Approche locale pour l’exploration autonome d’environnements inconnus par une flottille de robots
Bibliographic record
Abstract
L’exploration autonome d’un environnement inconnu peut être envisagée de différentes manières. On peut notamment citer les approches par frontières, où des robots sont affectés à des zones inexplorées de la carte. Ces dernières sont efficaces, mais nécessitent de partager une carte et globaliser les décisions d’affectation. Les approches Brick and Mortar , quant à elles, utilisent un marquage au sol avec une prise de décision locale, mais donnent des performances beaucoup moins intéressantes. L’algorithme présenté ici est un compromis entre ces deux approches, permettant une prise de décision locale et, de façon surprenante, des performances proches des approches par frontières globales. Nous proposons également une étude comparative de la performance des trois différentes approches : Brick & Mortar , frontières globales et frontières locales . Notre algorithme local est également complet pour le problème d’exploration et peut être facilement distribué sur des robots avec une perte de performance mineure.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".