A Vision-Based Autonomous Landing Guidance Strategy for a Micro-UAV by the Modified Camera View
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
Autonomous landing is one of the key technologies for unmanned aerial vehicles (UAVs) which can improve task flexibility in various fields. In this paper, a vision-based autonomous landing strategy is proposed for a quadrotor micro-UAV based on a novel camera view angle conversion method, fast landing marker detection, and an autonomous guidance approach. The front-view camera of the micro-UAV video is first modified by a new strategy to obtain a top-down view. By this means, the landing marker can be captured by the onboard camera of the micro-UAV and is then detected by the YOLOv5 algorithm in real time. The central coordinate of the landing marker is estimated and used to generate the guidance commands for the flight controller. After that, the guidance commands are sent by the ground station to perform the landing task of the UAV. Finally, the flight experiments using DJI Tello UAV are conducted outdoors and indoors, respectively. The original UAV platform is modified using the proposed camera view angle-changing strategy so that the top-down view can be achieved for performing the landing mission. The experimental results show that the proposed landing marker detection algorithm and landing guidance strategy can complete the autonomous landing task of the micro-UAV efficiently.
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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