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Enregistrement W2149030246 · doi:10.1109/mesa.2010.5552086

Fault-tolerant Localization for multi-UAV cooperative flight

2010· article· en· W2149030246 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
ThématiqueRobotics and Sensor-Based Localization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal Positioning SystemComputer scienceInertial navigation systemReal-time computingKalman filterInertial measurement unitDilution of precisionFault (geology)SimulationOrientation (vector space)Artificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel fault-tolerant localization method for low-cost UAVs flying at constant altitude is proposed in this paper, which is based on measuring relative ranges from one UAV to other UAVs. Contrast to the traditional navigation methods of single aerial vehicle, like INS/GPS and SINS/GPS, the proposed method is more suitable for low-cost small-size UAVs because of its low requirement to the navigation device. Furthermore, its localization accuracy is higher than other methods for multi-UAV because the sharable information in multi-UAV network is made full of use. Similar to the principle of GPS, the method takes three other UAVs as the reference points of an UAV whose GPS receiver works improperly due to failure. Thus the UAV's location in 2D horizontal plane can be determined by using the relative ranges from the faulty UAV to the other three UAVs at known location in inertial coordinate system. In order to improve the accuracy of estimated location, a Kalman filter is designed, which can calculate the variance of observations in terms of horizontal dilution of positioning (HDOP) adaptively. Meanwhile, option of the reference points is also optimized in the paper. Simulation results in Matlab\Simulink show the effectiveness of the proposed approach.

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 enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,411

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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