Formation control of high-altitude balloons experiencing real wind currents by discrete-time distributed extremum seeking control
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a discrete-time method for the formation of high-altitude balloons is developed. The balloons float passively along the Earth's wind currents. For actuation, a balloon can change its altitude to enter a different wind current and move in a different direction. The control objective is to steer a fleet of balloons into a configuration where they are evenly distributed around the Earth. The control approach is a discrete-time distributed extremum-seeking controller. This controller works to minimize a measured cost function. It only requires a measurement of this cost function and does not require a model of the nonlinear time-varying wind currents. For the problem of balloon formation control, the cost function is based on a Voronoi partition resulting in an algorithm similar to Lloyd's algorithm. The control architecture is fully distributed. There is no central coordinator and each balloon receives all the information it needs by communicating to nearby balloons over a network whose structure is the Delaunay triangulation with the balloons as vertices. The resulting distributed control algorithm is computationally efficient as the burden of computation is shared between all of the balloons. Several simulations involving 1200 balloons are used to verify the effectiveness of this approach. The simulations use realistic nonlinear time-varying models which are obtained by interpolating gridded weather data obtained from the National Oceanic and Atmospheric Administration.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».