MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3091927272 · doi:10.1109/iemtronics51293.2020.9216400

Autonomous Mobility Vehicle

2020· article· en· W3091927272 sur OpenAlexaff
Alston Brazil Coutinho, Rehan Ali Mirza

Notice bibliographique

Revue2020 IEEE International IOT, Electronics and Mechatronics Conference (IEMTRONICS) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAutonomous Vehicle Technology and Safety
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterfacingComputer scienceInstallationImage processingEmbedded systemObject detectionIVMSAutomotive engineeringReal-time computingArtificial intelligenceEngineeringComputer hardwareVehicle tracking systemImage (mathematics)Kalman filter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes about the development and conversion of a mobility vehicle into an autonomous mobility vehicle using image processing, ultrasonic and infrared sensors, relays etc. The paper focuses on the rebuilding of the vehicle, interfacing the various sensors and the image processing module to work in sync with the vehicle to cause the vehicle to navigate autonomously on lanes dedicated for pedestrians without collision. The rebuilding phase involves a lot of the mechanical work done on the vehicle which includes turning the vehicle from scrap to working condition and converting the manual steering into an automatic steering by installing a motor for the same. The image processing bit involves lane detection algorithms to actuate the vehicle and pedestrian detection algorithms using YOLO object detection which involves machine learning. The paper also describes the use of a line following system in custom designed navigation lines specifically only for indoor environments where there are no lanes.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,809
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,210 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2020 IEEE International IOT, Electronics and Mechatronics Conference (IEMTRONICS)Même sujetAutonomous Vehicle Technology and SafetyTravaux en français237 207