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Enregistrement W2969509366 · doi:10.5539/mas.v13n9p33

Vision Based Position Control for Vertical Take-off and Landing (VTOL) Using One Singular Landmark

2019· article· en· W2969509366 sur OpenAlexvenueno aff
Hairol Nizam Mohd Shah, Zalina Kamis, Azhar Ahmad, Mohd Rizuan Baharon, Muhd Akmal Noor Rajikon, Kang Hui Hwa

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotics and Sensor-Based Localization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Teknikal Malaysia Melaka
Mots-clésLandmarkComputer visionPosition (finance)Computer scienceArtificial intelligenceMATLABPoint (geometry)MathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project presents a vision based position control for Vertical Take-off and Landing (VTOL) to recognise a singular landmark for landing and take-off. Position control can provide safe flight and an accurate navigation. The circle landmark which used is an artificial landmark at known locations in an environment. Initially, a camera mounted on VTOL facing downward detecting landmarks in environments. A single circle used as landmark and VTOL will be control the position to reach the landmark. The images from the down-looking camera provided vision data to estimates position of VTOL from landmark. A mathematical method based on projective geometry using to locate VTOL on desired landmark from projected point in capture image. By compute the x-y coordinates of the VTOL with respect to landmark, height of camera above landmark will be obtained. VTOL can localize itself in known environment with pose estimation from landmark. The graphic user interface system (GUI) generate by MATLAB software is used to communicate with VTOL to control the VTOL position

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,381

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,211 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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