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Enregistrement W2525590421 · doi:10.1108/ir-02-2016-0059

Requirements for building an ontology for autonomous robots

2016· article· en· W2525590421 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

RevueIndustrial Robot the international journal of robotics research and application · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI-based Problem Solving and Planning
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of New BrunswickDefence Research and Development CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotRoboticsArtificial intelligenceOntologyComputer scienceAutomationRobotic paradigmsProcess ontologyAutonomous robotHuman–computer interactionMobile robotEngineeringConceptualization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 Opus0,226
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,205 · 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