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Enregistrement W2153296213 · doi:10.2514/6.2011-1472

A Review on Fault-Tolerant Control for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)

2011· review· en· W2153296213 sur OpenAlexafffund
Iman Sadeghzadeh, Youmin Zhang

Notice bibliographique

RevueInfotech@Aerospace 2011 · 2011
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFault Detection and Control Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesAir Force Research LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDefense Advanced Research Projects AgencyAir Force Institute of TechnologyGeorgia Institute of Technology
Mots-clésComputer scienceFault toleranceControl (management)AeronauticsRemotely operated underwater vehicleMobile robotEngineeringArtificial intelligenceRobotDistributed computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing number of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is considerable in the last decades. Many flight test scenarios, including single and multi-vehicle formation flights, are demonstrated using different control algorithms with different test platforms. In this paper, we present a brief literature review on the development and key issues of current researches in the field of Fault-Tolerant Control (FTC) applied to UAVs. It consists of various intelligent or hierarchical control architectures for a single vehicle or a group of UAVs in order to provide potential solutions for tolerance to the faults, failures or damages in relevant to UAV components during flight. Among various UAV test-bed structures, a sample of every class of UAVs, including single-rotor, quadrotor, and fixed-wing types, are selected and briefly illustrated. Also, a short description of terms, definitions, and classifications of fault-tolerant control systems (FTCS) is presented before the main contents of review.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations83
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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