MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2138302254 · doi:10.22260/isarc2013/0022

Development of Fail-Safety System for Building Wall Cleaning Robot

2013· article· en· W2138302254 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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... ISARC · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotShock (circulatory)Work (physics)EngineeringComputer scienceSimulationReal-time computingMechanical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 robot’s 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

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,335

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,204
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