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Enregistrement W4400604813 · doi:10.11591/ijpeds.v15.i3.pp1426-1434

Experimental study of PID for attitude control of a quadcopter using an ESP32

2024· article· en· W4400604813 sur OpenAlexaff
Ahmed Khalil Moussaoui, Mohamed Habbab, A. Hazzab, Hireche Slimane, Ambrish Chandra, Hicham Gouabi, Alhachemi Moulay Abdellah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Power Electronics and Drive Systems/International Journal of Electrical and Computer Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuadcopterPID controllerMicrocontrollerComputer scienceMATLABController (irrigation)Rotor (electric)Control engineeringControl theory (sociology)Control (management)Artificial intelligenceEngineeringEmbedded systemTemperature control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aerial robotics encompasses intricate kinematics and dynamics that govern the flight of quad-rotor systems. Among the various methods employed for flight control using microcontrollers like the ESP32 developed by ESPRESSIF; the proportional integral derivative (PID) controller stands out as a widely adopted approach. The ESP32 microcontroller offers a superior interface, delivering enhanced performance and response time, particularly in dynamic environments. This article delves into the implementation and viability of the ESP32 platform for communication with MATLAB/Simulink, as well as real-time data acquisition to control the attitude of quadcopter withe chassis F450. The PID controller was designed to specifically work with the ESP32 platform and rigorously tested on an actual quadcopter during flight operations. lastly, a comprehensive analysis of the data gained and empirical results from the physical model demonstrates that the proposed framework is effective.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,267
Écart entre enseignants0,257 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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