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Enregistrement W6948086584 · doi:10.48577/jpl.78lamu

EELS-DARTS: A Versatile Multibody Dynamics Simulator for Autonomous Snake-Like Robots

2024· dataset· en· W6948086584 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJPL Data · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotRepresentation (politics)Multibody systemField (mathematics)Motion planningMobile robotStack (abstract data type)Variety (cybernetics)Simple (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

EELS-DARTS is a first of its kind versatile multibody dynamics simulator designed for autonomy development and analysis of large-scale snake-like robots. A detailed description of the EELS-DARTS simulator design is presented. This includes the versatile underlying multibody representation used to model a variety of distinct snake robot configurations. A simple anisotropic friction model for describing screw-ice interaction is derived. Additional simulation components such as graphics, importable terrain, joint controllers, and perception are discussed. Methods for setting up and running simulations are discussed, including how the snake robot autonomy stack exchanges commands and information with the simulation via ROS. Multiple use cases are shown that represent how the simulation was used to aid and inform designs at distinct points in the robot life cycle. A validation analysis of the screw-ice contact model is performed for the surface mobility case. Lastly, an overview of simulation use throughout field test planning and operations during a recent trip to the Athabasca Glacier in Canada is discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2024
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