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Enregistrement W4232524904 · doi:10.1504/ijhvs.2019.101498

Comparative study of dynamic programming and Pontryagin's minimum principle for autonomous multi-wheeled combat vehicle path planning

2019· article· en· W4232524904 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

RevueInternational Journal of Heavy Vehicle Systems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRobotic Path Planning Algorithms
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptimal controlDynamic programmingPontryagin's minimum principleMotion planningPath (computing)Mathematical optimizationControl theory (sociology)Vehicle dynamicsComputationMaximum principleEngineeringMathematicsControl (management)Computer scienceAlgorithmRobotAutomotive engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a comparative study of two path planning algorithms using optimal control theory for the autonomous multi-wheeled combat vehicle. The developed optimal path planning algorithms use Pontryagin's minimum principle (PMP) and dynamic programming (DP) approaches. PMP and DP are two major branches of the optimal control theory. A simplified two degrees of freedom (DOF) vehicle model is used to derive the differential equations of the vehicle. The cost function associated with the path generation is to be minimised with the vehicle dynamics equations. A comparative study and performance analysis of generated optimal paths using the proposed algorithms was carried out for various scenarios. The simulation results demonstrate that the generated optimal solution using PMP is very close to the DP solution, which is the guaranteed global optimum. In addition, the initial and final condition parameters and the vehicle dynamics are satisfied. However, the PMP computation time is significantly less than the DP.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,306 · 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