Autonomous UAV Control for Low-Altitude Flight in an Urban Gust Environment
Notice bibliographique
Résumé
With rapid advances in the unmanned aerial vehicle (UAV) field and their growing popularity in a wide range of civilian and commercial applications, UAV operation in urban areas is inevitable.For small-size UAVs conducting low-level flight in an urban landscape, wind disturbances pose a significant challenge.Ensuring safety while flying And then it was over.With congratulations from professors and colleagues, this doctoral research spanning over the past five years and eight months had successfully come to an end.Looking back there are many important individuals who played crucial roles in helping me reach the finish line.I will begin with a sincere thanks to Professor Joshua Marshall who most graciously recommended me to Professor Jason Etele.During my time working under the stellar supervision and mentorship of Professor Etele I have enjoyed a research environment with the freedom to explore and try new ideas.I would like to convey my utmost gratitude for your complete support and understanding throughout this endeavour.Your impressive ability to deduce control actions from flight test videos frame by frame taught me to pay attention to minute details in order to obtain meaningful results.Over many iterations you have helped me refine this thesis into its present state.A special thanks for bringing together our team of graduate students over memorable breakfast meetings, and feedback-rich progress report presentations, which helped me in improving my work over these years.Many thanks as well to Dr. Giovanni Fusina of DRDC for funding this research without which it would have been impossible for me to complete this work.I would like to acknowledge the MAE laboratory staff members, beginning with v Steve Truttmann for his friendship and overall helpfulness in conducting my laboratory teaching sessions.Stephan Biljan for helping in rotorcraft laboratory experiments and the 3D printing of replacement parts for TARA.I would also like to thank Alex Proctor and Kevin Sangster for their guidance in the machine shop
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».