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Enregistrement W4386933618 · doi:10.1002/aisy.202300381

An Aerial–Aquatic Hitchhiking Robot with Remora‐Inspired Tactile Sensors and Thrust Vectoring Units

2023· article· en· W4386933618 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Intelligent Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRobotUnderwaterThrustComputer scienceArtificial intelligenceDroneEngineeringSimulationAerospace engineeringGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hybrid aerial–aquatic robots can operate in both air and water and cross between these two. They can be applied to amphibious observation, maritime search and rescue, and cross‐domain environmental monitoring. Herein, an aerial–aquatic hitchhiking robot is proposed that can fly, swim, and rapidly cross the air–water boundaries (0.16 s) and autonomously attach to surfaces in both air and water. Inspired by the mechanoreceptors of the remora ( Echeneis naucrates ) disc, the robot's hitchhiking device is equipped with two flexible bioinspired tactile sensors (FBTS) based on a triboelectric nanogenerator for tactile sensing of attachment status. Based on tactile sensing, the robot can perform reattachment after leakage or adhesion failure, enabling it to achieve long‐term adhesion on complex surfaces. The rotor‐based aerial–aquatic robot, which has two thrust vectoring units for underwater locomotion, can maneuver to pitch, yaw, and roll 360° and control precision motion position. The field tests show that the robot can continuously cross the air–water boundary, attach to the rough stone surface, and record video in both air and underwater. This study may shed light on future autonomous robots capable of intelligent navigation, adhesion, and operation in complex aerial–aquatic environments.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,219 · 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