The Impact of Airspace Discretization on the Energy Consumption of Autonomous Unmanned Aerial Vehicles (Drones)
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Notice bibliographique
Résumé
Promising massive emissions reduction and energy savings, the utilization of autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs) in last-mile parcel delivery is continuously expanding. However, the limited UAV range deters their widescale adoption to replace ground modes of transportation. Moreover, real-world data on the impact of different parameters on the operation, emissions, and energy consumption is scarce. This study aims to assess the impact of airspace planning and discretization on the energy consumption of autonomous UAVs. We utilize a novel open-source comprehensive UAV autonomous programming framework and a digital-twin model to simulate real-world three-dimensional operation. The framework integrates airspace policies, UAV kinematics, and autonomy to accurately estimate the operational energy consumption via an experimentally verified energy model. In the simulated case study, airspace is discretized by both a traditional Cartesian method and a novel dynamic 4D discretization (Skyroutes) method. This allows for the comparison of different routing and trajectory planning algorithms for ten missions. The results show a variation in the energy consumption by up to 50%, which demonstrates the criticality of airspace discretization and planning on UAV charging infrastructure design, greenhouse gas emissions reduction, and airspace management.
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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