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1. Identificação
Tipo de ReferênciaCapítulo de Livro (Book Section)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3RFKBH2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/07.18.16.21   (acesso restrito)
Última Atualização2020:02.10.17.16.43 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/07.18.16.21.06
Última Atualização dos Metadados2020:02.10.17.16.44 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISBN978-3-030-16077-7
Chave de CitaçãoPenhaNetoCampShig:2019:ImPrUA
TítuloImage processing for UAV autonomous navigation applying self-configuring neural network
Ano2019
Data de Acesso08 maio 2024
Tipo SecundárioPRE LI
Número de Arquivos1
Tamanho701 KiB
2. Contextualização
Autor1 Penha Neto, Gerson da
2 Campos Velho, Haroldo Fraga de
3 Shiguemori, Elcio Hideki
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 gerson.penha@inpe.br
2 haroldo.camposvelho@inpe.br
EditorConstanda, Christian
Harris, Paul
Título do LivroIntegral methods in science and engineering
Editora (Publisher)Springer
CidadeBrighton, UK
Páginas321-342
Histórico (UTC)2018-07-18 16:21:17 :: simone -> administrator :: 2018
2020-02-10 17:14:00 :: administrator -> simone :: 2018
2020-02-10 17:16:43 :: simone :: 2018 -> 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveUnmanned aerial vehicles
Kalman filter
artificial neural networks
ResumoApplication and development of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) have had a rapid growth. The flight control of these aircarfts can be performed remotely or autonomously. There are different strategies for the UAV autonomous navigation. The positioning estimation can be done by using inertial sensors and General Navigation Satellite Systems (GNSS). The use of the GNSS signal can present some difficulties: natural or not natural interference. An alternative for positioning adjustment is to use a data fusion from different sensors by a Kalman filter. A supervised artificial network (ANN) is trained to emulate the filter for reducing the computational effort. An automatic best topology for the neural network is obtained by minimizing a functional by a new meta-heurisc called Multi-Particle Collision Algorithm (MPCA). Our results show similar accuracy between the ANN and the Kalman filter, with better processing performance to the neural network.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Image processing for...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Image processing for...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 18/07/2018 13:21 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoPenha_image.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition format issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor seriestitle session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype translator url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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