Zeitschriftenartikel zum Thema „Quadrotors swarm“
Geben Sie eine Quelle nach APA, MLA, Chicago, Harvard und anderen Zitierweisen an
Machen Sie sich mit Top-50 Zeitschriftenartikel für die Forschung zum Thema "Quadrotors swarm" bekannt.
Neben jedem Werk im Literaturverzeichnis ist die Option "Zur Bibliographie hinzufügen" verfügbar. Nutzen Sie sie, wird Ihre bibliographische Angabe des gewählten Werkes nach der nötigen Zitierweise (APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver usw.) automatisch gestaltet.
Sie können auch den vollen Text der wissenschaftlichen Publikation im PDF-Format herunterladen und eine Online-Annotation der Arbeit lesen, wenn die relevanten Parameter in den Metadaten verfügbar sind.
Sehen Sie die Zeitschriftenartikel für verschiedene Spezialgebieten durch und erstellen Sie Ihre Bibliographie auf korrekte Weise.
Nakano, Reiichiro Christian S., Ryan Rhay P. Vicerra, Laurence A. Gan Lim, Edwin Sybingco, Elmer P. Dadios und Argel A. Bandala. „Utilization of the Physicomimetics Framework for Achieving Local, Decentralized, and Emergent Behavior in a Swarm of Quadrotor Unmanned Aerial Vehicles (QUAV)“. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 21, Nr. 2 (15.03.2017): 189–96. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2017.p0189.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Yichen, Yuzhu Li und Wei Dong. „Behavior Prediction Based Trust Evaluation for Adaptive Consensus of Quadrotors“. Drones 6, Nr. 12 (22.11.2022): 371. http://dx.doi.org/10.3390/drones6120371.
Der volle Inhalt der QuelleJoelianto, Endra, Daniel Christian und Agus Samsi. „Swarm control of an unmanned quadrotor model with LQR weighting matrix optimization using genetic algorithm“. Journal of Mechatronics, Electrical Power, and Vehicular Technology 11, Nr. 1 (30.07.2020): 1. http://dx.doi.org/10.14203/j.mev.2020.v11.1-10.
Der volle Inhalt der QuelleKhodayari, Houri, Farshad Pazooki und AliReza Khodayari. „Motion optimization algorithm designing for swarm quadrotors in application of grasping objects“. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering 233, Nr. 11 (26.11.2018): 3938–51. http://dx.doi.org/10.1177/0954410018812615.
Der volle Inhalt der QuelleApriaskar, Esa. „PURWARUPA SISTEM PENDETEKSI JARAK ANTAR QUADROTOR DENGAN SENSOR GPS“. INOVTEK POLBENG 8, Nr. 2 (31.12.2018): 250. http://dx.doi.org/10.35314/ip.v8i2.768.
Der volle Inhalt der QuelleFaelden, Gerard Ely U., Ryan Rhay P. Vicerra, Laurence A. Gan Lim, Edwin Sybingco, Elmer P. Dadios und Argel A. Bandala. „Implementation of Swarm Social Foraging Behavior in Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Quadrotor Swarm“. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 21, Nr. 2 (15.03.2017): 197–204. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2017.p0197.
Der volle Inhalt der QuelleCardona, Gustavo A., Juan Ramirez-Rugeles, Eduardo Mojica-Nava und Juan M. Calderon. „Visual victim detection and quadrotor-swarm coordination control in search and rescue environment“. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 11, Nr. 3 (01.06.2021): 2079. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v11i3.pp2079-2089.
Der volle Inhalt der QuelleCarbone, Carlos, Oscar Garibaldi und Zohre Kurt. „Swarm Robotics as a Solution to Crops Inspection for Precision Agriculture“. KnE Engineering 3, Nr. 1 (11.02.2018): 552. http://dx.doi.org/10.18502/keg.v3i1.1459.
Der volle Inhalt der QuelleHovell, Kirk, Steve Ulrich und Murat Bronz. „Learned Multiagent Real-Time Guidance with Applications to Quadrotor Runway Inspection“. Field Robotics 2, Nr. 1 (10.03.2022): 1105–33. http://dx.doi.org/10.55417/fr.2022036.
Der volle Inhalt der QuelleKushleyev, Alex, Daniel Mellinger, Caitlin Powers und Vijay Kumar. „Towards a swarm of agile micro quadrotors“. Autonomous Robots 35, Nr. 4 (10.07.2013): 287–300. http://dx.doi.org/10.1007/s10514-013-9349-9.
