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Enregistrement W2154952107 · doi:10.1002/rob.21409

Field trial results of planetary rover visual motion estimation in Mars analogue terrain

2012· article· en· W2154952107 sur OpenAlexaff
Joseph Nsasi Bakambu, Chris Langley, Giri Pushpanathan, W. James MacLean, Raja Mukherji, Érick Dupuis

Notice bibliographique

RevueJournal of Field Robotics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotics and Sensor-Based Localization
Établissements canadiensCanadian Space Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMars Exploration ProgramTraverseTerrainVisual odometryInertial measurement unitComputer scienceArtificial intelligenceOdometryComputer visionExploration of MarsSimulationRemote sensingRobotMobile robotGeodesyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents the Mojave Desert field test results of planetary rover visual motion estimation (VME) developed under the “Autonomous, Intelligent, and Robust Guidance, Navigation, and Control for Planetary Rovers (AIR‐GNC)” project. Three VME schemes are compared in realistic conditions. The main innovations of this project include the use of different features from stereo‐pair images as visual landmarks and the use of vision‐based feedback to close the path‐tracking loop. The multiweek field campaign, conducted on relevant Mars analogue terrains, under dramatically changing lighting and weather conditions, shows good localization accuracy on the average. Moreover, the MDA‐developed inertial measurement unit (IMU)‐corrected odometry was reliable and had good accuracy at all test locations, including loose sand dunes. These results are based on data collected during 7.3 km of traverse, including both fully autonomous and joystick‐driven runs. © 2012 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 GPT0,249
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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