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Enregistrement W3043384677

Modélisation et asservissement du décollage vertical d’un drone aquatique à voilure fixe

2020· article· fr· W3043384677 sur OpenAlexaboutno aff
Étienne Tétreault

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueRobotic Path Planning Algorithms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchNational Aeronautics and Space AdministrationAdvanced Research Projects AgencyDefense Advanced Research Projects AgencyU.S. Department of Defense
Mots-clésDroneGeologyGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les nouvelles applications des petits drones volants prolifèrent grâce à leur récent gain
\nde popularité. Un désavantage majeur de ces appareils est leur court temps de vol. Il est
\npossible d’allonger la durée d’une mission d’un petit drone en effectuant une série de vols
\nintermittents, possibles si l’appareil se pose sur un plan d’eau pour se recharger grâce
\nà l’énergie solaire. La capacité de fonctionner dans les airs et sur l’eau ouvre également
\nde nouveau champs d’application, comme les patrouilles maritimes et des suivis écologiques.
\nL’appareil développé à l’Université de Sherbrooke, le SUWAVE, vise à combiner
\nles avantages des petits drones volants à ceux des modèles hybrides, aquatiques et aériens.
\nContrairement à d’autres avions aquatiques, le SUWAVE effectue un décollage vertical
\nà partir de l’eau. Le présent projet de recherche vise à mieux comprendre la dynamique
\nd’une telle manoeuvre afin de concevoir le contrôle approprié pour garantir son succès,
\nmalgré les perturbations du vent et des vagues.

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 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 enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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