Performance and Lyapunov Stability of a Nonlinear Path Following Guidance Method
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
Performance and stability are demonstrated for a nonlinear path-following guidance method for unmanned air vehicles. The method was adapted from a pure pursuit-based path following, which has been widely used in ground based robot applications. The method is known to approximate a proportional-derivative controller when following a straight line path, but it is shown that there is also an element of anticipatory control that enables tight tracking when following curved paths. Ground speed is incorporated into the computation of commanded lateral acceleration, which adds an adaptive capability to accommodate vehicle speed changes due to external disturbances such as wind. Asymptotic Lyapunov stability of the nonlinear guidance method is demonstrated when the unmanned air vehicle is following circular paths. The adaptive nature of the guidance method makes its stability independent of vehicle velocity. The stability analysis is also extended to show robust stability of the guidance law in the presence of saturated lateral acceleration, which is an inherent limitation of flight vehicles. Flight tests of the algorithm, using two small unmanned air vehicles, showed that each aircraft was controlled to within 1.6 m root mean square when following circular paths. The method was used to perform a rendezvous of the two aircraft, bringing them into very close proximity, within 12 m of along track separation and 1.4 m root mean square relative position errors.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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