A Hybrid Architecture for Planning and Execution of Multi-Behavior Data Acquisition Missions
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the issue of designing integrated deliberative-reactive architectures for multi-behavior robot navigation control. The objective of the study is to devise and investigate a methodology for designing robust planning and control systems equipped with a high level of intelligence and capable of navigating a mobile platform, at a high level of performance, in complex environment conditions, where the mobile robot multi-task operation is subject to different behaviors. A formal model of the integrated architecture is presented. Components of the model incorporate hybrid intelligence techniques, allowing the robot to perform different patterns of behavior for different purposes. Metaheuristic procedures enhance the deliberative level producing the optimal global path and the optimal sub-global path. Multiple search methods are proposed to optimize and enable multi-behavior path planning navigation based on waypoints approach. A behavior selector is employed for controlling and executing the appropriate behavior to perform complex tasks along the global path. On the reactive level, fuzzy behavior-based systems are employed to execute different robot tasks including conflicting behaviors. A navigation behavior control module regulates the relation between the navigation levels and as well as executes control on each navigation component. Although designed for the execution of data acquisition missions, the proposed architecture is general enough to show good performance in a variety of complex conditions. Experimental results obtained by using a Khepera robot demonstrate the validity of the presented hybrid architecture in a critical dynamic and complex environment.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».