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Enregistrement W3091299024 · doi:10.1109/tse.2020.3027255

Comparing Block-Based Programming Models for Two-Armed Robots

2020· article· en· W3091299024 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Software Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTeaching and Learning Programming
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRobotHuman–computer interactionTask (project management)Block (permutation group theory)RoboticsProgramming by demonstrationArtificial intelligenceInductive programmingProgramming paradigmSoftware engineeringProgramming languageSystems engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern industrial robots can work alongside human workers and coordinate with other robots. This means they can perform complex tasks, but doing so requires complex programming. Therefore, robots are typically programmed by experts, but there are not enough to meet the growing demand for robots. To reduce the need for experts, researchers have tried to make robot programming accessible to factory workers without programming experience. However, none of that previous work supports coordinating multiple robot arms that work on the same task. In this paper we present four block-based programming language designs that enable end-users to program two-armed robots. We analyze the benefits and trade-offs of each design on expressiveness and user cognition, and evaluate the designs based on a survey of 273 professional participants of whom 110 had no previous programming experience. We further present an interactive experiment based on a prototype implementation of the design we deem best. This experiment confirmed that novices can successfully use our prototype to complete realistic robotics tasks. This work contributes to making coordinated programming of robots accessible to end-users. It further explores how visual programming elements can make traditionally challenging programming tasks more beginner-friendly.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,209 · 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