Exploitation of Thermals in Powered and Unpowered Flight of Autonomous Gliders
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned Aerial Gliders (UAGs), are a class fixed-wing Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) that are particularly well-suited to applications involving long endurance and range. By relying on atmospheric energy, most commonly in the form of thermal updraft, UAGs are able to gain altitude and extend flight time while preserving on-board battery energy to further prolong the mission. While previous research has investigated autonomous soaring for UAGs, the focus has been on detecting and exploiting thermals while in gliding flight. In this work, soaring algorithms are adapted to detect the presence of thermal updraft while in either powered or gliding flight. This allows the aircraft to latch onto thermals at any point during flight and capitalize on atmospheric energy to preserve on-board battery energy. Furthermore, to generate a sink polar for use in the soaring algorithms, both analytically and experimentally, digital DATCOM is used to analyze the aerodynamics of the aircraft in the former case, and a Rauch-Tung-Striebel smoother is proposed to filter experimental flight data for postprocessing. The algorithm is subsequently integrated into the PX4 flight stack and testing is performed in a Software-in-the-Loop environment. Simulation results show the improvement in efficiency gained by using atmospheric energy through all phases of flight.
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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) | 0,000 | 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 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 ».