Bibliographic record
Abstract
Cet article traite du développement d’un robot mobile marcheur à six pattes : Hexapode. La conception mécanique et celle du contrôleur utilise des principes biomimétiques, s’inspirant de la fourmi. Le développement de ce robot permet l’étude théorique et expérimentale de concepts menant à des démarches stables et efficaces sur des reliefs accidentés. La notion des polygones, de support et de retour, permet de mieux gérer les paramètres de stabilité durant la marche. Des critères tels que la mobilité, l’autonomie et l'adaptabilité sont utilisés pour parvenir à générer les idées et les concepts derrière cette plate-forme. Le prototype final qui a été construit ainsi que les étapes préalables à sa fabrication sont décrits. L’équilibrage statique du robot a été mis en œuvre pour permettre de diminuer la consommation énergétique. La programmation hiérarchique sous forme de couche d’interface matérielle, de couche de coordination et de couche décisionnelle permet la gestion des déplacements, des séquences de fonctionnement et la prise de décision pour permettre au robot de mieux faire face à son environnement. Les applications où Hexapode se démarqueraient sont celles requérant la dextérité propre à l’exploration de terrain, ceci pourrait inclure des tâches spatiales ou terrestres.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".