Machine Learning for Multi-Robot Semantic Simultaneous Localization and Mapping
Bibliographic record
Abstract
lieux en fonction de leur constellation avec peu de d'échanges de données.Ces derniers sont utilisés dans un mécanisme de reconnaissance de lieu décentralisé qui s'adapte efficacement à une taille d'équipe grandissante.La méthode proposée rivalise avec l'état de l'art en termes de performances et d'échanges de données, tout en étant plus transparente et interprétable.La deuxième contribution présentée dans ce mémoire est une méthode d'estimation de position et d'orientation relative basée sur des images qui peut être appliquée à de nombreux objets, y compris des robots pour la détection directe de fermetures de boucles inter-robots.La solution est composée d'un "front-end" reposant sur l'apprentissage profond pour détecter et suivre l'entité dont la position et orientation doivent être estimées, et d'un "back-end" classique de filtrage pour obtenir les estimations finales.Cette approche est testée à bord d'un drone estimant la position et l'orientation relative d'un autre drone, et surpasse l'état de l'art en termes de performances et de vitesse.Les deux solutions présentées sont complémentaires, et facilement adaptables à de nouveaux scénarios de déploiements de robots.vi
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.003 |
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".