BEHAVIOUR-DEFINED NAVIGATION FRAMEWORK FOR DYNAMICAL OBSTACLE AVOIDANCE IN MULTI-ROBOT SYSTEMS CONSISTING OF HOLONOMIC ROBOTS, 379-390.
Notice bibliographique
Résumé
Dynamical obstacle avoidance is a challenging problem in the field of autonomous robot navigation. Current research in this field has been mostly limited to single robots, thus, there exists a gap in research in the field of dynamical obstacle avoidance in multi robot systems. While rich literature is available on multirobot systems, this paper attempts to propose a novel navigation framework for an environment which includes multiple robots. The proposed navigation framework applies certain behaviours to ensure a safe trajectory for the multi-robot systems. As opposed to other reported literature which focused on implementing their algorithms on non-holonomic robots, the proposed navigation framework is implemented on several holonomic robots. Simulations and real-life experiments were carried out using the proposed framework. Dynamic obstacles are considered in the environment and Khepera IV robots are used to conduct real-life experiments. Two dynamic obstacles were placed at different positions in the workspace. These obstacles had linear movements, whereby each robot could move horizontally and vertically across the workspace. Three experimental trials were performed. Results show that the proposed navigation framework is successful in navigating the multi-robot system to their respective target locations while avoiding obstacles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».