We measure scalability, not by an internal measure of self-assembling 的简体中文翻译

We measure scalability, not by an i

We measure scalability, not by an internal measure of self-assembling efficiency, but rather by the external measure of task completion efficiency.We conduct our experiments using a simulated version of the swarm-bots robotic platform.The platform consists of a number of mobile autonomous robots called s-bots(see Fig.1)that are capable of forming physical connections with each other.Each s-bot is equipped with an XScale CPU running at 400 MHz, a number of sensors including an infrared ground sensors, proximity sensors, and light sensors.Physical connections between s-bots are established by a gripper-based connection mechanism.Each s-bot is surrounded by a semi-transparent ring that can be grasped by other s-bots.S-bots can advertise their location and/or internal state by means of eight sets of RGB-colored LEDs distributed around the inside of their semi-transparent ring.The s-bots have an omni-directional camera that points upwards at a hemispherical mirror mounted above the sbot’s turret in a transparent perspex tube.The camera records the panoramic images reflected in the mirror.Depending on light conditions, the camera can detect illuminated LEDs on other s-bots up to 50 cm away.The combination of the camera and the LEDs thus provides the s-bots with local, situated communication capabilities.The experiments in this study were conducted in a simulation environment consisting of a specialized software simulator with a custom dynamics engine tailored to our robotic platform[4].All the sensors and actuators that were used are simulated with reasonable accuracy by our simulation environment.We developed a control interface abstraction layer that allowed us to transfer our control programs between the simulator and the real robots without any modification.The control abstraction layer allowed us to run and test the same SWARMORPH-based control programs both in simulation and on real robots.TASKS AND MORPHOLOGIESWe have chosen three tasks:gap crossing, bridge traversal, and object pushing.None of these tasks can be solved by a single robot operating alone.Instead, the robots have to self-assemble and cooperate in order to accomplish each of the three tasks.Based on trial and error experimentation with real robots, we have designed the three tasks so that each task requires the robots to self-assemble into a dedicated morphology.Each morphology can solve one task and one task only, that is, the dedicated morphology that succeeds in solving one of the tasks will fail to solve if applied to either of the other two tasks.
