Integrated Navigation by a Greenhouse Robot Based on an Odometer/Lidar
Notice bibliographique
Résumé
During greenhouse operations, robots need a specific working path to perform highprecision cruises, and thus, we designed a navigation positioning system based on an odometer/lidar.The navigation positioning system consists of a supervision terminal and a mobile robot.The supervision terminal releases map composition and cruise tasks, and the mobile robot composes a two-dimensional environment map, plans the cruise path and engages in navigation positioning; together, the two perform remote data exchanges through a wireless network.The robot could collect encoder data and obtain mileage information through track deduction, and combined with lidar data and the Gmapping algorithm, a two-dimensional environmental map was established.This system employs an A* algorithm to plan the cruise path and uses AMCL to estimate the position and pose of the robot.Based on the application of an expandable A* algorithm in the navigation toolkit of ROS, a specific working path cruise could be performed by setting goal points.The test results show that the navigation positioning system could perform a specific working path cruise; the average deviation in its straight line walk is 3.34 cm.The average deviation in the specific working path cruise is 2.73 cm, and the system has relatively higher navigation positioning precision because it could finish the specific path cruise and could better satisfy the greenhouse navigation positioning requirements than previous options.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».