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Enregistrement W3108676363 · doi:10.1109/auv50043.2020.9267925

Preliminary Definition of Detection and Reaction Boundaries for Autonomous Marine Traffic

2020· article· en· W3108676363 sur OpenAlexaff
Jordan D. Mayo, Kevin Murrant, Siu O’Young

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Navigation and Safety
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollision avoidanceScope (computer science)Computer scienceAdaptation (eye)Marine technologyAction (physics)Remedial actionSystems engineeringCollisionRisk analysis (engineering)Marine engineeringComputer securityEngineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this project is to outline a preliminary approach to quantitatively define surveillance, declaration, and operating boundaries for autonomous marine traffic. This will be accomplished through an adaptation of Detect and Avoid Alerting Logic for Unmanned Aircraft (DAIDALUS) to the marine environment. Using the manoeuvring characteristics of a known vessel to manoeuvre, encounter geometries are analyzed using separation boundaries for safe operation and remedial action is suggested when a violation is expected to occur. Within this paper's scope, a formal definition of an autonomous vessel's alerting behaviour for various potential collision geometries is provided and applied to the development of collision avoidance scenarios. This definition, combined with the application in DAIDALUS, will provide the framework for defining the regulatory boundaries. Preliminary results are analyzed to inform regulatory development, refine the control approach to improve the safe, reliable operation of autonomous marine vessels and to investigate the feasibility of the selected method.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,212

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,189 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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