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Enregistrement W4327976330 · doi:10.1007/s11214-023-00964-0

Results from InSight Robotic Arm Activities

2023· article· en· W4327976330 sur OpenAlexaff
M. P. Golombek, T. L. Hudson, Philip Bailey, Nadya Balabanska, E. Marteau, Constantinos Charalambous, Mariah Baker, M. T. Lemmon, Brett T. White, R. D. Lorenz, Tilman Spohn, J. N. Maki, P. H. Kallemeyn, J. B. Garvin, Claire Newman, K. Hurst, Naomi Murdoch, N. R. Williams, W. B. Banerdt, Philippe Lognonné, Pierre Delage, Rémi Lapeyre, E. Gaudin, Charles Yana, Nicolas Verdier, M. P. Panning, A. Trebi‐Ollennu, Khaled Ali, Anna Mittelholz, C. L. Johnson, B. Langlais, N. H. Warner, J. A. Grant, I. J. Daubar, V. Ansan, Christos Vrettos, Aymeric Spiga, D. Banfield, Alfredo Gomez, Pranay Mishra, R. Dotson, C. Krause, G. Sainton, T. Gabsi

Notice bibliographique

RevueSpace Science Reviews · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNuclear Safety and Security CommissionCalifornia Institute of TechnologyJet Propulsion LaboratoryNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSoftware deploymentContext (archaeology)Robotic armTerrainRemote sensingAerospace engineeringGeologyComputer scienceSimulationEngineeringArtificial intelligenceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The InSight lander carried an Instrument Deployment System (IDS) that included an Instrument Deployment Arm (IDA), scoop, five finger “claw” grapple, forearm-mounted Instrument Deployment Camera (IDC) requiring arm motion to image a target, and lander-mounted Instrument Context Camera (ICC), designed to image the workspace, and to place the instruments onto the surface. As originally proposed, the IDS included a previously built arm and flight spare black and white cameras and had no science objectives or requirements, or expectation to be used after instrument deployment (90 sols). During project development the detectors were upgraded to color, and it was recognized that the arm could be used to carry out a wide variety of activities that would enable both geology and physical properties investigations. During surface operations for two martian years, the IDA was used during major campaigns to image the surface around the lander, to deploy the instruments, to assist the mole in penetrating beneath the surface, to bury a portion of the seismometer tether, to clean dust from the solar arrays to increase power, and to conduct a surface geology investigation including soil mechanics and physical properties experiments. No other surface mission has engaged in such a sustained and varied campaign of arm and scoop activities directed at such a diverse suite of objectives. Images close to the surface and continuous meteorology measurements provided important constraints on the threshold friction wind speed needed to initiate aeolian saltation and surface creep. The IDA was used extensively for almost 22 months to assist the mole in penetrating into the subsurface. Soil was scraped into piles and dumped onto the seismometer tether six times in an attempt to bury the tether and $\sim30\%$ ∼ 30 % was entrained in the wind and dispersed downwind 1-2 m, darkening the surface. Seven solar array cleaning experiments were conducted by dumping scoops of soil from 35 cm above the lander deck during periods of high wind that dispersed the sand onto the panels that kicked dust off of the panels into suspension in the atmosphere, thereby increasing the power by ∼15% during this period. Final IDA activities included an indentation experiment that used the IDA scoop to push on the ground to measure the plastic deformation of the soil that complemented soil mechanics measurements from scoop interactions with the surface, and two experiments in which SEIS measured the tilt from the arm pressing on the ground to derive near surface elastic properties.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,010

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,233 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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