Der volle Inhalt der QuelleBandala, Argel A., Elmer P. Dadios, Ryan Rhay P. Vicerra und Laurence A. Gan Lim. „Swarming Algorithm for Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Quadrotors – Swarm Behavior for Aggregation, Foraging, Formation, and Tracking –“. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 18, Nr. 5 (20.09.2014): 745–51. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2014.p0745.
Der volle Inhalt der QuelleWeinstein, Aaron, Adam Cho, Giuseppe Loianno und Vijay Kumar. „Visual Inertial Odometry Swarm: An Autonomous Swarm of Vision-Based Quadrotors“. IEEE Robotics and Automation Letters 3, Nr. 3 (Juli 2018): 1801–7. http://dx.doi.org/10.1109/lra.2018.2800119.
Der volle Inhalt der QuelleJoelianto, Endra, Winarendra Satya Rajasa und Agus Samsi. „Sistem Kontrol Swarm untuk Flocking Wahana NR-Awak Quadrotor dengan Optimasi Algoritma Genetik“. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 8, Nr. 6 (24.11.2021): 1089. http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.2021863467.
Der volle Inhalt der QuelleLeonard, J., A. Savvaris und A. Tsourdos. „Distributed reactive collision avoidance for a swarm of quadrotors“. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering 231, Nr. 6 (18.05.2016): 1035–55. http://dx.doi.org/10.1177/0954410016647074.
Der volle Inhalt der QuelleYañez-Badillo, Hugo, Francisco Beltran-Carbajal, Ruben Tapia-Olvera, Antonio Favela-Contreras, Carlos Sotelo und David Sotelo. „Adaptive Robust Motion Control of Quadrotor Systems Using Artificial Neural Networks and Particle Swarm Optimization“. Mathematics 9, Nr. 19 (24.09.2021): 2367. http://dx.doi.org/10.3390/math9192367.
Der volle Inhalt der QuelleTrizuljak, Adam, Frantiek Duchoň, Jozef Rodina, Andrej Babinec, Martin Dekan und Roman Mykhailyshyn. „Control of a small quadrotor for swarm operation“. Journal of Electrical Engineering 70, Nr. 1 (01.02.2019): 3–15. http://dx.doi.org/10.2478/jee-2019-0001.
Der volle Inhalt der QuelleMcGuire, K. N., C. De Wagter, K. Tuyls, H. J. Kappen und G. C. H. E. de Croon. „Minimal navigation solution for a swarm of tiny flying robots to explore an unknown environment“. Science Robotics 4, Nr. 35 (23.10.2019): eaaw9710. http://dx.doi.org/10.1126/scirobotics.aaw9710.
Der volle Inhalt der QuelleSrisamosorn, Veerachart, Noriaki Kuwahara, Atsushi Yamashita, Taiki Ogata und Jun Ota. „Human-tracking system using quadrotors and multiple environmental cameras for face-tracking application“. International Journal of Advanced Robotic Systems 14, Nr. 5 (01.09.2017): 172988141772735. http://dx.doi.org/10.1177/1729881417727357.
Der volle Inhalt der QuelleTsykunov, Evgeny, Ruslan Agishev, Roman Ibrahimov, Luiza Labazanova, Akerke Tleugazy und Dzmitry Tsetserukou. „SwarmTouch: Guiding a Swarm of Micro-Quadrotors With Impedance Control Using a Wearable Tactile Interface“. IEEE Transactions on Haptics 12, Nr. 3 (01.07.2019): 363–74. http://dx.doi.org/10.1109/toh.2019.2927338.
Der volle Inhalt der QuelleElmokadem, Taha, und Andrey V. Savkin. „Computationally-Efficient Distributed Algorithms of Navigation of Teams of Autonomous UAVs for 3D Coverage and Flocking“. Drones 5, Nr. 4 (25.10.2021): 124. http://dx.doi.org/10.3390/drones5040124.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yahui, Peng Yi und Yiguang Hong. „Cooperative Safe Trajectory Planning for Quadrotor Swarms“. Sensors 24, Nr. 2 (22.01.2024): 707. http://dx.doi.org/10.3390/s24020707.
Der volle Inhalt der QuelleEl gmili, Nada, Mostafa Mjahed, Abdeljalil El kari und Hassan Ayad. „Quadrotor Identification through the Cooperative Particle Swarm Optimization-Cuckoo Search Approach“. Computational Intelligence and Neuroscience 2019 (24.07.2019): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2019/8925165.
