Board 64: ROS as an Undergraduate Project-based Learning Enabler
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Future engineering and science jobs will require a greater degree of speciality and diversity at the same time. In manufacturing and service industries robots will likely play a huge job generator. Self driving cars, trucks, and humanoids will only be the start. Advanced robots have traditionally been taught heavily at the graduate level, but not until recently at the undergraduate level. However, the Robotic Operating System (ROS) is a game changer in this regard. ROS allows programmers and engineers to tackle extremely difficult problems without specific knowledge of some of the components. In this paper we look at a year long study of robotic arm mechanisms using a PBL technique. We detail the learning difficulties encountered when developing a program from scratch as well as some of the successes. As part of our measurement of merit, we provide our materials on the internet and track their usage by others. Details of where and how we obtained our data are also provided. The current project is based on the Kobuki Turtlebot and the Trossen Robotics Arm Pincher. In this PBL we attempt to mount a robotic arm on the Turtlebot to retrieve objects located in remote locations using a previously built map. Then building off other student projects we attempt to extend our Kobuki's capabilities from basic navigation to navigation with a mission and purpose.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,012 |
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 ».