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Enregistrement W2140995153 · doi:10.1115/imece2010-38914

An Optimal Orthogonal Recharging Route Planner: A Multi-Robots, Multi-Rendezvous Recharging Scheme

2010· article· en· W2140995153 sur OpenAlexaff
Soheil Keshmiri, Shahram Payandeh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Search Problems
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRendezvousRobotTree traversalPlannerComputer scienceScheme (mathematics)Orthogonal arrayWork (physics)Real-time computingSimulationMathematical optimizationEngineeringMathematicsArtificial intelligenceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The issue of recharging a group of worker robots in their working environment has been tackled. For this purpose, a special purpose tanker robot has been devised with a planner, capable of generating recharging route that minimizes the cumulative sum of orthogonal distances of worker robots from their current locations to their corresponding recharging rendezvous locations along the recharging route (hence the term Orthogonal Recharging Route or ORR Planner). It has been proven that the ORR planner will result into a recharging route that minimizes the total worker robots distance traversal for recharging, irrespective of location of charging station/tanker. Experiments have been conducted to examine the practicality of the technique in contrast with scenarios of fixed charging station, as well as results of previous work based on Ordinary and Weighted Least Squares (OLS and WLS respectively) regressions. Results obtained in simulations are provided for illustrative comparison purpose among the different techniques.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,840
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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