Fuzzy Logic Unmanned Air Vehicle Motion Planning
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-07-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
There are a variety of scenarios in which the mission objectives rely on an unmanned aerial vehicle (UAV) being capable of maneuvering in an environment containing obstacles in which there is little prior knowledge of the surroundings.
With an appropriate dynamic motion planning algorithm, UAVs would be able to maneuver in any unknown environment towards a target in real time.
This paper presents a methodology for two-dimensional motion planning of a UAV using fuzzy logic.
The fuzzy inference system takes information in real time about obstacles (if within the agent's sensing range) and target location and outputs a change in heading angle and speed.
The FL controller was validated, and Monte Carlo testing was completed to evaluate the performance.
Not only was the path traversed by the UAV often the exact path computed using an optimal method, the low failure rate makes the fuzzy logic controller (FLC) feasible for exploration.
The FLC showed only a total of 3% failure rate, whereas an artificial potential field (APF) solution, a commonly used intelligent control method, had an average of 18% failure rate.
These results highlighted one of the advantages of the FLC method: its adaptability to complex scenarios while maintaining low control effort.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sabo, Chelsea& Cohen, Kelly. 2012. Fuzzy Logic Unmanned Air Vehicle Motion Planning. Advances in Fuzzy Systems،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-513961
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sabo, Chelsea& Cohen, Kelly. Fuzzy Logic Unmanned Air Vehicle Motion Planning. Advances in Fuzzy Systems No. 2012 (2012), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-513961
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sabo, Chelsea& Cohen, Kelly. Fuzzy Logic Unmanned Air Vehicle Motion Planning. Advances in Fuzzy Systems. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-513961
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-513961
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر