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Enregistrement W2031829757 · doi:10.2316/journal.201.2013.1.201-2442

INCORPORATING INPUT SATURATION FOR SURFACE VESSEL CONTROL WITH EXPERIMENTS

2013· article· en· W2031829757 sur OpenAlexvenueno aff
Yaswanth Siramdasu, Farbod Fahimi

Notice bibliographique

RevueControl and Intelligent Systems · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRudderControl theory (sociology)Unmanned surface vehicleUnderactuationDynamic positioningPropellerNonlinear systemController (irrigation)EngineeringTrajectorySaturation (graph theory)Control engineeringComputer scienceControl (management)MathematicsMarine engineeringPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a nonlinear model predictive controller (NMPC) for trajectory tracking of an underactuated surface vessel. The physical control inputs to the vessel are a propeller speed and a rudder angle. The limits of these control inputs are incorporated as input saturation limits. The controller is designed based on a three-degree-of-freedom nonlinear dynamic model of the vessel. The NMPC predicts control inputs by optimizing a cost function. The optimization is done by considering the input constraints. Tests for the identification of the vessel’s dynamic model are performed on a small robotic vessel and the model is verified. The performance of the designed controller is tested via experimentation with the robotic vessel on an outdoor pond. The result shows that under extreme manoeuvres where the saturation of inputs occurs, the control inputs of the vessel stay within the specified limits and the vessel converges towards the desired trajectory after recovering from saturation.

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)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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