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Enregistrement W4408909487 · doi:10.18280/jesa.580216

Computation of Feasible Controls and Feasible States for a Four-Wheeled Autonomous Vehicle Robot

2025· article· fr· W4408909487 sur OpenAlexvenueno aff
Masiala Mavungu, Daniel Mashao

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueRobotic Path Planning Algorithms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Johannesburg
Mots-clésComputationRobotComputer scienceControl engineeringSimulationControl theory (sociology)EngineeringArtificial intelligenceControl (management)Algorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research paper deals with computation of Feasible command strategies to guide a four-wheeled autonomous vehicle to move from a specified initial state to an eventual final state while minimizing a running cost.The problem is solved as follows: The vehicle is mathematically modeled as a non-linear system of seven ODEs with seven state and four command variables.The commands represent the controls.A costate system of seven ODEs is generated.The control's Feasibility conditions generate four constrained Feasible command strategies and each of them is defined as a function of states and costates.The state system and the costate system are rewritten accordingly.Such systems are then joined to give a nonlinear system of fourteen ODEs and an initial value problem.The results are the Feasible system response involving the robot path in the horizontal XY plane and the robot velocity, the costate functions, the command functions.Computational Simulations are developed and presented to summarize the results and to convince the readers on the accuracy.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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