Fuzzy logic in real-time decision making for autonomous drones
Notice bibliographique
Résumé
The rapid advancement of drone technology has expanded their applications across various sectors, necessitating robust real-time decision-making systems. Traditional algorithms often falter in dynamic and unpredictable environments. This paper introduces a fuzzy logic-based approach to enhance the decision-making capabilities of autonomous drones. Utilizing Monte Carlo simulations, the proposed model was evaluated through three distinct experiments involving 300, 600, and 950 scenarios respectively. The first experiment demonstrated an obstacle avoidance efficiency of 82.00%, an 8.00% reduction in energy consumption, a decision accuracy of 95.33%, and a mission success rate of 79.33%. The second experiment showed an avoidance efficiency of 82.50%, maintaining the energy consumption reduction at 8.00%, with a decision accuracy of 95.83% and a mission success rate of 78.33%. The third experiment achieved an avoidance efficiency of 82.11%, with an 8.00% reduction in energy consumption, a decision accuracy of 95.26%, and a mission success rate of 78.31%. These results highlight the superior performance of fuzzy logic in real-time decision-making for autonomous drones compared to traditional methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».