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Enregistrement W3179564294 · doi:10.55417/fr.2021007

Design and Deployment of an Autonomous Unmanned Ground Vehicle for Urban Firefighting Scenarios

2021· article· en· W3179564294 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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueField Robotics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire Detection and Safety Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityKhalifa University of Science, Technology and ResearchČeské Vysoké Učení Technické v PrazeUniversity of Pennsylvania
Mots-clésSoftware deploymentFirefightingIdentification (biology)RobotUnmanned ground vehicleRoboticsAeronauticsSimulationComputer scienceEngineeringReal-time computingSystems engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autonomous mobile robots have the potential to execute missions that are either too complex or too dangerous for humans. In this paper, we address the design and deployment of an autonomous ground vehicle equipped with a robotic arm for urban firefighting scenarios. We describe hardware and algorithm designs for autonomous navigation, planning, fire source identification and abatement in unstructured urban scenarios. Our approach employs on-board sensors for autonomous navigation and thermal camera information for source identification. A custom electro-mechanical pump is responsible to eject water for fire abatement. The proposed approach is validated through several experiments, where we show the ability to identify and abate a simulated fire source in a building. The whole system was developed and deployed during the Mohamed Bin Zayed International Robotics Challenge (MBZIRC) 2020, for Challenge 3 -Fire Fighting Inside a High-Rise Building. Our approach was instrumental to win the first place in the MBZIRC Grand Challenge, which included the Challenge 3 as one its three tasks and it scored the highest number of points among all UGV solutions, while being the most compact one among all the teams.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,337

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,203 · 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