Miniature-Scale Radio-Controlled Excavator Robot: Expedient to Automated3D and 2D Poses Labeling
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
생산성, 안정성, 수익률 향상, 그리고 젊은 노동인구의 부족 현상에 대응하기 위해선 robotic automation and digitization으로 대변되는 Industry 4.0으로의 기술혁신이 필요하다. 본 연구에서는 건설로봇 연구개발(R&D)을 지원하기 위한 하나의 수단으로써, miniature-scale radio-controlled(RC) equipment의 사용을 제안하고자 한다. 시각적 인공지능(Visual AI)은 Industry 4.0의 핵심 기술이지만, 방대한 양의 학습데이터를 요구한다. 하지만, 실 현장에서 작업중인 중장비의 데이터를 수집 및 레이블링 하는 것은 현실적으로 불가능 하다. 본 연구는 시중의 미니어처 엑스커베이터의 RC 시스템을 커스터마이즈하여, 기존의 컨트롤러를 사용하지 않고, PC를 통해 보다 구체적인 명령을 내릴 수 있도록 변경하였다. 버켓모션에 대한 사전검증 결과, 150 번의 시도에서 약 1-2° 내외의 mean average deviation(MAD)(|예측값 - 측정값|)를 확인 하였다. 본 연구에서는 이 경제적인 시스템을 활용한 중장비의 3D/2D 포즈 레이블링 방법을 제안하고자 한다.
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 | 0.000 | 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 | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 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 it