MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2899321373 · doi:10.1115/detc2018-85174

Three Formulations of Sling Load Dynamics for UAV Motion Planning and Control

2018· article· en· W2899321373 sur OpenAlexaff
Alexander Cicchino, Inna Sharf

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRobotic Path Planning Algorithms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPayload (computing)Control theory (sociology)Equations of motionElasticity (physics)Computer scienceClassical mechanicsPhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the sling load dynamics of an aerial vehicle carrying a payload are investigated by employing three formulations of the governing equations. They are the hybrid formulation where the system exists in either a taut cable or slack cable configuration, with appropriate treatment of the transition between the two; the linear complementarity problem (LCP) formulation where the cable constraints are imposed as linear complementarity conditions and finally, the lumped parameter formulation where the cable is modelled with a series of spring-mass elements. The hybrid and LCP formulations neglect the elasticity of the cable while the lumped parameter model explicitly accounts for the elastic properties of the cable, albeit in a discrete way. The importance of the incorporation of elastic properties of the cable on the system is investigated for the variation in solution space of the payload. The three formulations are compared numerically, for information on the computational cost, motion of the payload, and tension profile, for several aerial maneuvers, including an aggressive obstacle avoidance with a window clearance flight.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRobotic Path Planning AlgorithmsTravaux en français237 207