MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3048292385 · doi:10.1139/juvs-2020-0003

A UGV-based modular robotic manipulator for soil sampling and terramechanics investigations

2020· article· en· W3048292385 sur OpenAlex
Nicolas A. Olmedo, Martin Barczyk, Hong Zhang, Ward Wilson, Michael Lipsett

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueJournal of Unmanned Vehicle Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil Mechanics and Vehicle Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPayload (computing)TerrainUnmanned ground vehicleSampling (signal processing)EngineeringModular designSimulationMarine engineeringAerospace engineeringAutomotive engineeringComputer scienceDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unmanned vehicles are a natural choice for accessing challenging or hazardous terrains, for instance oil sands tailings ponds, and performing tasks such as soil sampling and terramechanics investigations. In previously published work, an unmanned ground vehicle (UGV) named RTC-I was designed and built for this task by part of our group. The present article covers the design choices and technical details of a custom-built robotic manipulator, a soil sampler, and an instrumented wheel deployed onboard a second-generation UGV named RTC-II. The robotic manipulator is designed to provide the reach, payload capacity, ruggedness, and self-locking operation required for field operations. The soil sampler employs a curved scoop to minimize deformation of the collected sample. The instrumented wheel permits independent control of the normal load and the slip ratio during terramechanics investigations. Each of the three designs is deployed and successfully tested in field experiments. Measurements collected by the soil sampler and instrumented wheel will be used in future work dealing with sampler force modeling and real-time terrain parameter estimation, respectively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle