Automatic robotic recharging systems – development and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Since the market penetrations of service robots are only successful to a limited types of services, the purpose of the paper is to look into the reasons why the market penetrations are lagged from both technical and nontechnical perspectives. Automatic robotic recharging services, especially robotic refueling systems, are used as the case study for the investigation. Design/methodology/approach This paper surveyed the relevant technologies and products and conducted the feasibility study and risk management for new development of automated robotic refueling systems. This paper developed a cost model for the evaluation of robotic refueling systems. Findings There are no major technical barriers that exist for the development of robotic refueling systems, but two main risks of developing new robotic refueling systems are interference of existing patents and the extreme effort to further reduce the development cost of automated refueling systems. The recommendations have been made to new developers of service robots. Research limitations/implications The suggestions are made for further development on service robots, in general; however, this paper does not cover the physical development of service robots. Practical implications This study was actually conducted for a client company who has a strong interest in developing new products for automatic robotic refueling systems. The reported work has great significance for new comers in this area to understand the state of the art, technological challenges and some potential risks in the field. Originality/value To the best of authors’ knowledge, it will be the first academic paper to summarize the research and development effort on automatic recharging business. The targeted field is very typical in promoting robots in services. Even robotic refueling was proposed at very early stage of robotic application, the market penetration of refueling robots the market penetration is very limited, not because the technology readiness but some other factors. This work has its significance to identify technical and nontechnical challenges to promote robots in services.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».