Vision-based adaptive prediction, planning, and execution of permissible and smooth trajectories for a 2DOF model helicopter
Notice bibliographique
Résumé
Vision-based control of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) is gaining a global interest. Recent quantum leaps in the development of fast image acquisition–processing tools are making vision sensors omnipresent. Information obtained from the on-board imaging sensor of a UAV can be used for mapping the environment, localizing the UAV, visual odometry, and tracking pre-specified trajectories and (or) way points. The information obtained through vision sensors can be either fused with those obtained from a GPS or can be used in GPS-deprived scenarios such as indoor applications. A vision-based control strategy based on an adaptive prediction, planning, and execution framework is proposed with the objective to smoothly servo–track an object in near optimal time. A class of C2 continuous quintic polynomial based trajectories is planned at a higher level first taking the maximum permissible acceleration of the flyer into account. At a lower level, a Linear Quadratic regulator is used to track the planned trajectory. The replanning is carried out under two conditions: (i) when the flyer fails in tracking the planned trajectory closely, or (ii) the target object to track starts moving. This framework was tested on a 2 degrees of freedom model helicopter equipped with an on-board pinhole perspective camera via simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».