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Enregistrement W2317548558 · doi:10.2514/6.2005-6024

Validation of Autonomous Hazard-Avoidance Mars Landing via Closed-Loop Simulations

2005· article· en· W2317548558 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

RevueAIAA Modeling and Simulation Technologies Conference and Exhibit · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensNGC Aerospace (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMars Exploration ProgramMars landingCollision avoidanceExploration of MarsSoftwareComputer scienceSimulationSpacecraftAerospace engineeringMission control centerEngineeringSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Future planetary exploration missions will aim at landing a spacecraft in hazardous regions of a planet, thereby requiring the ability to autonomously perform the critical landing operations, including the avoidance of surface obstacles and the identification of the best landing site. These algorithms are rather complex and cannot be tested easily at moderate cost on a real system. Therefore, closed-loop software simulator tools are required to validate these new technologies, generate new advancements and help plan for future planetary exploration missions. This paper presents a closed-loop planetary landing simulator and its use in the validation of the hazard-avoidance landing technologies. The simulator emulates the real world with a 7-degree-offreedom landing dynamics, models of sensors and actuators and it closes the control loop with the on-board software that provides the “intelligence” to the landing vehicle. The paper will provide an overview of the Lidar-based guidance, navigation and control functions and it will demonstrate their successful validation through Monte Carlo simulations using the simulator adapted to a Mars landing mission.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,622

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,216 · 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