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Enregistrement W4404914520 · doi:10.1109/access.2024.3510557

A Comprehensive Review and Applications of Active Disturbance Rejection Control for Unmanned Aerial Vehicles

2024· review· en· W4404914520 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive disturbance rejection controlDisturbance (geology)Computer scienceRemotely operated underwater vehicleControl (management)Control theory (sociology)Artificial intelligenceMobile robotRobotGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past few decades, there has been a consistent interest in the creation and use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). Although originally developed for military purposes, such as surveillance and target acquisition, UAVs are now being utilized in a variety of fields, including tourism, public safety, transportation, and healthcare. Due to the considerable interest in the use of UAVs and their complex dynamic behavior, there has been a growth in the design and practical implementation of different control methods to accomplish their tasks and missions successfully. Control approaches developed for UAV systems mainly include adaptive control, robust control, and Active Disturbance Rejection Control (ADRC). Recently, ADRC has gained significant popularity as a control method for UAVs due to its robustness against uncertainties and disturbances, as well as its ease of implementation. This review paper aims to provide a comprehensive evaluation and insightful look into the various ADRC structures developed for UAV systems, as well as to highlight the basic issues involved in this field. This will allow readers to identify potential future requirements for expanding the utility of UAVs. An illustrative example of the ADRC scheme in the Parrot Mambo quadcopter is also included in this review paper.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,303 · 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