Der volle Inhalt der QuelleManingo, Jose Martin Z., Ryan Rhay P. Vicerra, Laurence A. Gan Lim, Edwin Sybingco, Elmer P. Dadios und Argel A. Bandala. „Smoothed Particle Hydrodynamics Approach to Aggregation of Quadrotor Unmanned Aerial Vehicle Swarm“. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 21, Nr. 2 (15.03.2017): 181–88. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2017.p0181.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, De Xin, Xin Chao Ma und Teng Da Ma. „Path Planning of Quadrotor Based on Quantum Particle Swarm Optimization Algorithm“. Advanced Materials Research 760-762 (September 2013): 2018–22. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.760-762.2018.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Qi, Yaoxing Wei und Xiao Li. „Quadrotor Attitude Control by Fractional-Order Fuzzy Particle Swarm Optimization-Based Active Disturbance Rejection Control“. Applied Sciences 11, Nr. 24 (07.12.2021): 11583. http://dx.doi.org/10.3390/app112411583.
Der volle Inhalt der QuelleMohammed, Mohammed, Abduladhem Ali und Mofeed Rashid. „Fuzzy Petri Net Controller for Quadrotor System using Particle Swam Optimization“. Iraqi Journal for Electrical and Electronic Engineering 11, Nr. 1 (01.06.2015): 132–44. http://dx.doi.org/10.37917/ijeee.11.1.14.
Der volle Inhalt der QuelleHonig, Wolfgang, James A. Preiss, T. K. Satish Kumar, Gaurav S. Sukhatme und Nora Ayanian. „Trajectory Planning for Quadrotor Swarms“. IEEE Transactions on Robotics 34, Nr. 4 (August 2018): 856–69. http://dx.doi.org/10.1109/tro.2018.2853613.
Der volle Inhalt der QuelleSelma, Boumediene, Samira Chouraqui und Hassane Abouaïssa. „Fuzzy swarm trajectory tracking control of unmanned aerial vehicle“. Journal of Computational Design and Engineering 7, Nr. 4 (09.04.2020): 435–47. http://dx.doi.org/10.1093/jcde/qwaa036.
Der volle Inhalt der QuelleEl Gmili, Mjahed, El Kari und Ayad. „Particle Swarm Optimization and Cuckoo Search-Based Approaches for Quadrotor Control and Trajectory Tracking“. Applied Sciences 9, Nr. 8 (25.04.2019): 1719. http://dx.doi.org/10.3390/app9081719.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Linxing, und Yang Li. „Distributed Robust Formation Tracking Control for Quadrotor UAVs with Unknown Parameters and Uncertain Disturbances“. Aerospace 10, Nr. 10 (28.09.2023): 845. http://dx.doi.org/10.3390/aerospace10100845.
Der volle Inhalt der QuelleShen, Suiyuan, und Jinfa Xu. „Attitude Active Disturbance Rejection Control of the Quadrotor and Its Parameter Tuning“. International Journal of Aerospace Engineering 2020 (16.11.2020): 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8876177.
Der volle Inhalt der QuelleCan, Muharrem Selim, und Hamdi Ercan. „Real-time tuning of PID controller based on optimization algorithms for a quadrotor“. Aircraft Engineering and Aerospace Technology 94, Nr. 3 (17.11.2021): 418–30. http://dx.doi.org/10.1108/aeat-06-2021-0173.
Der volle Inhalt der QuelleBasri, Mohd Ariffanan Mohd. „Design and application of an adaptive backstepping sliding mode controller for a six-DOF quadrotor aerial robot“. Robotica 36, Nr. 11 (03.08.2018): 1701–27. http://dx.doi.org/10.1017/s0263574718000668.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yingxun, Yan Ma, Zhihao Cai und Jiang Zhao. „Quadrotor trajectory tracking and obstacle avoidance by chaotic grey wolf optimization- based backstepping control with sliding mode extended state observer“. Transactions of the Institute of Measurement and Control 42, Nr. 9 (07.01.2020): 1675–89. http://dx.doi.org/10.1177/0142331219894401.
Der volle Inhalt der QuelleOliveira, Josenalde, Paulo Moura Oliveira, José Boaventura-Cunha und Tatiana Pinho. „Evaluation of Hunting-Based Optimizers for a Quadrotor Sliding Mode Flight Controller“. Robotics 9, Nr. 2 (07.04.2020): 22. http://dx.doi.org/10.3390/robotics9020022.
Der volle Inhalt der QuelleBandala, Argel A., und Elmer P. Dadios. „Dynamic Aggregation Method for Target Enclosure Using Smoothed Particle Hydrodynamics Technique – An Implementation in Quadrotor Unmanned Aerial Vehicles (QUAV) Swarm –“. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 20, Nr. 1 (19.01.2016): 84–91. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2016.p0084.
