論文の概要: Reusability and Modifiability in Robotics Software (Extended Version)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07228v1
- Date: Wed, 11 Sep 2024 12:38:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-12 14:35:46.051908
- Title: Reusability and Modifiability in Robotics Software (Extended Version)
- Title(参考訳): ロボットソフトウェアの再利用性と移動性(拡張版)
- Authors: Laura Pomponio, Maximiliano Cristiá, Estanislao Ruiz Sorazábal, Maximiliano García,
- Abstract要約: 本稿では,プロセス制御アーキテクチャと設計パターンに基づく雑草ロボットのマイクロコントローラユニットの設計について述べる。
設計は、合計30の問題に対して8つのデザインパターンを使用した133のモジュールで構成されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We show the design of the software of the microcontroller unit of a weeding robot based on the Process Control architectural style and design patterns. The design consists of 133 modules resulting from using 8 design patterns for a total of 30 problems. As a result the design yields more reusable components and an easily modifiable and extensible program. Design documentation is also presented. Finally, the implementation (12 KLOC of C++ code) is empirically evaluated to prove that the design does not produce an inefficient implementation.
- Abstract(参考訳): 本稿では,プロセス制御アーキテクチャと設計パターンに基づく雑草ロボットのマイクロコントローラユニットの設計について述べる。
設計は、合計30の問題に対して8つのデザインパターンを使用した133のモジュールで構成されている。
その結果、より再利用可能なコンポーネントと容易に変更可能で拡張可能なプログラムが得られる。
設計資料も紹介されている。
最後に、実装(C++コードの12KLOC)を経験的に評価し、設計が非効率な実装を生成していないことを証明する。
関連論文リスト
- DiffDesign: Controllable Diffusion with Meta Prior for Efficient Interior Design Generation [25.532400438564334]
DiffDesignは、メタプリミティブを持つ制御可能な拡散モデルであり、効率的な内部設計生成を実現する。
具体的には,画像データセット上で事前学習した2次元拡散モデルの生成先行をレンダリングバックボーンとして利用する。
さらに、外観、ポーズ、サイズといったデザイン属性を横断的に制御し、視点整合性を強制する最適な転送ベースのアライメントモジュールを導入することで、デノナイジングプロセスをガイドする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-25T11:36:34Z) - Co-Optimization of Robot Design and Control: Enhancing Performance and Understanding Design Complexity [0.8999666725996974]
ロボットの設計と制御の協調最適化は、どちらもタスクに適合する設計と制御を生成する。
協調最適化プロセス終了後に追加のリソースでロボットのコントローラを再訓練することで、ロボットの性能が大幅に向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-13T08:18:01Z) - Designing and Implementing a Generator Framework for a SIMD Abstraction Library [53.84310825081338]
SIMD抽象化ライブラリを生成するための新しいエンドツーエンドフレームワークであるTSLGenを提案する。
私たちのフレームワークは既存のライブラリに匹敵するもので、同じパフォーマンスを実現しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-26T13:25:38Z) - Automatic Layout Planning for Visually-Rich Documents with Instruction-Following Models [81.6240188672294]
グラフィックデザインでは、プロでないユーザは、限られたスキルとリソースのために視覚的に魅力的なレイアウトを作成するのに苦労することが多い。
レイアウト計画のための新しいマルチモーダル・インストラクション・フォロー・フレームワークを導入し、視覚的要素をカスタマイズしたレイアウトに簡単に配置できるようにする。
本手法は,非専門職の設計プロセスを単純化するだけでなく,数ショット GPT-4V モデルの性能を上回り,mIoU は Crello で 12% 向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-23T17:58:33Z) - Compositional Generative Inverse Design [69.22782875567547]
入力変数を設計して目的関数を最適化する逆設計は重要な問題である。
拡散モデルにより得られた学習エネルギー関数を最適化することにより、そのような逆例を避けることができることを示す。
N-body 相互作用タスクと2次元多面体設計タスクにおいて,実験時に学習した拡散モデルを構成することにより,初期状態と境界形状を設計できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-24T01:33:39Z) - A knowledge-driven framework for synthesizing designs from modular
components [0.13154296174423616]
実装手順を自動化するためのユースケース知識駆動フレームワークを提案する。
特に、フレームワークは獲得した知識と設計概念をカタログ化する。
我々はCADソフトウェアAutodesk Fusion 360のプラグインとしてフレームワークを実装した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T13:16:47Z) - Representation Learning for Sequential Volumetric Design Tasks [11.702880690338677]
本稿では,設計知識を専門家や高性能な設計シーケンスの集合から符号化することを提案する。
学習した表現の密度を推定して選好モデルを開発する。
逐次設計生成のための自己回帰変換モデルを訓練する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-05T21:21:06Z) - Design Space Exploration and Explanation via Conditional Variational
Autoencoders in Meta-model-based Conceptual Design of Pedestrian Bridges [52.77024349608834]
本稿では,条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)による人間設計者向上のための性能駆動型設計探索フレームワークを提案する。
CVAEはスイスの歩行者橋の合成例18万件で訓練されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-29T17:28:31Z) - Efficient Automatic Machine Learning via Design Graphs [72.85976749396745]
最適なモデル設計を探索する効率的なサンプルベース手法であるFALCONを提案する。
FALCONは,1)グラフニューラルネットワーク(GNN)を介してデザイングラフ上でメッセージパッシングを行うタスク非依存モジュール,2)既知のモデル性能情報のラベル伝搬を行うタスク固有モジュールを特徴とする。
FALCONは,30個の探索ノードのみを用いて,各タスクに対して良好な性能を持つ設計を効率的に得ることを実証的に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-21T21:25:59Z) - Investigating Positive and Negative Qualities of Human-in-the-Loop
Optimization for Designing Interaction Techniques [55.492211642128446]
設計者は、与えられた目的の集合を最大化する設計パラメータの組み合わせを見つけるよう求められる設計最適化タスクに苦労すると言われている。
モデルベースの計算設計アルゴリズムは、設計中に設計例を生成することでデザイナを支援する。
一方、補助のためのブラックボックスメソッドは、あらゆる設計問題に対処できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-15T20:40:43Z) - AIRCHITECT: Learning Custom Architecture Design and Mapping Space [2.498907460918493]
我々は機械学習モデルをトレーニングし、カスタムアーキテクチャの設計とマッピング空間の最適パラメータを予測する。
最適設計およびマッピングパラメータの予測を「一般化」するために,設計空間を捕捉し,モデルを訓練することは可能であることを示す。
私たちはAIRCHITECTと呼ばれるカスタムネットワークアーキテクチャをトレーニングし、94.3%のテスト精度でアーキテクチャ設計空間を学習することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-16T05:05:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。