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Enregistrement W4387860092 · doi:10.52842/conf.acadia.2021.462

Small Robots and Big Projects

2021· article· en· W4387860092 sur OpenAlexaff
Maria Yablonina, James Coleman

Notice bibliographique

RevueACADIA quarterly · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraverseTask (project management)Process (computing)RoboticsRobotSoftwareComputer scienceSimplicityEngineeringSystems engineeringEmbedded systemArtificial intelligenceSimulationOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes a custom robotic process for semi-autonomous survey and layout of architectural elements for a large-scale renovation project. Specifically, the research presents a custom single-task robotic device accompanied with software and workflow methods for surveying, localizing, and marking the positions of façade anchors along the surface of primary steel members. Enabled by custom robotic locomotion and real-time localization, the presented approach offers high-tolerance installation in a low-tolerance environment while minimizing dangerous erection steps that would typically be done by field personnel. The robotic system and the workflow are designed, developed, and tailored to the specific project needs and parameters of the renovated building. For instance, the Halbach magnetic locomotion system presented in this paper is custom designed to traverse the radius of steel pipes that the building structure consists of. On the one hand, such specificity renders the robotic hardware obsolete when applied beyond this project. However, the hardware simplicity enabled by its single-task purpose, allowed the team to rapidly develop and deploy the robotic system on-site within a year which would have not been possible with generic hardware. The paper describes the current stage of development of the robotic system and uses the presented robotic workflow to outline the benefits of single-task robotics approach in construction.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,007

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,158 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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