Surface Following With An Rgb-D Vision-Guided Robotic System For Automated And Rapid Vehicle Inspection
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
Abstract This paper presents the design and integration of a vision-guided robotic system for automated and rapid vehicle inspection. The main goal of this work is to scan and explore regions of interest over an automotive vehicle while a manipulator’s end effector operates in close proximity of the vehicle and safely accommodates its curves and inherent surface obstacles, such as outside mirrors or door handles, in order to perform a series of close inspection tasks. The project is motivated by applications in automated vehicle inspection, cleaning, and security screening. In order to efficiently navigate the robotic manipulator along the vehicle’s surface within regions of interest that are selectively identified, an efficient and accurate integration of information from multiple RGB-D sensors and robotic components is proposed. The main components of the proposed approach include: automated vehicle category recognition from visual information; RGB-D sensors calibration; extraction of specific areas to inspect over the vehicle body, and path planning from an efficiently reconstructed 3D surface mesh to move the robotic arm along and in close proximity of the vehicle. The proposed multi-stage system developed merges all components to achieve rapid 3D profiling over a complex surface in order to fully automate the process of surface following for vehicles of various types and shapes. To validate the feasibility and effectiveness of the proposed method experiments are carried out with a 7-DOF manipulator navigating over automotive body panels
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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