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Enregistrement W4206651611 · doi:10.2514/6.2022-2290

Drone-Based Cable-Suspended Payload Tracking and Estimation Using Simulated LiDAR Measurements and an Extended Kalman Filter

2022· article· en· W4206651611 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

RevueAIAA SCITECH 2022 Forum · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotics and Sensor-Based Localization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPayload (computing)DroneLidarKalman filterComputer scienceExtended Kalman filterPosition (finance)RangingRemote sensingAerospace engineeringEngineeringArtificial intelligenceGeographyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2022-2290.vid The ability of drones to navigate through remote terrain and avoid ground-based vehicular traffic has led to an increase in remote sensing studies and drone-based transportation services. Such applications require a payload to be suspended from the drone via a cable which can introduce instability in the drone's flight resulting from the sway of the suspended payload. Therefore, to maintain a stable flight it is key to measure the position of the payload relative to the drone. This study uses a Vicon motion capture system to measure the position of the drone and simulated Light Detection and Ranging (LiDAR) measurements for the position of the payload. LiDAR measurements are simulated using a LiDAR noise model developed from experimental results using the Velodyne VLP-16 sensor. A nonlinear dynamic model of a drone-based single cable-suspended payload is developed and a discrete Extended Kalman Filter is used to obtain an accurate estimate of the position of the drone and the position of the payload relative to the drone.

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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,980

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,230 · 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