A hybrid collision avoidance system for indoor mobile robots based on human-robot interaction
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
This paper presents a novel approach for collision avoidance for indoor mobile robots based on human-robot interaction. The main contribution of this work is a new technique for collision avoidance by engaging the human and the robot in generating new collision-free paths. In mobile robotics, collision avoidance is critical for the success of the robots in implementing their tasks, especially when the robots work in cluttered and dynamic environments, which include humans. Traditional obstacle avoidance methods deal with the human as dynamic obstacles, without taking into consideration that the human will also try to avoid the robot, and this might cause a collision when both take the same avoidance path. To evade such situations, a supervised collision avoidance system for indoor mobile robots based on 3D vision and human-robot interaction is proposed. In this method, both the robot and the human will collaborate in generating the collision avoidance via interaction. The robot will notify the human about its existence via voice messages. After a certain distance, the robot will ask the human to interact. If a user interacted with the robot, it will execute the collision-avoidance path based on the interaction; else the robot will calculate the collision-free path autonomously. Kinect sensor is used for human detection, and two methods are compared which are Support Vector Machine (SVM) and Back Propagation Neural Network (BPNN) for gesture recognition. Furthermore, a robust collision avoidance system is implemented which is fused with the implemented HRI system to avoid collisions with humans. The system is tested on H20 robot (DrRobot Company, Canada) and the experiments proved the strength of the proposed method in interacting with the human and avoiding collisions with them.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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