Requirements for building an ontology for autonomous robots
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.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose IEEE Ontologies for Robotics and Automation Working Group were divided into subgroups that were in charge of studying industrial robotics, service robotics and autonomous robotics. This paper aims to present the work in-progress developed by the autonomous robotics (AuR) subgroup. This group aims to extend the core ontology for robotics and automation to represent more specific concepts and axioms that are commonly used in autonomous robots. Design/methodology/approach For autonomous robots, various concepts for aerial robots, underwater robots and ground robots are described. Components of an autonomous system are defined, such as robotic platforms, actuators, sensors, control, state estimation, path planning, perception and decision-making. Findings AuR has identified the core concepts and domains needed to create an ontology for autonomous robots. Practical implications AuR targets to create a standard ontology to represent the knowledge and reasoning needed to create autonomous systems that comprise robots that can operate in the air, ground and underwater environments. The concepts in the developed ontology will endow a robot with autonomy, that is, endow robots with the ability to perform desired tasks in unstructured environments without continuous explicit human guidance. Originality/value Creating a standard for knowledge representation and reasoning in autonomous robotics will have a significant impact on all R&A domains, such as on the knowledge transmission among agents, including autonomous robots and humans. This tends to facilitate the communication among them and also provide reasoning capabilities involving the knowledge of all elements using the ontology. This will result in improved autonomy of autonomous systems. The autonomy will have considerable impact on how robots interact with humans. As a result, the use of robots will further benefit our society. Many tedious tasks that currently can only be performed by humans will be performed by robots, which will further improve the quality of life. To the best of the authors’knowledge, AuR is the first group that adopts a systematic approach to develop ontologies consisting of specific concepts and axioms that are commonly used in autonomous robots.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle