Adaptive Heading Controller on an Underwater Glider for Underwater Iceberg Profiling
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A Slocum-class underwater glider has been modified for autonomous mapping of the underside of icebergs. A scanning sonar has been integrated inside the extended nose-section of the vehicle. The sonar is oriented to scan a sector to forward-side of the vehicle. A control algorithm using returns from the sector scanning sonar has been implemented in order to adapt the path of the vehicle around an iceberg. With the sonar implemented together with the adaptive heading controller, the Slocum glider is programmed to circumnavigate the target iceberg at a desired standoff distance. In this paper, the design of the adaptive control algorithm will be presented. Initially, the control algorithm is validated in a simulation environment that models the iceberg-profiling mission for a moving iceberg with the modified Slocum underwater glider. In July 2015, the Slocum glider was deployed to map an iceberg in Conception Bay, Newfoundland, with the proposed adaptive controller integrated. The detailed planning for this field trial together with results will be presented. The results show that using the Slocum-class underwater glider for underwater iceberg profiling has the potential of reducing the operational cost, while improving the quality of the data obtained on icebergs. The operation of underwater glider only requires minimal number of operational personnel and equipment. The acoustic noise is much lower than for a larger support vessel, and the glider can stay closer to the iceberg resulting in improved quality of the sonar measurements. More importantly, environmental data around the iceberg, such as salinity, water temperature and potentially water current profiles, are also measured during the mission that is necessary for scientists in understanding iceberg dynamics leading to an improved iceberg drift prediction model.
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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 découle