Guidance of Unmanned Aerial Gliders for Wildfire Surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Sustained aerial surveillance of wildfires provides crucial information on the state of the fire to aid with firefighting operations. In order to provide long-term aerial support, Unmanned Aerial Gliders are capable of utilizing their aerodynamic design to exploit fire-induced updraft generated by the substantial temperature differences in a wildfire environment. This work presents a guidance strategy which allows the glider to locate fire-induced updraft and exploit it. A high-fidelity simulation is developed by characterizing aircraft aerodynamics using Digital DATCOM and modeling the wildfire using WRF-Fire to capture the atmospheric effects of the fire on wind conditions. A cascaded control law is designed to achieve desired airspeed and course values, and a path following approach is implemented to generate the desired guidance commands. A thermal estimator based on an energy state of the vehicle is implemented to locate the point of maximum updraft during flight. To remain within the region of irregularly shaped fire-induced updraft, an oblong Dubins path is designed. Furthermore, based on the behavior of updraft in wildfire conditions, a path manager is proposed to efficiently locate the region of updraft and design the oblong path using the measured properties of the updraft distribution. Simulations are performed in various conditions which show the ability to efficiently locate fire-induced updraft and exploit it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».