A Soft Obstacle Search Strategy for Various Solitary Robots in an Unknown Environment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The problem of coordination without a priori informationabout the environment is important in robotics. Applications vary fromformation control to search and rescue. This paper considers the problemof search by a group of solitary robots: self-interested robots without apriori knowledge about each other, and with restricted communicationcapacity. When the capacity of robots to communicate is limited, theymay obliviously search in overlapping regions (i.e. be subject to inter-ference). Interference hinders robot progress, and strategies have beenproposed in the literature to mitigate interference (Wellman et al., 2011;Hourani et al., 2013). Interaction of solitary robots has attracted muchinterest in robotics, but the problem of mitigating interference when timefor search is limited remains an important area of research. We proposea coordination strategy based on the method of cellular decomposition(Choset, 2001) where we employ the concept of soft obstacles: a robotconsiders cells assigned to other robots as obstacles. The performance ofthe proposed strategy is demonstrated by means of simulation experi-ments in both actual and simulated environments. Simulations indicatethe utility of the strategy in situations where a known upper bound onthe search time precludes search of the entire environment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».