UAV path following using a mixed piecewise-affine and backstepping control approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper combines for the first time piecewise-affine (PWA) and backstepping control approaches applied to path following for a simplified longitudinal model of an Uninhabited Aerial Vehicle (UAV). For controller design purposes, the overall dynamics of the UAV are divided into two sets of dynamics that are in cascade connection. One set of dynamics describes the steering motion of the UAV and another set describes the translational motion of the UAV, where both motions are in the longitudinal plane. Each set is treated separately in the controller design, and stability of the overall system is guaranteed. While assuming the translational velocity constant, a PWA state feedback controller is designed for the dynamics of the steering subsystem of the UAV. The search for the parameters corresponding to the PWA controller and to a globally quadratic Lyapunov function is formulated as an optimization problem subject to linear and bilinear matrix inequality constraints. Then, a backstepping type approach is used to step back from the translational velocity to the input force, where a nonlinear controller is designed for the dynamics of the translational velocity subsystem of the UAV. The proposed method is demonstrated through a numerical example of a UAV performing a loop in the longitudinal plane.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle