MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3175540058 · doi:10.1139/juvs-2021-0005

A comparison of two novel approaches for conducting detect and avoid flight test

2021· article· en· W3175540058 sur OpenAlex
Kristopher Ellis, Iryna Borshchova, Sion Jennings, Caidence Paleske

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.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Unmanned Vehicle Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAir Traffic Management and Optimization
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAzimuthTrajectoryFlight testComputer sciencePosition (finance)Set (abstract data type)Track (disk drive)SimulationPath (computing)Time of arrivalPoint (geometry)Geographic coordinate systemGeodesyMathematicsGeographyGeometryTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper compares two approaches developed by the National Research Council of Canada to conduct “near-miss” intercepts in flight test, and describes a new method for assessing the efficacy of these trajectories. Each approach used a different combination of flight test techniques and displays to provide guidance to the pilots to set-up the aircraft on a collision trajectory and to maintain the desired path. Approach 1 only provided visual guidance of the relative azimuth and position of the aircraft, whereas Approach 2 established the conflict point (latitude/longitude) from the desired geometry, and provided cross track error from the desired intercept as well as speed cueing for the arrival time. The performance of the approaches was analyzed by comparing the proportion of time where the predicted closest approach distance was below a desired threshold value. The analysis showed that Approach 2 resulted in more than double the amount of time spent at or below desired closest approach distance across all azimuths flown. Moreover, since less time was required to establish the required initial conditions, and to stabilize the flight paths, the authors were able to conduct 50% more intercepts.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,360

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,195 · 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