Der volle Inhalt der QuelleAyachi Chater, El, Halima Housny und Hassan El Fadil. „Adaptive proportional integral derivative deep feedforward network for quadrotor trajectory-tracking flight control“. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 12, Nr. 4 (01.08.2022): 3607. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v12i4.pp3607-3619.
Der volle Inhalt der QuelleQin, Zhenhao. „PID Control Algorithm Based on Particle Swarm Optimization for Quadrotor UAV with Tip Defect“. Academic Journal of Science and Technology 7, Nr. 2 (27.09.2023): 101–5. http://dx.doi.org/10.54097/ajst.v7i2.11951.
Der volle Inhalt der QuelleAbdul-Samed, Baqir, und Ammar Aldair. „Design Tunable Robust Controllers for Unmanned Aerial Vehicle Based on Particle Swarm Optimization Algorithm“. Iraqi Journal for Electrical and Electronic Engineering 15, Nr. 2 (01.12.2019): 89–100. http://dx.doi.org/10.37917/ijeee.15.2.10.
Der volle Inhalt der QuelleAbdelghany, Muhammad Bakr, Ahmed M. Moustafa und Mohammed Moness. „Benchmarking Tracking Autopilots for Quadrotor Aerial Robotic System Using Heuristic Nonlinear Controllers“. Drones 6, Nr. 12 (26.11.2022): 379. http://dx.doi.org/10.3390/drones6120379.
Der volle Inhalt der QuelleHong, Youkyung, Suseong Kim und Jihun Cha. „Integrated Global and Local Path Planning for Quadrotor Using Particle Swarm Optimization“. IFAC-PapersOnLine 53, Nr. 2 (2020): 15621–25. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.2497.
Der volle Inhalt der QuelleBouallègue, Soufiene, und Rabii Fessi. „LQG controller design for a quadrotor UAV based on particle swarm optimisation“. International Journal of Automation and Control 13, Nr. 5 (2019): 569. http://dx.doi.org/10.1504/ijaac.2019.10021363.
Der volle Inhalt der QuelleFessi, Rabii, und Soufiene Bouallègue. „LQG controller design for a quadrotor UAV based on particle swarm optimisation“. International Journal of Automation and Control 13, Nr. 5 (2019): 569. http://dx.doi.org/10.1504/ijaac.2019.101910.
Der volle Inhalt der QuelleKhodja, Mohammed Abdallah, Mohamed Tadjine, Mohamed Seghir Boucherit und Moussa Benzaoui. „Tuning PID attitude stabilization of a quadrotor using particle swarm optimization (experimental)“. International Journal for Simulation and Multidisciplinary Design Optimization 8 (2017): A8. http://dx.doi.org/10.1051/smdo/2017001.
Der volle Inhalt der QuelleJu, Chanyoung, und Hyoung Il Son. „A distributed swarm control for an agricultural multiple unmanned aerial vehicle system“. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering 233, Nr. 10 (21.02.2019): 1298–308. http://dx.doi.org/10.1177/0959651819828460.
Der volle Inhalt der QuelleArul, Senthil Hariharan, und Dinesh Manocha. „SwarmCCO: Probabilistic Reactive Collision Avoidance for Quadrotor Swarms Under Uncertainty“. IEEE Robotics and Automation Letters 6, Nr. 2 (April 2021): 2437–44. http://dx.doi.org/10.1109/lra.2021.3061975.
Der volle Inhalt der QuelleEstevez, Julian, Jose M. Lopez-Guede und Manuel Graña. „Particle Swarm Optimization Quadrotor Control for Cooperative Aerial Transportation of Deformable Linear Objects“. Cybernetics and Systems 47, Nr. 1-2 (02.01.2016): 4–16. http://dx.doi.org/10.1080/01969722.2016.1128759.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Jia-Jun, und Guang-Yu Liu. „Saturated control design of a quadrotor with heterogeneous comprehensive learning particle swarm optimization“. Swarm and Evolutionary Computation 46 (Mai 2019): 84–96. http://dx.doi.org/10.1016/j.swevo.2019.02.008.
Der volle Inhalt der QuelleRendón, Manuel A., und Felipe F. Martins. „Path Following Control Tuning for an Autonomous Unmanned Quadrotor Using Particle Swarm Optimization“. IFAC-PapersOnLine 50, Nr. 1 (Juli 2017): 325–30. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2017.08.054.
Der volle Inhalt der Quelle侯, 磊磊. „PID Parameter Tuning of Quadrotor Attitude Control Based on Mended Tunicate Swarm Algorithm“. Journal of Sensor Technology and Application 12, Nr. 02 (2024): 175–86. http://dx.doi.org/10.12677/jsta.2024.122020.
Der volle Inhalt der Quelle