Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

On Rapid Parallel Tuning of Controllers of a Swarm of MAVs -- Distribution Strategies of the Updated Gains

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F24%3A00378358" target="_blank" >RIV/68407700:21230/24:00378358 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1109/ICARCV63323.2024.10821603" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/ICARCV63323.2024.10821603</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICARCV63323.2024.10821603" target="_blank" >10.1109/ICARCV63323.2024.10821603</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    On Rapid Parallel Tuning of Controllers of a Swarm of MAVs -- Distribution Strategies of the Updated Gains

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, we present a reliable, scalable, time deterministic, model-free procedure to tune swarms of Micro Aerial Vehicles (MAVs) using basic sensory data. Two approaches to taking advantage of parallel tuning are presented. First, the tuning with averaging of the results on the basis of performance indices reported from the swarm with identical gains to decrease the negative effect of the noise in the measurements. Second, the tuning with parallel testing of varying set of gains across the swarm to reduce the the tuning time. The presented methods were evaluated both in simulation and real-world experiments. The achieved results show the ability of the proposed approach to improve the results of the tuning while decreasing the tuning time, ensuring at the same time a reliable tuning mechanism.

  • Název v anglickém jazyce

    On Rapid Parallel Tuning of Controllers of a Swarm of MAVs -- Distribution Strategies of the Updated Gains

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, we present a reliable, scalable, time deterministic, model-free procedure to tune swarms of Micro Aerial Vehicles (MAVs) using basic sensory data. Two approaches to taking advantage of parallel tuning are presented. First, the tuning with averaging of the results on the basis of performance indices reported from the swarm with identical gains to decrease the negative effect of the noise in the measurements. Second, the tuning with parallel testing of varying set of gains across the swarm to reduce the the tuning time. The presented methods were evaluated both in simulation and real-world experiments. The achieved results show the ability of the proposed approach to improve the results of the tuning while decreasing the tuning time, ensuring at the same time a reliable tuning mechanism.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20204 - Robotics and automatic control

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    2024 18th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV)

  • ISBN

    979-8-3315-1849-3

  • ISSN

    2474-2953

  • e-ISSN

    2474-963X

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    1182-1188

  • Název nakladatele

    Institute of Electrical and Electronics Engineers

  • Místo vydání

    New York

  • Místo konání akce

    Dubai

  • Datum konání akce

    12. 12. 2024

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    001435120000189