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Enregistrement W4410632525 · doi:10.22215/etd/2025-16500

Autonomous Aerial Drone Landing Site Selection on a Maritime Vessel

2025· dissertation· en· W4410632525 sur OpenAlexfundno aff
E Giroux

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Navigation and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Washington
Mots-clésDroneAeronauticsSelection (genetic algorithm)Marine engineeringEngineeringAerospace engineeringSite selectionComputer scienceArtificial intelligencePolitical scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis focuses on the development of an autonomous system capable of iden- tifying, tracking, and landing on suitable sites aboard a moving ship. Leveraging modifications to the Hazard-Aware Landing Optimization (HALO) algorithm, origi- nally designed for static terrain, the system integrates robust mapping, point cloud registration, and site selection algorithms to enable reliable performance in dynamic maritime conditions. A simulation environment was developed, utilizing Microsoft AirSim and ShipMo3D. This simulation incorporated a quadrotor equipped with Light Detec- tion and Ranging (LiDAR) to map ship decks and evaluate potential landing sites. Key innovations included dynamic point cloud registration using FilterReg and the integration of a modified Landing Period Indicator (LPI) algorithm. The results demonstrated the system’s ability to autonomously map ship decks, identify suitable landing sites, and execute landings on a ship moving under diffi- cult sea conditions. This work establishes a foundation for further development in autonomous maritime operations.

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 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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,607
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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