A Research Roadmap for Off-Site Construction: Automation and Robotics
Notice bibliographique
Résumé
The development of a research roadmap was undertaken to further the activities of a joint industry-university-government initiative in off-site construction research in Canada. The roadmap identifies the general research areas of structural design, construction materials, building science, advanced manufacturing, logistics and transportation, automation and robotics, and digitized construction. The development of the roadmap included a broad literature review of peer reviewed academic journals, select conference proceedings, and industry publications. The review of recent research in these areas was analyzed from the perspectives of application area, technology area and innovation phase. The purpose of the analysis was to identify the current activities and opportunities for further research. For example, in the area of automation and robotics, the results showed the majority of construction automation research relates to the actual production phase, as opposed to planning or operations. In terms of innovation maturity, little research is being undertaken with respect to the implementation and adoption of automation technologies, and very little research in technology development or prototyping. In addition, applied research is being conducted at approximately half the rate of basic research. A more recent trend has been greater research interest in industrial production technologies, particularly in additive manufacturing. Very little research is being conducted with respect to non-robotic cyber-physical systems including, IoT connectivity, drone technologies, or construction focused actuator and manipulator technologies. This paper will discuss the broader results of the research roadmap with a focus on automation and robotics.
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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 | 0,031 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,021 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,017 |
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 ».