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Enregistrement W1965940578 · doi:10.1109/tie.2012.2235391

Distributed Cohesive Motion Control of Flight Vehicle Formations

2012· article· en· W1965940578 sur OpenAlexaff
İsmail Bayezit, Barış Fi̇dan

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed Control Multi-Agent Systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsControl theory (sociology)Motion controlComputer scienceDouble integratorContext (archaeology)Rigidity (electromagnetism)Robot kinematicsFlocking (texture)IntegratorMobile robotVehicle dynamicsRobotControl engineeringMulti-agent systemEngineeringControl (management)Artificial intelligenceAerospace engineeringClassical mechanicsPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we consider the problem of decentralized cohesive motion control of a formation of autonomous vehicles or robots moving in three dimensions, where the formation is required to move from its initial setting (defined by the positions of the agents in the formation) to a final desired setting and, during this motion, maintain its formation geometry defined by the initial distances between the agent pairs. We propose a distributed control scheme to solve this problem utilizing the notions of graph rigidity and persistence as well as techniques of virtual target tracking and smooth switching. The distributed control scheme is developed by modeling the agent kinematics as single-velocity integrator; nevertheless, extension to the cases with practical kinematic and dynamic models of fixed-wing autonomous aerial vehicles and quadrotors is discussed. In this context, we examine the maintenance of geometric formation of a swarm of autonomous flight vehicles. The developed coordination and control schemes are verified via a number of simulations.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,211 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations200
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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