Development of Fail-Safety System for Building Wall Cleaning Robot
Notice bibliographique
Résumé
Development of Fail-Safety System for Building Wall Cleaning Robot J. Huh, S. M. Moon, S. W. Hwang, S. M. Yoon, D. Hong Pages 206-212 (2013 Proceedings of the 30th ISARC, Montréal, Canada, ISBN 978-1-62993-294-1, ISSN 2413-5844) Abstract: Recently, there is growing trend to build the high-rise and install curtain walls. Following this trend, we developed robot for building wall cleaning work, which moves along Built-in guide rail of building. Because it moves attached at building wall for cleaning work, it can be seriously affected by potential threats, like earthquake, strong wind, malfunction, and construction error of built-in guide rail. In order to cope with those threats actively, this paper presents the Fail-Safety system. The building wall cleaning robot consists of two moving system: The Horizontal Moving System which mainly do maintenance work, and The Vertical Climbing System which transport the horizontal moving system floor by floor. We apply the Fail-Safety system to these systems. The Fail-Safety system consists of sensors to detect external situation, and, with information of sensors, give instruction for what to do. This robot system is installed with four kinds of sensors: shock sensor, infrared ray sensor, laser sensor, magnetic sensor. First, shock sensor detects external shock during cleaning work. When shock sensor detects big shock, the robot returns to starting point to inspect how damaged it is. Second, infrared ray sensor detects damage of built-in guide rail. It is to prevent destruction of robot caused by moving along damaged rail. Third, laser sensor gives notice about where obstacle is. It is for robot to avoid crash with obstacle and decrease damage. Fourth, magnetic sensor detects magnetic points, which are installed in rail at regular intervals, and helps robot to find its position, based on location of magnetic points detected. If robot is damaged by external shock and its encoder, which gives information of location to it, is not working, magnetic sensor will give information of robots location to robot. And then, robot regulates its velocity depending on position of it, and safely returns to starting point. The Fail-Safety system in this paper is for building wall cleaning robot to sense external threats, and prevent getting worse. Applied to this active protection system, making safe environment of maintenance work is possible for robot system. Keywords: Building wall cleaning, Fail-Safety DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2013/0022 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».