Notice bibliographique
Résumé
There are three ‘pillars’ that define the performance or usefulness of a navigation technologies – cost, accuracy, and continuity. Navigation is a field that has been fascinating humankind for thousands of years and these pillars have been evolving with new technological advancements. The current market in positioning and navigation is clearly dominated by GNSS. Besides being globally available, it meets two important pillars: accuracy and cost by providing the whole range of navigation accuracies at very low cost. It is also highly portable, has low power consumption, and is well suited for integration with other sensors, communication links, and databases. At this point in the development of navigation technology, the need for alternative positioning systems only arises because GNSS does meet the continuity pillar as it does not work in all environments. Furthermore, there has been a constant market push to develop navigation systems that are accurate, continuous and easy to afford. Needless to say, that cost, and space constraints are currently driving manufacturers of cars, portable devices (e.g. smartphones), and autonomous systems (e.g. self-driving, drones and agriculture machine systems) systems to investigate and develop next generation of low cost and small size navigation systems to meet the fast-growing autonomous vehicles and location services market demands. This presentation will provide a state of the art and future trends of sensors used for navigation of autonomous vehicles: possibilities, limitations and various design approaches. Emphasis will be on sensors and technologies that can navigate autonomous vehicles everywhere and at any time independent of weather and light conditions. Some of the current developed and possible future system’s accuracy performance will be demonstrated through different implementations/applications using Propound Positioning Inc technologies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,104 | 0,085 |
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 ».