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Enregistrement W2277721946 · doi:10.1115/detc2015-47790

Application of Model Predictive Control to Position and Height Limitation of a Quadrotor Unmanned Aerial Vehicle

2015· article· en· W2277721946 sur OpenAlexaff
Yiqun Dong, Zhixiang Liu, Bin Yu, Youmin Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModel predictive controlControl theory (sociology)Vehicle dynamicsPosition (finance)ActuatorNonlinear systemComputer scienceEngineeringControl engineeringControl (management)Artificial intelligenceAerospace engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses a position and height limitation control for a quadrotor UAV (Unmanned Aerial Vehicle) using Model Predictive Control (MPC) approach. Nonlinear dynamics of the quadrotor is discussed first, and decoupled linearized dynamics is obtained. For the implementation of MPC, extended state vector of vehicle is generated, and augmented linear dynamics is constructed. The MPC in this paper utilizes a set of Laguerre function as basis to approximate the future movement of modeled vehicle. Position/height constraints and vehicle actuator characteristics enter the dynamics as linearized inequalities, which could be solved on-line via a recursive optimization approach. While validations based on experimental tests will be conducted in future, currently simulations have been completed. Based on the simulation results, when state of the vehicle is laid within the permissible bound, it retains the same dynamics of original vehicle. However, if predicted response exceeds the limits, however, MPC will take effect and restrict associate vehicle states. The discussed MPC framework in this paper is considered to be applicable.

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 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,287

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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