Instrumentation and application of unmanned ground vehicles for magnetic surveying
Notice bibliographique
Résumé
With the recent proliferation of unmanned aerial vehicles (UAV) for geophysical surveying a novel opportunity exists to develop unmanned ground vehicles (UGV) in parallel.This research presents a pilot study to integrate two UGVs, the Kapvik planetary micro-rover and a Husky A200 robotic development platform, with a GSMP 35U magnetometer that has recently been developed for the UAV market.Magnetic noise levels generated by the UGVs in laboratory and field conditions are estimated using the fourth difference method and, at a magnetometer-UGV separation distance of 121 cm, the Kapvik micro-rover was found to generate a noise envelope ± 0.04 nT whereas the noisier Husky UGV generated an envelope of ± 3.94 nT.The UGVs were assessed over a series of successful robotic mapping missions which demonstrated their capability for magnetic mapping, and their productivity and versatility in field conditions.I would first like to thank my supervisor, Dr. Claire Samson, for her tireless support and confidence in the development of this project from start to finish.Dr. Samson's expertise in applied geophysical methods, skill as an editor, and focus on project goals ensured that this experience would be a success.For allowing me the freedom and opportunity to explore research blending the fields of geophysical exploration and robotics, I am eternally grateful.I would like to acknowledge the support of Dr. Alex Ellery, of
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».