Adapting open-source drone autopilots for real-time iceberg observations
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
Drone autopilots are naturally suited for real-time iceberg tracking as they measure position and orientation (pitch, roll, and heading) and they transmit these data to a ground station. We powered an ArduPilot Mega (APM) 2.6 with a 5V 11 Ah lithium ion battery (a smartphone power bank), placed the APM and battery in a waterproof sportsman's box, and tossed the box and its contents by hand onto an 80 m-long iceberg from an 8 m boat. The data stream could be viewed on a laptop, which greatly enhanced safety while collecting conductivity/temperature/depth (CTD) profiles from the small boat in the iceberg's vicinity. The 10 s position data allowed us to compute the distance of each CTD profile to the iceberg, which is necessary to determine if a given CTD profile was collected within the iceberg's meltwater plume. The APM position data greatly reduced position uncertainty when compared to 5 min position data obtained from a Spot Trace unit. The APM functioned for over 10 h without depleting the battery. We describe the specific hardware used and the software settings necessary to use the APM as a real-time iceberg tracker. Furthermore, the methods described here apply to all Ardupilot-compatible autopilots. Given the low cost ($90) and ease of use, drone autopilots like the APM should be included as another tool for studying iceberg motion and for enhancing safety of marine operations. •Commercial off-the-shelf iceberg trackers are typically configured to record positions over relatively long intervals (months to years) and are not well-suited for short-term (hours to few days), high-frequency monitoring•Drone autopilots are cheap and provide high-frequency (>1 Hz) and real-time information about iceberg drift and orientation•Drone autopilots and ground control software can be easily adapted to studies of iceberg-ocean interactions and operational iceberg management.
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.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 découle