Multi-sensor data fusion for autonomous flight of unmanned aerial vehicles in complex flight environments
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The flight environment of unmanned aerial vehicles faces various challenges. To effectively navigate and perform tasks, they need to effectively integrate multiple sensors. This study applies the adaptive weighted average method, combined with data from global positioning system, inertial measurement unit, three-dimensional optical detection and ranging, and uses linear Kalman filtering to smooth the merged velocity data. High-order B-spline curves for route planning and applying flight constraint formulas to better adapt are used to the dynamics of unmanned aerial vehicles. The research results indicated that the improved adaptive weighting algorithm had high comprehensive performance for multi-sensor data fusion, with the highest accuracy, robustness, real-time performance, and consistency of 94.2%, 93.7%, 100%, and 95.6%, respectively. The flight path lengths planned by the A* algorithm and higher-order B-spline curve were 15.7 and 16.3 m, respectively, and the flight time was 8.2 and 7.1 s, respectively. The flight path planned by higher-order B-spline curve was further away from obstacles. The use of adaptive weighted fusion and linear Kalman filtering facilitates the fusion of multi-sensor data, and autonomous flight routes planned using high-order B-spline curves can also meet the needs of unmanned aerial vehicle flight in complex flight environments.
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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