur OpenAlexaboutno aff
Ou Ma, Jiegao Wang, Sarthak Misra, Michael C. Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Robotic Systems · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotSimulationTask (project management)FidelityRobotic spacecraftComputer scienceSpace (punctuation)EngineeringSystems engineeringControl engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper describes a methodology for validating a ground‐based, hardware‐in‐the‐loop, space‐robot simulation facility. This facility, called “SPDM task verification facility,” is being developed by the Canadian Space Agency for the purpose of verifying the contact dynamics performance of the special purpose dexterous manipulator (SPDM) performing various maintenance tasks on the International Space Station because the real SPDM cannot be physically tested for 3D operations on the ground due to the gravity. The facility uses a high‐fidelity SPDM mathematical model, known as the “truth model” of the space robot, to drive a hydraulic robot to mimic the space robot performing contact operations. In this research different techniques were studied for practically verifying that the complex simulation facility preserves the dynamics of the truth model of the space robot for space‐representative contact robotic tasks. Based upon the study and many years of experience in developing and verifying space robotic systems, a practical validation strategy including detailed test cases was developed along with a set of quantitative criteria for judging the validation test results. © 2004 Wiley Periodicals, Inc.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations45
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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