Simulation Study of a Control Procedure for Automated Loading of Bulk Media
Notice bibliographique
Résumé
Automation of loading of bulk media, or autoloading by an excavator, implies that an excavator for soft rock or particulate material loads its bucket successfully without the intervention of an operator.The subject has been under investigation for several years now.Nevertheless, the result of research has not yet reached to the level of implementation and commercialization because of two main reasons.The first and major reason is that the process of loading in itself is complicated and difficult to control.This is common to all the excavating machines and the results, when available, can be adapted by any specific machine.The problem to be resolved is "What has to be controlled and how".The second reason is the fact that autoloading is a sub-task of autonomous excavation where many other tasks are involved.Before all of these tasks can be automatically performed perfectly, a successful operation cannot be expected.The fact that not all of the excavating machines function in the same way has made the latter more complicated, since not all the previous pertinent work has been focused on automation of one particular type of excavator.This paper concerns the first category problem and is targeted for finding the solution to the automation of the loading process only.The previous work has led to the appropriate approach (proposal) for the control of the process: At a higher level control the trajectory of the loading/digging/cutting bucket is determined(and adjusted) based on the measurement of the interaction forces; at a lower level, the motion of the bucket is controlled based on the required motion (position and velocity).Before having access to a real system, we have decided to study the results by simulation.This work reports the latest results of implementing this control strategy by simulation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».