Moment-Sum-Of-Squares Approach For Fast Risk Estimation In Uncertain\n Environments
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 this paper, we address the risk estimation problem where one aims at\nestimating the probability of violation of safety constraints for a robot in\nthe presence of bounded uncertainties with arbitrary probability distributions.\nIn this problem, an unsafe set is described by level sets of polynomials that\nis, in general, a non-convex set. Uncertainty arises due to the probabilistic\nparameters of the unsafe set and probabilistic states of the robot. To solve\nthis problem, we use a moment-based representation of probability\ndistributions. We describe upper and lower bounds of the risk in terms of a\nlinear weighted sum of the moments. Weights are coefficients of a univariate\nChebyshev polynomial obtained by solving a sum-of-squares optimization problem\nin the offline step. Hence, given a finite number of moments of probability\ndistributions, risk can be estimated in real-time. We demonstrate the\nperformance of the provided approach by solving probabilistic collision\nchecking problems where we aim to find the probability of collision of a robot\nwith a non-convex obstacle in the presence of probabilistic uncertainties in\nthe location of the robot and size, location, and geometry of the obstacle.\n
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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