Unmanned Aerial Vehicle Landing on Maritime Vessels using Signal Prediction of the Ship Motion
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
Unmanned aerial vehicles (UAVs) are becoming more prevalent in maritime operations. For safe operation, one of the key challenges of using UAVs at sea is the relative motion that exists between the UAV and ship. For perpetual maritime operations, UAV systems need to be able to land safely on ocean vessels. Determining a `quiescent period', where the roll and pitch angles of the ship are below a danger threshold, is a challenging problem for UAV systems. In general, current strategies rely on reactive systems and often use sensors on board the maritime vessel. The scope of the current paper is a proof-of-concept methodology which uses a signal prediction algorithm to facilitate safer autonomous UAV-ship landings. This study uses laser ranging and detecting devices (LIDAR) in conjunction with a signal prediction algorithm (SPA) to forecast when the ship motion is within safe landing limits. ShipMo3D was used to generate twelve trial cases for UAV-ship landings on a 33 m ship. The results show that with the use of the SPA, the number of UAV landing attempts was decreased by an average of 2 attempts, per test case, when compared to a system that did not use an SPA. Moreover, the results indicate that with revised tuning of the SPA, the likelihood of a safe landing can be further improved.
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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