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Enregistrement W1537667663

Planification de trajectoires pour une flotte d'UAVs

2010· article· fr· W1537667663 sur OpenAlexaboutno aff
Abdelhakim Artiba

Notice bibliographique

RevuePhDT · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueRobotic Path Planning Algorithms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RESUME Les drones, qu’on appelle aussi UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) ou RPV (Remotely Piloted Vehicles), sont des avions sans pilote. Ils sont adoptes par des organisations militaires et civiles pour accomplir des tâches difficiles dans des environnements tres hostiles, sans aucun risque pour l’humain. Comme toute nation developpee, le Canada a recours a ces avions pour ses missions militaires de maintien de la paix et pour des missions civiles telles que la surveillance du littoral, la surveillance des grands territoires et pour l’aide lors d’operations de sauvetage. L’utilisation des UAVs est tres diverse, que ce soit pour des operations militaires ou civiles, et l’engouement pour ces engins est de plus en plus grand dans les pays industrialises. Les progres realises dans les technologies de controle, de detection et de calcul ont permis a ces vehicules de realiser des missions independantes du controle direct de l'operateur. L’itineraire peut etre planifie a l'avance de la mission et le drone peut alors l’executer automatiquement. La planification de cet itineraire efficace implique la determination de solutions permettant d’atteindre un certain but fixe, comme par exemple eviter que le drone soit detecte par les radars au cours de son itineraire, ou trouver l'itineraire le plus court en terme de temps de deplacement, ou encore la minimisation du cout de la mission.--------- ABSTRACT UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) or RPV (Remotely Piloted Vehicles), are planes without pilots. They were adopted by military and civilian organizations to accomplish difficult tasks over hostile environments and without risk for humans. Like any other developed nation, Canada has used the UAVs for its military missions such as peacekeeping and for civilian missions such as coastal monitoring, surveillance of large areas and rescue operations. The applications of UAVs are very diverse, ranging from surveillance operations to combat operations through rescues. Advances in monitoring technologies, detection and computing have allowed these vehicles to perform missions without the direct control of the operator. The itinerary can be planned in advance and the UAVs can then run automatically. Planning efficient routes involves determining a specific solution with a precise objective like avoiding radar detection of the UAVs, finding the shortest path in terms of time, or minimizing the cost of the mission.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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