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Enregistrement W2955512605 · doi:10.1142/s2301385019500109

Failsafe Mechanism Design for Autonomous Aerial Refueling using State Tree Structures

2019· article· en· W2955512605 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueUnmanned Systems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRobotic Path Planning Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCorrectnessSupervisorState (computer science)Tree (set theory)Mechanism (biology)Computer scienceControl (management)Supervisory controlSoftwareController (irrigation)Reliability engineeringReal-time computingEngineeringControl engineeringOperating systemArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autonomous Aerial Refueling (AAR) is vulnerable to various failures and involves cooperation among autonomous receivers, tankers and remote pilots. Dangerous flight maneuvers may be executed when unexpected failures or command conflicts happen. To solve this problem, a failsafe mechanism based on State Tree Structures (STS) is proposed. The failsafe mechanism is a control logic that guides what subsequent actions the autonomous receiver should take, by observing real-time information of internal low-level subsystems such as guidance and drogue&probe and external instructions from tankers and pilots. To generate such a controller using STS, the AAR procedure is decomposed into several modes, and safety issues related with seven low-level subsystems are summarized. Then common functional demands and safety requirements are textually described. On this basis, the AAR plants and specifications are modeled by STS, and a supervisor is synthesized to control the AAR model. To prove its feasibility and correctness, a simulation environment incorporating such a logic supervisor is built and tested. The design procedures presented in this paper can be used in decision-making strategies for similar flight tasks. Supporting materials can be downloaded in Github, [ https://github.com/KevinDong0810/Failsafe-Design-for-AAR-using-STS ] including related software, input documents and output files.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,222 · 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