Trajectory Planning and Control of a Quadrotor Choreography for Real-Time Artist-in-the-Loop Performances
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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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».