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我们测量的可扩展性,而不是由自我组装效率的内部措施,而是通过任务完成效率的外部措施。<br>我们进行了使用群,机器人的机器人平台的模拟版本我们的实验。<br>该平台由多个移动称为S-漫游器(参见图1)能够形成彼此物理连接的自主机器人的。<br>每个S-机器人配备有XScale CPU进行在400MHz,多个传感器包括红外地面传感器,接近传感器,和光传感器运行。<br>S-机器人之间的物理连接是通过一个基于夹持器的连接机制建立的。<br>每个S-机器人由半透明环,其可以由其他的S-机器人抓握包围。<br>S-机器人可以通过的八组RGB颜色的LED的围绕它们的半透明环的内侧分布装置通告其位置和/或内部状态。<br>的s机器人有一个全向相机,在安装在sbot的炮塔上面的透明有机玻璃管中的半球形反射镜向上指向。<br>相机记录的反射镜中的全景图像。<br>根据光线条件下,相机可以在其他的S-机器人检测照明的LED达50厘米远。<br>相机和由此的LED的组合提供了S-机器人与地方,位于通信能力。<br>在本研究中的实验是在由专门的软件模拟器与针对我们的机器人平台[4]自定义动态引擎的模拟环境下进行。<br>中使用的所有传感器和执行器与模拟我们的模拟环境合理准确。<br>我们开发了允许我们没有任何修饰模拟器和真正的机器人之间转移我们的控制程序的控制接口抽象层。<br>控制抽象层允许我们来运行和测试都在模拟和真实机器人相同的基于SWARMORPH控制程序。<br>任务和形态<br>,我们选择了三个任务:差距道口,桥梁遍历和对象推。<br>这些任务都不能由一个机器人单独操作来解决。<br>取而代之的是,机器人必须自行组装,以实现各自的三个任务进行合作。<br>根据审判和真正的机器人误差的实验,我们设计了三个任务,使每个任务需要机器人自组装成一个专门的形态。<br>每个形态可以解决一个任务,一个任务只,也就是说,在解决的任务之一成功专用的形态会失败,如果应用到任何的其他两个任务来解决。
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我们衡量可扩展性,不是通过内部自组装效率度量,而是通过任务完成效率的外部度量来衡量。<br>我们使用群机器人机器人平台的模拟版本进行实验。<br>该平台由多个称为 s-bots 的移动自主机器人组成(见图 1),这些机器人能够相互形成物理连接。<br>每个 s-bot 都配备了一个 400 MHz 运行的 XScale CPU,包括红外接地传感器、接近传感器和光传感器在内的许多传感器。<br>s-bot 之间的物理连接通过基于夹持器的连接机制建立。<br>每个机器人被一个半透明的环包围,其他机器人可以抓住这个环。<br>S-bots 可以通过分布在半透明环内部的八组 RGB 彩色 LED 来通告其位置和/或内部状态。<br>s-bots 有一个全向摄像头,它指向安装在机器人炮塔上方的半球镜上,该波星在透明斜管中。<br>摄像机记录镜像中反射的全景图像。<br>根据光照条件,摄像机可以在 50 厘米外的其他自动机上检测到照明 LED。<br>因此,摄像机和 LED 的组合为 s-bot 提供了本地定位的通信功能。<br>本研究的实验是在模拟环境中进行的,该模拟环境由一个专门的软件模拟器组成,该仿真器带有一个定制的动态引擎,该引擎是为我们的机器人平台量身定制的[4]。<br>所有使用的传感器和执行器均通过我们的仿真环境以合理的精度进行仿真。<br>我们开发了一个控制接口抽象层,允许我们在模拟器和真正的机器人之间传输我们的控制程序,无需任何修改。<br>控制抽象层允许我们在仿真和真实机器人上运行和测试相同的基于 SWARMORPH 的控制程序。<br>任务和日志<br>我们选择了三个任务:间隙交叉、桥梁穿越和物体推移。<br>单靠单个机器人无法解决这些任务。<br>相反,机器人必须自我组装和合作,以完成三项任务中的每一个。<br>基于对真实机器人的试验和错误实验,我们设计了三项任务,使每个任务都需要机器人自行组装成一个专用的形态。<br>每个形态只能解决一个任务和一个任务,也就是说,如果应用于其他两个任务中的任何一个,成功解决其中一个任务的专用形态将无法解决。
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结果 (简体中文) 3:[复制]
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我们衡量可伸缩性,不是通过内部衡量自组装效率,而是通过外部衡量任务完成效率。<br>我们使用模拟版的swarm bots机器人平台进行实验。<br>该平台由多个称为s-bots(见图1)的移动自主机器人组成,这些机器人能够彼此形成物理连接。<br>每个S- BOT配备了一个在400 MHz运行的XSCAP CPU,包括红外地面传感器、接近传感器和光传感器在内的多个传感器。<br>s-bot之间的物理连接是通过基于夹持器的连接机制建立的。<br>每个s-bot被一个半透明的环包围,其他s-bot可以抓住这个环。<br>s-bots可以通过分布在半透明环内部的八组rgb彩色led来宣传其位置和/或内部状态。<br>s-bots有一个全向摄像机,它指向安装在sbot炮塔上方的一个半球镜,该半球镜安装在透明的有机玻璃管中。<br>照相机记录反射在镜子里的全景图像。<br>根据光线状况,摄像头可以检测到50厘米外其他S-bot上的发光二极管。<br>因此,摄像机和led的组合为s-bot提供了本地定位通信能力。<br>本研究中的实验是在一个模拟环境中进行的,该环境由一个专门的软件模拟器和一个定制的动力学引擎组成,该引擎适合我们的机器人平台[4]。<br>我们的仿真环境对所使用的传感器和执行器进行了合理的精度仿真。<br>我们开发了一个控制接口抽象层,允许我们在模拟器和真实机器人之间传输控制程序,而无需任何修改。<br>控制抽象层允许我们在仿真和实际机器人上运行和测试相同的基于swarmorph的控制程序。<br>任务和形态<br>我们选择了三个任务:间隙穿越、桥梁穿越和物体推送。<br>这些任务都不能由一个单独操作的机器人来解决。<br>取而代之的是,机器人必须自我组装和合作,才能完成这三项任务中的每一项。<br>在对真实机器人进行反复实验的基础上,我们设计了这三个任务,使得每个任务都需要机器人自组装成一个专用的形态学。<br>每个形态学只能解决一个任务和一个任务,也就是说,成功解决其中一个任务的专用形态学如果应用于其他两个任务中的任何一个,都将无法解决。<br>
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