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Enregistrement W2334729072 · doi:10.4043/25543-ms

Autonomous Underwater Vehicle Operations in the Arctic

2015· article· en· W2334729072 sur OpenAlex
John McMillan

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueOTC Arctic Technology Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensInternational Submarine Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubseaArcticSea iceUnderwaterSoftware deploymentWork (physics)Computer scienceMarine engineeringSubmarineEnvironmental scienceOceanographyEnvironmental resource managementEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is an increasing interest in Arctic and Antarctic studies, both from a scientific and commercial point of view. Due to the unpredictable climate conditions and the ice cover, as well as the difficulty conducting AUV operations with support ships with the cost and scarcity of icebreakers and the presence of thick ice, AUVs are an ever-increasing option due to their ability to survey underneath the ice at long intervals. Users are becoming more receptive to the idea of using AUVs in unsupervised under-ice operations, and the capability to do this is advancing. International Submarine Engineering Ltd is the only subsea AUV developer with the Arctic experience behind it, specifically in operational hours under the ice. There is no doubt that the basis for ISE's successes lies in using a reliable, robust AUV and the underlying twenty years of work contributed to its development. For ISE, research deployments in the 1980's and 1990's and subsequent AUV deployments also provided background experience that was invaluable. From there, pulling off a successful under-ice deployment was essentially a matter of planning and testing. An example of the capability of current AUVs to operate unsupervised is the high Arctic field work by two Arctic Explorer Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) built by ISE for Natural Resources Canada (NRCan). They were deployed in 2010 and 2011 to conduct under-ice bathymetric surveys in support of Canada's sovereignty claim under the United Nations Convention on the Law of the Sea (UNCLOS). These were the first long range AUV missions to have been undertaken at high latitude, and the first in which seabed survey data was successfully gathered over long distances working from both ice camps and icebreakers. As Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) are now exploring more challenging terrain than ever, the need for an obstacle avoidance system has become apparent. Obstacle avoidance systems (OAS) in unmanned systems are far from new. However, adapting existing methodologies to AUVs presents a new set of challenges. Last year, International Submarine Engineering Ltd (ISE) tackled the task of adding an OAS to its line of Explorer AUVs. ISE's experience with obstacle avoidance strategies started in 1985 when the technology was added to ARCS, ISE's first AUV. ISE is the only company in the world with proven under the ice capability using AUVs. This presentation will cover the experiences ISE has under its belt with Arctic operations as well as how new technologies have been applied in order to tackle the ever growing need to perform successful operations under the ice.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,203 · 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