Marie, une architecture d'integration de composants logiciels heterogenes pour le developpement de systemes decisionnels en robotique mobile et autonome
Bibliographic record
Abstract
Aujourd'hui, la creation de systemes decisionnels en robotique mobile et autonome requiert l'integration de nombreuses capacites motrices, sensorielles et cognitives au sein de chacun des projets realises. Ces capacites sont generalement issues de differents domaines de recherche, comme par exemple la navigation autonome, la planification, les interactions humain-machine, la localisation, la vision artificielle et le controle d'actionneurs, pour ne nommer que ceux-ci. D'un point de vue logiciel, deux defis de taille sont issus de ce besoin d'integration : 1) la complexification de l'analyse des requis pour choisir, construire et interconnecter les differents composants logiciels qui permettent la realisation de ces capacites, et 2) l'interconnectivite limitee des composants logiciels disponibles dans la communaute robotique causee par le fait qu'ils sont typiquement heterogenes, c'est-a-dire qu'ils ne sont pas completement compatibles ou interoperables. Cette these propose une solution principalement au defi d'interconnectivite limite en se basant sur la creation d'une architecture d'integration logicielle appelee MARIE, qui permet d'integrer des composants logiciels heterogenes utilisant une approche de prototypage rapide pour le developpement de systemes decisionnels en robotique mobile et autonome. Grâce a cette approche, la realisation de systemes decisionnels complets pourrait se faire plus tot dans le cycle de developpement, et ainsi favoriser l'analyse des requis necessaires a l'integration de chacun des composants logiciels du systeme. Les resultats montrent que grâce au developpement de l'architecture d'integration logicielle MARIE, plus de 15 composants logiciels provenant de sources independantes ont ete integrees au sein de plusieurs applications robotiques (reelles et simulees), afin de realiser leurs systemes decisionnels respectifs. L'adaptation des composants deja existants dans la communaute robotique a permis notamment d'eviter la tâche souvent ardue de reecrire le code necessaire pour chacun des composants dans un seul et meme environnement de developpement. Les resultats montrent egalement que grâce a une methodologie d'evaluation logicielle appelee ARID, nous avons pu recueillir de l'information utile et pertinente a propos des risques associes a l'utilisation de MARIE pour realiser une application choisie, sans devoir construire une application de test et sans avoir recours a de la documentation complete de l'architecture logicielle ni celle de l'application a creer. Cette methode s'inscrit ainsi dans la liste des outils qui permettent de faciliter l'analyse des requis d'integration relies a la creation de systemes decisionnels en robotique mobile et autonome. Mots-cles : environnements de conception et d'integration logicielle, robotique mobile et autonome, architectures decisionnelles, intergiciel, prototypage rapide, methode d'evaluation et de revision d'architectures logicielles, requis et specifications logiciels, gestion du risque
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".