Notice bibliographique
Résumé
Remote sensing of buried explosives has continuously been a great concern, especially for detecting landmines jeopardizing the human lives and economic development of the war-torn countries. This dissertation describes the software development for a mobile terrain scanning robot capable of autonomously manipulating a typical handheld detector for remote sensing of buried landmines in a manner similar to a human operator. The autonomous manipulation of the detector on unknown terrain requires acquiring sensor data for developing an online terrain map and generating an obstacle free path for the end effector of the robot. Thus, the software includes a twofold process of map building and path planning that are specifically designed for a real-time platform to be orchestrated with the other functions of the robot. Map building features a distributed sensor fusion system to tackle the uncertainties associated with the sensor data. It provides local terrain maps by fusing the redundant measurements and the complementary data obtained from competitive rangefinders and joint position sensors, respectively. The fusion takes place in a compound data processing module that includes a batch processing filter, a static filter, and a fuzzy adaptive Kalman filter. The Kalman filter requires a dynamic model of the process so that a novel stochastic model is introduced for the terrain undulations. An important parameter of the model that significantly influences the output of the filter is the standard deviation of the probability distribution of the process disturbances modeled by white noise. A systematic fuzzy modeling technique is used to determine the standard deviation based on the terrain type and adapt the filter, accordingly. The outlier rejection is carried out using the Mahalanobis distance between the estimates and the new measurements. Path planning determines the desired joint coordinates of the robot to move the detector at a constant distance from the ground when the normal to the detector plate is maintained parallel to the local normal of terrain. Unlike the traditional methods, the path is generated in the non-Cartesian coordinate frame of the sensors to avoid a great deal of transformations involved in reproducing the terrain map in the Cartesian coordinate frame. The software has been successfully implemented into the Mine Detection Robot (MR-2) manufactured by Engineering Services Inc. (ESI) to synthesize the autonomous manipulation of a metal detector.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».