Investigating the Impact of Triangle and Quadrangle Mesh Representations on AGV Path Planning for Various Indoor Environments: With or Without Inflation
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.
Notice bibliographique
Résumé
In a factory with different kinds of spatial atmosphere (warehouses, corridors, small or large workshops with varying sizes of obstacles and distribution patterns), the robot’s generated paths for navigation tasks mainly depend on the representation of that environment. Hence, finding the best representation for each particular environment is necessary to forge a compromise between length, safety, and complexity of path planning. This paper aims to scrutinize the impact of environment model representation on the performance of an automated guided vehicle (AGV). To do so, a multi-objective cost function, considering the length of the path, its complexity, and minimum distance to obstacles, is defined for a perfect circular robot. Unlike other similar studies, three types of representation, namely quadrangle, irregular triangle, and varying-size irregular triangle, are then utilized to model the environment while applying an inflation layer to the discretized view. Finally, a navigation scenario is tested for different cell decomposition methods and an inflation layer size. The obtained results indicate that a nearly constant coarse size triangular mesh is a good candidate for a fixed-size robot in a non-changing environment. Moreover, the varying size of the triangular mesh and grid cell representations are better choices for factories with changing plans and multi-robot sizes due to the effect of the inflation layer. Based on the definition of a metric, which is a criterion for quantifying the performance of path planning on a representation type, constant or variable size triangle shapes are the only and best candidate for discretization in about 59% of industrial environments. In other cases, both cell types, the square and the triangle, can together be the best representation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle