A conceptual framework for smart ports: Novel UAV-based pilotage protocol using flying aerial ad-hoc networks
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
The increasing complexity of port operations, driven by growing container volumes and larger vessel sizes, has made efficiency a critical priority. Traditional vessel guidance to the quayside relies on pre-installed buoyage systems with geometrically colored landmarks, which are costly, safety-critical, and expose pilots to significant risks. In this paper, we propose a novel approach by introducing a Flying Aerial Ad-Hoc Network (FANET)-based vessel pilotage protocol as part of a smart port concept. This innovative system replaces the IALA buoyage system with UAV-guided vessel navigation, leveraging advanced sensing and communication infrastructure to enable precise berthing operations. Furthermore, it incorporates coordinated UAV charging processes to maintain operational continuity. Our work addresses a significant gap in existing FANET routing protocols, which often neglect the integration of UAV routing and mobility models tailored for specific pilotage tasks, such as charging coordination. By employing reinforcement learning (RL) techniques, the proposed methodology aims to optimize vessel guidance, planning, and scheduling, offering an intelligent port system capable of determining optimal trajectories. This novel approach not only enhances operational efficiency but also sets the foundation for modernizing maritime navigation and port management with cutting-edge UAV technologies.
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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