U-SMART: unified swarm management and resource tracking framework for unoccupied aerial vehicles
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
Unoccupied aerial vehicle (UAV) swarms have the ability to exhibit improved capabilities and performance when compared to individual UAVs. However, their target operation environment is fraught with disruptions, including communication limitations, sensor failures, and dynamic environmental conditions, which can significantly impact swarm performance and robustness. To address these challenges, the proposed unified swarm management and resource tracking (U-SMART) framework focuses on enabling resiliency within UAV swarms. Resiliency refers to the swarm's ability to adapt, recover, and maintain functionality in the face of disruptions. The framework integrates features such as agent well-being tracking, collision and obstacle avoidance, energy management, and task control to enhance the swarm's ability to withstand disruptions and continue operating effectively to provide a comprehensive solution for unified swarm management. The modular design allows flexible configuration, upgrades, and the addition of new components. This facilitates easy adaptation to specific swarm requirements and evolving operational needs. Using frameworks like U-SMART, swarm operators can efficiently manage and control UAV swarms, mitigate disruptions, and maintain high situational awareness in challenging environments. Performance is validated for the integrated modules to test feasibility for different experiment scenarios. For each module and feasibility test, thresholds were set to indicate acceptable performance in the presence of disruptions, and results for the swarm running on the proposed framework showed the acceptable performance of agents validated using explicitly designed metrics.
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 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 | 0,001 | 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