Unsupervised learning for mobile robot terrain classification
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Au travers de cette thèse, nous examinons la problématique entourant la perception des différences entre divers terrains, pour un robot mobile autonome. L'application visée par les résultats de nos recherches est l'identification des types de terrains. Cette identification, faite de manière robuste, permet d'augmenter les capacités de systèmes mobiles, tant au niveau de la locomotion que de la navigation. Par exemple, un robot amphibie à pattes qui aurait apprit à distinguer le sable et la mer pourra choisir de lui-même la démarche appropriée : marcher sur le sable, et nager dans l'eau. Cette même information sur le type de terrain peut aussi être utile pour guider un robot, lui permettant d'éviter des types de terrains spécifiques. Nous abordons la problématique d'identification des terrains autour de deux axes principaux: un problème de capture d'information (sensoriel), et un problème d'apprentissage. Dans le problème de la capture d'information, la question traitée est celle d'extraire l'information pertinente à l'identification du type de sol à partir de capteurs sur un robot, ou à l'aide d'une sonde tactile. En particulier, nous démontrons qu'en combinant l'information provenant d'une centrale inertielle avec celle provenant des actionneurs d'un robot à pattes, il est possible d'identifier certains types de sols. De plus, nous présentons une nouvelle sonde tactile possédant des caractéristiques améliorant la capture d'informations relatives aux terrains. Pour le problème de l'apprentissage, nous analysons comment il est possible d'exploiter les continuités spatiales et temporelles afin de séparer des séries temporelles ou des images en leurs classes constituantes (clustering). Nous présentons un nouvel algorithme de clustering basé sur ce principe. En combinant l'approche sensorielle et ce nouvel algorithme, nous obtenons une architecture permettant l'apprentissage, de façon autonome, des terrains. Cette approche est
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.
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 | 0.001 | 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 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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 it