Motion Classification of Objects using Accelerometer and Gyroscope Readings
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
It can be challenging to properly analyze data from moving objects when there is limited information about the conditions under which the data was collected. The focus of this research is to use accelerometer and gyroscope data as the input to machine learning models to accurately classify data points based on the movement of the object within its environment. Three machine learning models were implemented and tested: a Hidden Markov Model (HMM), a Random Forest Model (RF), and a Multilayer Perceptron Model (MLP). The majority of the data collected via a simulated environment in Gazebo was used to train all three models. The simulated experiments involved a Jackal Robot from Clearpath Robotics driving on three terrains — flat ground and up and down a ramp with a 7-degree slope — that match the classification states. The simulation data was manually classified based on the delta values between orientation data. The models were tested using the remaining 20% of simulated data, data from a physical Jackal, and data from haul trucks working in an open-pit mine. The HMM is based on unsupervised learning which meant that the pre-classified datapoints were not useful in training the model. This model was ineffective at classifying the datapoints because the probabilities of the classification changing from one datapoint to the next were situationally skewed, so it was highly improbable that the state changed between datapoints. Due to the inability of this model to classify the simulated data, no further testing was completed. The RF model was able to classify the simulated data with 99.78% accuracy and the MLP model classified the simulated data with 99.73% accuracy. The RF model and the MLP model require noisier training data to accurately classify real-world data. Further testing is currently being conducted using data from a physical Jackal and haul trucks.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 découle