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Enregistrement W4414198829 · doi:10.1109/mmar65820.2025.11150886

Precise Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Navigation Using Unscented Kalman Filter (UKF) Based on Genetic Algorithm

2025· article· en· W4414198829 sur OpenAlexaff
Jurek Z. Sąsiadek, Ammar Shuker, Malik M. A. Al-Isawi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInertial Sensor and Navigation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKalman filterRobustness (evolution)Control theory (sociology)Noise (video)Fast Kalman filterFuzzy logicExtended Kalman filterGenetic algorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a novel algorithm for the accurate navigation of unmanned aerial vehicles (UAV) based on an Unscented Kalman Filter with Genetic Algorithm (GAUKF). It has been demonstrated that this algorithm improves positioning accuracy, and enhances the performance and robustness of the navigation system. GAUKF works by using an adaptive scaling factor for dynamically optimizing noise covariance matrices. GA works on optimizing the scaling factor in this method to improve UAV location stability, lower filtering divergence, and increase estimation accuracy, especially in the presence of uncertain noise. The results indicate that the GAUKF performs better than the regular Unscented Kalman Filter (UKF) and Fuzzy adaptive Kalman Filter(FAUKF) in reducing noise errors and improving UAV positioning and navigation errors. The experimental results for various noise situations confirm the efficacy of this technique.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,684

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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