Prognostics-enhanced Receding Horizon Mission Planning for Field Unmanned Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a preliminary study for using prognostic information to enhance the mission/path planning in a non-uniform environment. Prognostic information is introduced in order to ensure that the mission failure can be minimized even when a fault occurs. This will enhance the performance of autonomous vehicles that often work in harsh environments that cause aging, fatigue, and fracture. When a fault occurs, the proposed path planning scheme predicts the remaining useful life (RUL) of the vehicle. This RUL is then used as a constraint in path planning to minimize the life consumption with other factors such as minimization of energy and travel time. The proposed planning algorithm integrates the prognosis and path planning in a receding horizon planning framework. Like field D* searching algorithm, the map is described by grids while nodes are defined on corners of grids. The planning algorithm divides the map into three areas, implementation area, observation area, and unknown area. We assume that the autonomous vehicle is equipped with onboard sensors that are able to detect and determine the terrain in a certain range, which is observation area. The implementation area consists of the gird next to the current node. The area beyond observation area is the unknown (un-observed) area where the terrain is unknown to vehicle. At a node, the vehicle plans the path from the vehicles’ current location to the destination. Only the path planned in the implementation area is executed. This process is repeated until the destination is reached or it turns out that no route can lead to destination or the vehicle reaches its end of life. The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».