Output-Feedback Image-Based Visual Servoing for Multirotor Unmanned Aerial Vehicle Line Following
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 article considers visual servoing-based motion control of multirotor unmanned aerial vehicles. We employ output feedback and image-based visual servoing to control the vehicle's pose with respect to a static planar visual target with a linear structure (e.g., electric transmission lines or pipelines). The method uses measurements from inexpensive sensors typically found on-board: an inertial measurement unit, and a monocular computer vision system. Unlike existing work, it does not require linear velocity, position measurements, or an optical flow sensor. The method directly controls the relative pose to the visual target and does not require global navigation satellite system measurements of the vehicle or target. The visual servoing method ensures the vehicle flies centered above the lines at specified height and yaw. Such motion control is important in a number of applications such as efficient data collection for infrastructure inspection. Our article exploits the inherent robustness of an image-based approach where feature error is computed directly in the image plane. A virtual camera is combined with output feedback and convergence of the closed loop is proven. The method is adaptive to vehicle mass, thrust constant, desired depth, and a constant disturbance force. Simulation and experimental results illustrate the method's performance and robustness to model uncertainty.
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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