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Enregistrement W2532332080 · doi:10.1109/icm.2007.4497654

An RFID-Based Robot Navigation System with a Customized RFID Tag Architecture

2007· article· en· W2532332080 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 disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRobotic Path Planning Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRobotMicrocontrollerMobile robotModular designFuzzy logicWorkspaceEmbedded systemMobile robot navigationTrajectoryReal-time computingComputer hardwareRobot controlArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A major component of a mobile robot system is the ability to navigate accurately in unknown environments with little or no human intervention. In this paper, we present a modular and cost-effective navigation technique incorporating signals from RFID tags, an RFID reader, and a fuzzy logic controller (FLC). The RFID tags are placed at 3-dimensional positions in the robot's workspace in such a way that the lines linking their projection points on the ground define "free-ways" along which the robot is desired to navigate. The RFID reader is mounted on the mobile robot to communicate with the RFID tags to determine the robot's position. The FLC is then applied to guide the robot along a pre-defined trajectory in an unknown working environment. For this purpose, we introduce two minor changes to the RFID tag architecture while keeping that of the RFID reader unchanged. A simplistic circuit and a primitive microcontroller are added to the RFID tag to compute the signal's power received by the tag and encode it within the tag ID, respectively. This way, virtually any commercially available RFID reader can be used without the need for any special customization. The performance of the proposed navigation scheme is evaluated through several numerical simulations.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · 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

En bref

Citations14
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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