Notice bibliographique
Résumé
This article presents an extra-large (25 × 50 mm2) flexible printed circuit board (FPCB) mirror to cover both the emitting and receiving lenses of a single-point LiDAR to form a biaxial scanning LiDAR with a compact structure and long measurement distance and low cost. The FPCB mirror is fabricated using the low cost and commercially available FPCB fabrication process. In addition, a widely available single–point LiDAR is used as the measurement unit. This article's novelty lies in the following two points: 1) integrating a large aperture scanning mirror and a single-point LiDAR (low cost and widely available) to construct a biaxial scanning LiDAR; 2) proposed a large aperture FPCB mirror using long existing FPCB process such as to achieve low cost. The scanning LiDAR is designed for applications in factory for robots and automated guided vehicles; navigation. The FPCB mirror consists of a mirror plate, two permanent magnets, and a FPCB structure, which includes two torsion beams, a middle seat, and a Flame retardant 4 (FR4) stiffener frame. Four-layer copper coils are embedded in the FPCB structure, which is fabricated using the low cost commercially available FPCB fabrication process. The mirror plate is diced from a thin silicon mirror plate with gold coating and then attached on top of the middle seat of the FPCB structure. With such large aperture FPCB scanning mirror, and a long measurement distance single-point LiDAR, a compact biaxial scanning LiDAR is constructed. The scanning LiDAR based on the FPCB mirror is constructed and tested. Achieved performances are: the field of view of 60°, measurement distance of 50 m, refresh rate of 20 Hz, 500 points for each scanning frame.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».