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Enregistrement W2019071905 · doi:10.1109/acc.2014.6858619

Using Linear Model Predictive Control via Feedback Linearization for dynamic encirclement

2014· article· en· W2019071905 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaRoyal Military College of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Feedback linearizationComputer scienceModel predictive controlLinearizationIdentification (biology)Control (management)Linear systemControl engineeringEngineeringNonlinear systemArtificial intelligenceMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An Unmanned Aerial Vehicle (UAV) team formed from two or more UAVs is used in the autonomous encirclement of a stationary target in simulation. The encirclement tactic is defined as the situation in which a target is surrounded by a UAV team in formation. This tactic can be employed by a team of UAVs to neutralize a target by restricting its movement. A combination of Linear Model Predictive Control (LMPC) and Feedback Linearization (FL) is implemented on a team of UAVs in order to accomplish dynamic encirclement. The linear plant, representing each UAV, is found through System Identification then linearized using an FL technique. The contributions of this paper lay in the application of LMPC and FL to the problem of encirclement using an autonomous team of UAVs in simulation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,231 · 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

En bref

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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