Human-Robot Collaborative Workflow for Remote Decommissioning and Demolition
Notice bibliographique
Résumé
The demand for new deconstruction and demolition approaches is escalating as structures built in 20th century development booms approach their end of life. Rehabilitation and careful deconstruction approaches are increasingly economically and environmentally motivating. For example, in Ontario, Canada multi-decade efforts to decommission nuclear power plants are challenging teams of engineers, researchers, venders, and laborers. In these hazardous scenarios, classical heavy demolition approaches are not an option, and the asset owners find that the costly development of novel workflows and technologies to plan and undergo these deconstruction operations is the only option. These trends present construction researchers with an opportunity to develop technologies and processes to achieve deconstruction project goals with improved efficiency, certainty, and safety. This paper presents a modular framework for remote human-robot collaboration for waste management in decommissioning and demolition. The proposed framework includes robotic platform reality data capture, scan processing (e.g., segmentation, surface estimation, and recognition), gamified waste packing in virtual reality (VR), and packing plan execution. A comprehensive review of state-of-the-art technologies of each module is explored from the standpoint of applicability to deconstruction and demolition. Then, an autonomous robotic platform for reality data capture is presented. A reconfigurable semi-automated VR platform for waste packing optimization is presented as an example of this process workflow in the context of remote deconstruction and demolition. Finally, the ideas of robotic packing plan execution are discussed as future work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».