Minimizing Fuel Consumption for Surveillance Unmanned Aerial Vehicles Using Parallel Particle Swarm Optimization
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a method based on particle swarm optimization (PSO) for optimizing the power settings of unmanned aerial vehicle (UAVs) along a given trajectory in order to minimize fuel consumption and maximize autonomy during surveillance missions. UAVs are widely used in surveillance missions and their autonomy is a key characteristic that contributes to their success. Providing a way to reduce fuel consumption and increase autonomy provides a significant advantage during the mission. The method proposed in this paper included path smoothing techniques in 3D for fixed-wing UAVs based on circular arcs that overfly the waypoints, an essential feature in a surveillance mission. It used the equations of motions and the decomposition of Newton's equation to compute the fuel consumption based on a given power setting. The proposed method used PSO to compute optimized power settings while respecting the absolute physical constraints, such as the load factor, the lift coefficient, the maximum speed and the maximum amount of fuel onboard. Finally, the method was parallelized on a multicore processor to accelerate the computation and provide fast optimization of the power settings in case the trajectory was changed in flight by the operator. Our results showed that the proposed PSO was able to reduce fuel consumption by up to 25% in the trajectories tested and the parallel implementation provided a speedup of 21.67× compared to a sequential implementation on the CPU.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».