Lessons learned from the York University Rover Team (YURT) at the university rover competition 2008
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we explore the lessons learned from the work of the York University Rover Team, which designed, built, and operated prototype rovers for the University Rover Challenge 2008 and 2009, placing third in the first year, and winning first place in the second year. We outline the competition and the team with a brief description of the York University space engineering program. The design of the rover is described with emphasis on the technical challenges of engineering a reliable system. Also, the value of this project as an educational medium is evaluated with respect to traditional classroom learning. The University Rover Challenge 2008 took place in June 2008, at the Mars Research Desert Station (MDRS) near Hanksville, Utah. Under a simulated Martian environment, competing teams remotely performed four mission critical tasks using one remotely-operated robotic system (a rover) of maximum 50kg mass. The competition was continued in June 2009, with some changes to the tasks and requirements. This is one of several engineering projects aimed at providing experiential education to engage science and engineering students through hands-on experience. With participating students from wide range of disciplines, the project proved to be an inter-disciplinary, cooperative educational tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».