Trajectory Planning and Control of a Quadrotor Choreography for Real-Time Artist-in-the-Loop Performances
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
This paper proposes a systematic methodology for the guidance, control, and navigation of a quadrotor to perform a choreographed dance in real-time as a function of, and interacting with, the music performed by an artist-in-the-loop. This methodology allows for a real-time interaction with improvized music by an artist based on the pitch of the acoustic signal being played without prior knowledge of the music. The four main components of a human choreography (namely, the notions of space, shape, time and structure) are analyzed and mathematically formulated for a robotic performance. A new approach for mapping music features to trajectory parameters is proposed, as well as the design of a trajectory shaping filter based on two coefficients that are set in real-time by an artist through a MIDI foot-pedal board. The proposed approach maps motion parameters and the music to trajectory motifs that are then switched in harmony with the chord structure. The overall system is validated in a hardware-in-the-loop simulation where the hardware will consist of the musical instrument and the foot pedals. In the simulation, the trajectory generator system is inverted to generate a sequence of music pitches from the actual trajectory of the quadrotor. The music generated by the quadrotor is then played back to the musician allowing for real-time interaction. The simulation results show that the proposed methodology yields an effective performance for a quadrotor choreography based on the real-time interaction with a musician. The proposed system was successfully used by an artist as can be seen in a video link to the work described in this paper and listed in the conclusions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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