Maneuvering Planning for UAVs in Forest Surveillance and Fire Detection Missions with Kinematic Uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned aerial vehicles (UAVs) have brought increasing spotlights to the area of forest fire detection, monitoring, and tracking in latest years because of their high flexibility, efficiency, lower cost, and less risk without the need for pilot onboard. Commonly, heavier and more complex tasks can be accomplished by employing multiple UAVs in a formation instead of a single UAV. However, one potential trouble is that the power could constantly exhaust or faults could happen on UAVs in the formation in the field, therefore the weakened UAVs must be supplanted by new vehicles from the UAV base. Thus, the problem is to find an optimal way to navigate the recent UAVs to join the team and to maintain the formation for the remaining task. Additional difficulties arise when uncertainties of motions are encountered over the flight. To overcome these challenges, an uncertainty-embedded maneuvering planning strategy based on the Star-Minimax algorithm is developed. Simulation results prove that a newly assigned UAV can be effectively navigated to join the UAV team, and the formation can be sustained during the flight even in the presence of kinematic uncertainties. Flight experiments, operated in the NAV Lab at Concordia University, further validate the functional performance of the proposed maneuvering planning strategy in real-time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».