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Detección de fallas en vehículos aéreos no tripulados mediante señales de orientación y técnicas de aprendizaje de máquina

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Detección de fallas en vehículos aéreos no tripulados mediante señales de orientación y técnicas de aprendizaje de máquina

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López-Estrada, FR.; Méndez-López, A.; Santos-Ruiz, I.; Valencia-Palomo, G.; Escobar-Gómez, E. (2021). Detección de fallas en vehículos aéreos no tripulados mediante señales de orientación y técnicas de aprendizaje de máquina. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 18(3):254-264. https://doi.org/10.4995/riai.2020.14031

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/168908

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Title: Detección de fallas en vehículos aéreos no tripulados mediante señales de orientación y técnicas de aprendizaje de máquina
Secondary Title: Fault detection in unmanned aerial vehicles via orientation signals and machine learning
Author: López-Estrada, F. R. Méndez-López, A. Santos-Ruiz, I. Valencia-Palomo, G. Escobar-Gómez, E.
Issued date:
Abstract:
[EN] This work proposes an actuator fault detection and isolation scheme for a quadrotor unmanned aerial vehicle (UAV) under a data-driven approach using machine learning techniques. In this approach, an implicit model of ...[+]


[ES] Este trabajo propone un esquema de detección y localización de fallas en los actuadores de un vehículo aéreo no tripulado (VANT) del tipo cuadrirrotor. Para ello, se considera un enfoque basado en datos haciendo uso ...[+]
Subjects: Unmanned aerial vehicle , Fault detection and isolation , Principal component analisys , Machine learning , Quadrotor , Vehículo aéreo no tripulado , Detección e identificación de fallas , Análisis en componentes principales , Aprendizaje de máquina , Cuadrirrotor
Copyrigths: Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa)
Source:
Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. (issn: 1697-7912 ) (eissn: 1697-7920 )
DOI: 10.4995/riai.2020.14031
Publisher:
Universitat Politècnica de València
Publisher version: https://doi.org/10.4995/riai.2020.14031
Type: Artículo

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