Navigation and Control of Flexible Wing UAV Using Vision System
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents an advanced guidance and control system for unmanned aerial vehicles (UAV) with flexible wing.The control system is based on a stereo vision system and advanced fuzzy logic algorithms that can detect wing deflections and shapes.In general, this sensor has the capability, reliability, and performance of similar traditional control sensors, and provides reliable visual information that is useful for designing different control systems.The thesis proposes a novel Deflection-Detection-Vision-System (DDVS) to control a flexible wing of unmanned aerial vehicle (UAV).The technique measure the deflection of the flexible wing with a stereo camera and determines the three-dimensional (3D) coordinates to identify the wing shape.In addition, the fuzzy logic algorithm classifies the shapes and determines the flight parameters, such as the speed, angle of attack and roll angle.Three different algorithms (homography, Iterative Closest Point (ICP), and Horns Absolute Orientation) were used to determine the pose estimation based on the vision system.Those techniques were tested on the HD Life-web camera with a moving baseline before using a stereo camera to find a suitable baseline and distance.The relations between the optimal baseline and depth distance are discussed, and several experiments with different image noise levels are performed to determine noise levels influence on distance and pose estimate accuracy.Measurements and estimation errors are provided and compared using different methods.The Deflection-Detection-Vision-System (DDVS) consists Ph.D. program advisor, Professor Jurek Z. Sasiadek, for his continued support and guidance.He provided advice, opportunities, and assistance that greatly enhanced my research experience.Many thanks to my mother, my father, and my brothers for the patience and the support in all my choices, no matter what they were.In particular, I thank my lovely wife and my children "Fatima, Mohammed Ridha and Zainab" for their company and understanding during this thesis activity.Last but not certainly least, I would also like to
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».