Wind-field mapping using a coupled state and wind-velocity estimator for fixed-wing unmanned aerial vehicles
Notice bibliographique
Résumé
For fixed-wing unmanned aerial vehicles (UAVs), knowledge of both the instantaneous wind velocity as well as the overall wind field are of interest.Knowledge of the instantaneous wind velocity can be used in the control and guidance strategies for fixed-wing UAVs to reject wind disturbances.In addition, the instantaneous wind-velocity estimates can be used to generate a mapping of a spatially-varying wind field.Once the overall wind field has been estimated, it can then be used to plan energy-efficient paths and trajectories to help achieve longer distance and more efficient flight.This thesis first explores the dynamics, guidance, and control of fixed-wing UAVs, and then investigates coupled state and wind-velocity estimation using standard sensors onboard a fixed-wing UAV.An SO(3)based attitude controller is used in conjunction with a nonlinear guidance law to control the UAV in three-dimensional space.For state estimation, the invariant extended Kalman filter (IEKF) framework, a recently introduced method for nonlinear state estimation on matrix Lie groups, is applied to the problem of estimating both the UAV states and wind velocity simultaneously.Both left-and right-invariant versions of the IEKF (denoted the LIEKF and RIEKF respectively) are derived for the problem of coupled state and wind-velocity estimation.The LIEKF and RIEKF are compared to a traditional multiplicative EKF under a variety of scenarios.Finally, estimates of the instantaneous wind velocity are used in a mapping framework using Gaussian process (GP) regression, to generate a map of a spatially-varying wind field.The effects of sensor noise as well as turbulence intensities on the mapping solution are investigated.C ab a direction cosine matrix describing the attitude of F a relative to F b ω -→ ba angular velocity vector of F b relative to F a GP a Gaussian process xiv
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».