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Enregistrement W2346846240 · doi:10.5555/2981324.2981342

Stippling with aerial robots

2016· article· en· W2346846240 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueNon-Photorealistic Animation and Rendering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRobotic Path Planning Algorithms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotComputer scienceVoronoi diagramKalman filterArtificial intelligenceComputer visionMotion controlMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe a method for creating stippled prints using a quadrotor flying robot. At a low level, we use motion capture to measure the position of the robot and the canvas, and a robust control algorithm to command the robot to fly to different stipple positions to make contact with the canvas using an ink soaked sponge. We describe a collection of important details and challenges that must be addressed for successful control in our implementation, including robot model estimation, Kalman filtering for state estimation, latency between motion capture and control, radio communication interference, and control parameter tuning. We use a centroidal Voronoi diagram to generate stipple drawings, and compute a greedy approximation of the traveling salesman problem to draw as many stipples per flight as possible, while accounting for desired stipple size and dynamically adjusting future stipples based on past errors. An exponential function models the natural decay of stipple sizes as ink is used in a flight. We evaluate our dynamic adjustment of stipple locations with synthetic experiments. Stipples per second and variance of stipple placement are presented to evaluate our physical prints and robot control performance.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil0,346

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · 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