Ultrasonic Localization of a Quadrotor using a Portable Beacon
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 presents a method for localization of a drone using ultrasonic and radio frequency signals. The system consists of several receiving nodes and a beacon which can be incorporated into a landing pad or onto a moving object in a GPS denied environment. Five receiving nodes are mounted on the arms of a quadrotor, and by measuring the time of arrival from when the ultrasonic signal is produced to when it is received, the distance between each receiver and the beacon can be calculated. The quadrotor requests an ultrasonic signal from the beacon through a radio frequency signal. Through multilateration the position of the quadrotor can be determined relative to the beacon. Threshold detection is used to determine if an ultrasonic signal has arrived and time difference of arrival is used to determine the 3D position using linear least squares to solve the system of equations. A Kalman filter is applied to smooth the position data. A vertical sonar sensor is used to improve height accuracy due to geometric dilution of precision of the receivers. Time division multiple access is applied to avoid interference between the sonar and the localization system. The refresh rate of the system is 5 Hz to allow the signals to decay and avoid multipath propagation. Preliminary experiments show an average accuracy within a one-metre radius of ±9.9 cm with the motors at full throttle. The accuracy of the system improves while hovering over the beacon at a 50 cm radius with a ±6.2 cm accuracy. Autonomous hover has been performed within a GPS denied environment.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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