A guidance-based motion-planning methodology for the docking of autonomous vehicles: Research Articles
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a generic line-of-sight-sensing (LOS)-based guidance methodology is proposed for the docking of autonomous vehicles/robotic end-effectors: A multi-LOS task-space sensing system is used in conjunction with a guidance algorithm in a closed-loop feedback environment. The novelty of the overall system is its applicability to cases that do not allow for the direct proximity measurement of the vehicle's pose (position and orientation). In such instances, a guidance-based technique must be employed to move the vehicle to its desired pose using corrective actions at the final stages of its motion. Namely, after the vehicle/end-effector has failed to move to its desired docking pose within acceptable tolerances, LOS sensors initiate short-range corrective motion commands. The objective of the proposed guidance method is, thus, to successfully minimize the systematic errors of the vehicle, accumulated after a long-range motion, while allowing it to converge within the random noise limits. An additional advantage of the proposed system is its applicability to varying vehicle mobility requirements for high-precision docking. The proposed system was successfully tested via simulation on a 6 degree-of-freedom (DOF) vehicle. Numerous simulation tests of the behavior of the vehicle under the command of the guidance algorithm were conducted, one of which is presented herein. © 2005 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».