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Enregistrement W2802246998

Commande collaborative d'un fauteuil roulant dans unenvironnement partiellement connu

2017· article· fr· W2802246998 sur OpenAlexaboutno aff
Dang Quang Nguyen

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation and Mobility Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

C'est un grand plaisir pour moi de remercier toutes les personnes qui ont permis à ce travail d'être ce qu'il est.Je remercie énormément mes directeurs de recherche, Richard Gourdeau et Joelle Pineau pour leur soutien, leur encadrement et le projet intéressant qu'ils m'ont proposé.Je remercie le conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG) pour son aide financière pendant mes recherches.Je remercie tous les professeurs qui m'ont enseigné à l'École Polytechnique de Montréal et à l'Institut National des Sciences Appliquées de Lyon en France.En particulier, je remercie les professeurs Jérôme Le Ny et David Saussié pour avoir accepté d'être membres du jury pour ce mémoire.Je remercie les membres du laboratoire MRASL, en particulier André Phu-Van Nguyen et Duc-Tien Nguyen avec qui j'ai passé le plus de temps au laboratoire.J'ai partagé avec eux des moments inoubliables et ils étaient toujours présents pour m'épauler et me divertir.Nos discussions étaient ma source d'inspiration et d'encouragement.Je remercie tous mes amis que j'ai rencontrés pendant mon séjour à Montréal.Je tiens à remercier également tous mes amis en France et au Vietnam qui me manquent beaucoup.Enfin et surtout, j'exprime ma plus profonde gratitude à mes parents, ma sœur et mes amis, pour leurs encouragements et leur soutien à l'épreuve du temps et de la distance qui nous sépare.Sans leur amour et leur bienveillance, je n'aurais jamais pu réaliser tout ce que j'ai réalisé.v RÉSUMÉ Depuis des années, des chercheurs et des étudiants aux cycles supérieurs de trois universités au Québec ont travaillé au projet de réalisation d'un prototype d'un Fauteuil Roulant Motorisé Intelligent (FRMI).C'est un robot mobile équipé de capteurs, de caméras et de modules de contrôle permettant à la chaise roulante d'accomplir de nombreuses tâches autonomes avec assistance aux utilisateurs.Malgré le bon état d'avancement de ces travaux de recherche, il nous reste plusieurs aspects à améliorer et perfectionner.En effet, le fauteuil possède des modules de cartographie et localisation simultanées (Simultaneous Localization And Mapping (SLAM)), de navigation complètement autonome, et de contrôle collaboratif qui assiste les usagers en combinant les commandes de téléopération et autonomes.Pour utiliser le contrôle collaboratif, il faut déterminer une ou plusieurs destinations potentielles dans la carte de l'environnement.Avec les commandes données par l'utilisateur, le système estime son intention et l'aide à atteindre la destination.Pour les personnes âgées, les utilisateurs principaux des fauteuils roulants, il n'est pas concevable de naviguer pour créer la carte de l'environnement, de la lire et d'y placer des destinations potentielles.Pour simplifier la tâche de l'utilisateur, nous devons localiser le véhicule dans une carte connue a priori et utiliser cette carte dans un algorithme de SLAM et inférer automatiquement l'intention de l'utilisateur au cours de la navigation.Le but de ce projet est alors de compléter l'environnement de travail autour du module de contrôle collaboratif en améliorant le module de cartographie et de créer un module qui détermine des destinations potentielles dans la carte afin de les placer automatiquement dans l'environnement de navigation de la chaise.La réalisation de ces objectifs est accomplie par une étude du module de contrôle collaboratif, l'insertion de la carte connue a priori dans un algorithme de SLAM et la détection automatique de points d'intérêt dans cette carte.La première partie consiste à comparer des algorithmes de SLAM existants pour choisir le plus approprié à notre application.D'un autre côté, une technique de construction des données de SLAM à partir d'une carte de l'environnement est implémentée et testée grâce à un algorithme qui crée une carte de type SLAM à partir d'une génération de trajectoires virtuelles.La deuxième partie consiste à détecter les destinations potentielles dans la carte en cherchant les salles et des points d'intérêts vi intermédiaires dans les couloirs.Notre travail contribue à simplifier l'utilisation de la chaise et à améliorer l'expérience des usagers face à ces nouvelles technologies.Il permet de rendre l'algorithme de contrôle collaboratif facilement utilisable par un plus grand nombre d'utilisateurs en assurant que les destinations potentielles ne sont pas placées de façon arbitraire par les usagers.Le programme a subi plusieurs tests en simulation et avec le système réel, et les résultats montrent que, dans divers scénarios, notre système a bien détecté l'intention de l'utilisateur et s'est rendu à la bonne destination.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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