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Enregistrement W4205992844 · doi:10.3934/mbe.2022134

Coverage control of mobile sensor networks with directional sensing

2022· article· en· W4205992844 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueMathematical Biosciences & Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed Control Multi-Agent Systems
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceControl theory (sociology)Mobile robotController (irrigation)Position (finance)Invariant (physics)Orientation (vector space)Wireless sensor networkControl (management)Artificial intelligenceMathematicsRobot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Control design of mobile sensors for coverage problem is addressed in this paper. The mobile sensors have non-linear dynamics and directional sensing properties which mean the sensing performance is also affected by the pointing directions of the sensors. Different from the standard optimal coverage problem where sensors are assumed to be omni-directional ones, orientation angles of the directional sensors should also be controlled, other than the position control, to achieve the coverage purpose. Considering also the non-linear dynamics of the mobile sensors, new control methodology is necessarily developed for the coverage problem with directional sensors. In the approach proposed, an innovative gradient based non-smooth motion controller is designed for the mobile sensors with unicycle dynamics. With the proposed controllers, the states of sensors will always stay in an positive invariant set where the gradient of the performance valuation function is well-defined if they are initialized within this set. Moreover, the sensors' states are proved to converge to some critical point where the gradient is zero. Simulation results are provided to illustrate the performance of the proposed coverage control strategy.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,179 · 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