АЛГОРИТМ РУХУ АВТОНОМНОГО МОБІЛЬНОГО РОБОТА В УМОВАХ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ РЕЛЬЄФУ ПРИРОДНОГО СЕРЕДОВИЩА
Bibliographic record
Abstract
АЛГОРИТМ РУХУ АВТОНОМНОГО МОБІЛЬНОГО РОБОТА В УМОВАХ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ РЕЛЬЄФУ ПРИРОДНОГО СЕРЕДОВИЩААнотація.У межах сучасної проблематики автономної навігації мобільних роботів розглядається задача синтезу траєкторії руху в умовах непередбачуваного середовища, зокрема за наявності перешкод із заздалегідь невідомою геометрією.У роботі запропоновано ефективний підхід до вирішення цієї задачі шляхом поєднання методів технічного зору з технологією LIDAR для сканування навколишнього рельєфу та визначення просторового розташування перешкод.З'ясовано, що такий підхід дозволяє оперативно відновлювати тривимірну геометрію місцевості у режимі реального часу, що є критично важливим для забезпечення безпечного та адаптивного руху автономного мобільного робота.Формування оптимальної траєкторії здійснюється на основі алгоритму, який враховує поточне положення та орієнтацію робота, отримані з GPS-навігатора, а також дані з сенсорних систем.Запропоновано ефективну процедуру обходу як одиночних, так і групових перешкод із мінімізацією довжини маршруту та забезпеченням його гладкості.Окрема увага приділена модулю стабілізації траєкторного
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.004 |
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".