Control of Unmanned Aerial Vehicle with Wing Shape Identification using Vision System and Sensor Fusion
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.
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents a Deflection-Detection-Vision-System (DDVS) for unmanned aerial vehicles (UAV) fixed-wing for control and navigation. This technique allows measurement of the fixedwing shape, deflection, and identification of the aerodynamic coefficient acting on the system, using information from the stereo camera and strain gauge. It determines specific points to identify the wing's shape and deflection. The model UAV is equipped with a stereo camera fixed at the top rear end of the device and strain gauges placed at eight different points marked on the wing. Both sensors measure the deflection in chosen locations simultaneously. The DDVS performance and dynamic parameters are tested in a wind tunnel at speeds ranging from 10 km/h to 35 km/h, angles of attack (AOA), and roll angles ranging from 0 degrees to 30 degrees, respectively. An image acquisition, feature extraction, matching process, 3D reconstruction, and stereo camera calibration are presented in this thesis as a part of proposed identification procedure. This approach measures the wing deflection at each selected point and identifies the maximum deflection location based on various aerodynamic conditions such as wind speed, AOA, and roll angle. The drag and lift forces were obtained using the wing's surface area, and the experiment shows that less force is required for lifting as the AOA increases. The DDVS was implemented in a UAV and tested in the wind tunnel. Extensive experiments were conducted to determine the deflection of the wing in the function of flight parameters like angle of attack, roll angle, and flow velocity. The experimental results have shown that the integration of strain gauge and vision system sensors identify wing deflections accurately. Extensive simulation results were compared with the experimental results and demonstrated that the proposed method-based sensor fusion could be used even in the most demanding environment.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle