Bibliographic record
Abstract
L'exploitation forestière est une industrie très importante pour de nombreux pays, notamment le Canada. La plupart des entreprises modernes d'exploitation forestière dans le monde emploient des machines avec des conceptions connues sous le nom de manipulateurs mobiles dans le domaine de la recherche en robotique. De nos jours, les machines utilisées dans ces applications industrielles dépendent encore en grande partie de la planification et du contrôle manuel des opérateurs humains pour fonctionner. Les opérations d'exploitation forestière sont généralement menées sur un terrain accidenté et souvent sur des pentes raides, créant ainsi un risque de basculement pour les machines. Dans le domaine de la robotique, une grande partie des efforts de recherche vise à rendre les robots plus intelligents dans les laboratoires et les environnements quotidiens, de sorte que les solutions qui tiennent compte des environnements rugueux et non structurés sont moins courantes. Par conséquent, les résultats existants qui abordent le problème d'évitement du basculement sont encore plus rares. Le principal objectif de cette thèse est de fournir une solution de planification de trajectoire et de génération de trajectoire pour un environnement extérieur rugueux. Plus précisément, l'accent est mis sur la planification de mouvement autonome sans basculement sur un terrain accidenté pour les plates-formes de manipulation mobiles. Cette thèse se concentre sur deux composantes de recherche majeures pour fournir la solution.La première composante majeure est le développement d'une planification de chemin et de trajectoire locale rapide et optimale en temps pour les manipulateurs mobiles afin d'éviter le basculement. Pour quantifier la proximité du basculement, la mesure de stabilité dynamique du Point de Moment Zéro (PMZ) est utilisée comme contrainte pour la planification de mouvement sans basculement. Les méthodologies de planification de mouvement populaires et leurs avantages et inconvénients sont discutés avant l'introduction d'un cadre hiérarchique qui divise un problème de planification en une étape de planification de chemin basée sur l'échantillonnage et une étape de planification de trajectoire basée sur l'optimisation. Le cadre hiérarchique permet à un planificateur de tirer parti de différentes méthodes de planification à différentes étapes et ses avantages sont démontrés par des simulations. Le cadre de planification de trajectoire hiérarchique dynamiquement stable est ensuite présenté et étayé par des garanties de faisabilité finie formelles et des résultats de simulation. La composante de planification de reconfiguration du cadre proposé est expérimentalement démontrée avec un bras Jaco 2 monté sur une plate-forme libre. En raison de la structure hiérarchique, la qualité du plan de trajectoire dépend largement du plan de chemin initial. Par conséquent, cette thèse présente également la technique de lissage de chemin développée pour une génération de trajectoire efficace.Le deuxième composant majeur présenté dans cette thèse vise à accroître la robustesse du cadre proposé de planification de mouvement sans basculement aux incertitudes en utilisant une formulation contrainte par chance. Spécifiquement pour les opérations sujettes aux basculements, les sources importantes d'incertitude incluent l'inclinaison du terrain et la masse de la charge utile. Bien que les cartes topographiques du terrain puissent être obtenues avant les opérations autonomes, il est presque impossible de mesurer avec précision la surface du terrain en détail et de prédire l'attitude d'un manipulateur mobile dans des environnements difficiles où le sol meuble, les roches et les conditions météorologiques extrêmes peuvent modifier considérablement l'inclinaison du terrain. Pour accommoder l'effet sur le ZMP causé par l'incertitude de l'attitude du véhicule qui résulte de l'incertitude de la carte topographique, un modèle d'incertitude est proposé pour ..
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 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, 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".