A visual SLAM-based lightweight multi-modal semantic framework for an intelligent substation robot
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Visual simultaneous localisation and mapping (vSLAM) has shown considerable promise in positioning and navigating across a variety of indoor and outdoor settings, significantly enhancing the mobility of robots employed in industrial and everyday services. Nonetheless, the prevalent reliance of vSLAM technology on the assumption of static environments has led to suboptimal performance in practical implementations, particularly in unstructured and dynamically noisy environments such as substations. Despite advancements in mitigating the influence of dynamic objects through the integration of geometric and semantic information, existing approaches have struggled to strike an equilibrium between performance and real-time responsiveness. This study introduces a lightweight, multi-modal semantic framework predicated on vSLAM, designed to enable intelligent robots to adeptly navigate the dynamic environments characteristic of substations. The framework notably enhances vSLAM performance by mitigating the impact of dynamic objects through a synergistic combination of object detection and instance segmentation techniques. Initially, an enhanced lightweight instance segmentation network is deployed to ensure both the real-time responsiveness and accuracy of the algorithm. Subsequently, the algorithm’s performance is further refined by amalgamating the outcomes of detection and segmentation processes. With a commitment to maximising performance, the framework also ensures the algorithm’s real-time capability. Assessments conducted on public datasets and through empirical experiments have demonstrated that the proposed method markedly improves both the accuracy and real-time performance of vSLAM in dynamic 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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle