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Enregistrement W4388106054 · doi:10.18280/ts.400524

A Novel Swarm Unmanned Aerial Vehicle System: Incorporating Autonomous Flight, Real-Time Object Detection, and Coordinated Intelligence for Enhanced Performance

2023· article· en· W4388106054 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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTraitement du signal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUAV Applications and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceArtificial intelligenceReal-time computingObject detectionSwarm behaviourSwarm intelligenceComputer visionPattern recognition (psychology)Particle swarm optimizationMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Presently, swarm Unmanned Aerial Vehicle (UAV) systems confront an array of obstacles and constraints that detrimentally affect their efficiency and mission performance.These include restrictions on communication range, which impede operations across extensive terrains or remote locations; inadequate processing capabilities for intricate tasks such as real-time object detection or advanced data analytics; network congestion due to a large number of UAVs, resulting in delayed data exchange and potential communication failures; and power management inefficiencies reducing flight duration and overall mission endurance.Addressing these issues is paramount for the successful implementation and operation of swarm UAV systems across various real-world applications.This paper proposes a novel system designed to surmount these challenges through salient features such as fortified communication, collaborative hardware integration, task distribution, optimized network topology, and efficient routing protocols.Cost-effectiveness was prioritized in selecting the most accessible equipment satisfying minimum requirements, identified through comprehensive literature and market review.By focusing on energy efficiency and high performance, successful cooperation was facilitated through harmonized equipment and effective task division.The proposed system utilizes Raspberry Pi and Jetson Nano for task division, endowing the UAVs with superior intelligence for navigating intricate environments, real-time object detection, and the execution of coordinated actions.The incorporation of the Ad Hoc UAV Network's decentralized approach enables system adaptability and expansion in response to evolving environments and mission demands.An efficient routing protocol was selected for the system, minimizing unnecessary broadcasting and reducing network congestion, thereby ensuring extended flight durations and enhanced mission capabilities for UAVs with limited battery capacity.Through the careful selection and testing of hardware and software components, the proposed swarm UAV system improves communication range, processing power, autonomy, scalability, and energy efficiency.This makes it highly adaptable and effective for a broad spectrum of real-world applications.The proposed system sets a new standard in the field, demonstrating how the integration of intelligent hardware, optimized task division, and efficient networking can overcome the limitations of current swarm UAV systems.

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)0,000
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 enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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