Design of Small Unmanned Surface Vehicle with Autonomous Navigation System
Notice bibliographique
Résumé
Maintaining ecosystems is one of the current leading public concerns. Some of the pressing problems that threaten water resources are pollution of water bodies with floating debris, illegal extraction of water resources, wear and tear of underwater communications. Therefore, the creation of special technical solutions is urgent. This paper reports a model-based design of an unmanned surface vehicle (USV), purposed to control and maintain the oxygen level and parameters such as acidity and the water temperature in rivers, lakes, inland waterways, and coastal waters. The developed USV navigation autopilot is described as a system with two inputs and one output. The autopilot selected is an adaptive controller based on the concept of proportional, integral, and derivative (PID). The autopilot is implemented on the STM32 microcontroller and allows precisely maintaining a given course, adjusting the speed and angle of rotation during wind drift and other influences. The new technique for sensor calibration and data acquisition is described. Simulation results are given, showing the performance of the autopilot algorithm in response to variations in the environment. The numerical experiments of the model have presented the result of confirming the sufficient correspondence between prototype characteristics and simulation results. Finally, thorough field trials were performed to verify the reliability and precision of the proposed solutions. The developed unmanned surface vehicle can be used for environmental monitoring (water sampling, hydrography, patrolling water areas). In turn, the solutions obtained will be suitable for the design of other USV of different sizes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».