Odométrie radar par analyse de la distorsion. Applications à la navigation de véhicules terrestres et nautiques
Bibliographic record
Abstract
L’utilisation d’un capteur télémétrique tournant en robotique mobile à haute vitesse implique l’apparition d’une distorsion sur les données collectées. Un tel effet est, dans la majorité des études, ignoré ou considéré comme un bruit et, de ce fait, corrigé en utilisant des capteurs proprioceptifs ou des systèmes de localisation. Dans cet article, la vélocimétrie du véhicule est extraite de la distorsion, sans aucun autre apport que celui fourni par le capteur extéroceptif. Il s’agit d’un radar panoramique FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave), appelé K2Pi. Point d’odomètre, de gyromètre ou autre capteur proprioceptif. Les estimations des vitesses angulaires et linéaires du robot sont ensuite utilisées pour construire, sans aucun autre capteur, la trajectoire du véhicule et la carte radar de l’environnement extérieur exploré. Des résultats de localisation et de cartographie avec ce capteur radar, mais facilement extensibles à d’autres capteurs télémétriques tournants, sont présentés pour des véhicules terrestres et nautiques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| 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".