Harmonic Path Planning using Quarter-Sweep Boosted TOR Iterative Method
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the study to examine the effectiveness of the application of Quarter Sweep Boosted TOR with the 9-Point Laplacian operator using the families of relaxation methods in the computation of Laplace equation solutions to obtain the harmonic potentials. This work is a continuation from the past study that applied the standard application 5-Point Laplacian to solve path planning issue which a mobile robot faces because of working in indoor environment. The robot can navigate from a given initial position to a goal position by following the safest path, ensuring it avoids any obstacles and minimizes the risk of collisions. By utilizing the equation of Laplace and computing the potential values’ distribution in the environments which have been simulated, the robot can determine the safest path that avoids obstacles which exists in the environment. This method ensures that the robot moves along a path where the potential for collisions is minimized. The findings confirm that QSBTOR outperforms Half Sweep Boosted TOR (HSBTOR) and Full Sweep Boosted TOR (FSBTOR). QSBTOR and HSBTOR show 73% and 50% reduction respectively, compared to FSBTOR in terms of computational complexity.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».