Mapping Utility Infrastructure via Underground GPS Positioning with Autonomous Telerobotics
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents technology applications from the autonomous mining and construction industries in tunnel and underground environments as applied to critical large diameter utility infrastructure. A self-contained inertial navigation system for the positioning and mapping of underground infrastructures is a significant development in tunnel profiling, 3D referencing and gyro/laser surveying; a key service offered by the results of this project. The underground positioning relies on a network of satellites placed to surround an area of interest, with a range of up to 2km through soil or rock with accuracy better than 3%, enabling accurate positioning of underground assets. The robotic mapping system has the capabilities to accurately map tunnels, pipes and conduits, in detail and sequentially transfer the data collected into popular engineering CAD systems. A specialized military grade inertial referencing system (IRS) linked to multiple scanners provides high precision profiling while measuring roughness, deflection, ovality and positioning. The IRS component is linked to multiple laser scanners supplying high precision profiling while being driven forward. Laser scanning collects hundreds of data points per second linked to an accurate position through the IRS. All data is collected to on-board computer hard drives and transferred to the engineering office via memory storage systems or directly by wireless networks set up within the pipeline. Combining sectional scans with positioning and altitude data in real time creates 3D maps for surface referencing, a valuable service for pinpointing underground infrastructure problem locations in relation to surface features enabling informed risk management decisions.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».