Machine Learning-Enhanced Mobility System Selection for Unmanned Ground Vehicles
Yazarlar (1)
Doç. Dr. Merdin DANIŞMAZ
Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü |
Diğer (Teknik, not, yorum, vaka takdimi, editöre mektup, özet, kitap krıtiği,
araştırma notu, bilirkişi raporu ve benzeri)
(SCI, SSCI, AHCI, SCI-Exp dergilerinde yayınlanan teknik not,
editöre mektup, tartışma, vaka takdimi ve özet türünden makale)
|
||
| Dergi Adı | Drones (Q1) | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | |||
| Makale Dili | İngilizce | Basım Tarihi | 01-2025 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 0 / 0 / – | DOI | 10.20944/preprints202501.1059.v1 |
| Makale Linki | https://doi.org/10.20944/preprints202501.1059.v1 | ||
| Özet |
| This study emphasizes the importance of accurately determining the mobility systems for unmanned ground vehicles (UGVs) to ensure optimal performance. The mobility system is crucial for reliable operation across various terrains and significantly affects energy efficiency, maneuverability, and load-carrying capacity. Choosing an unsuitable mobility... |
| Anahtar Kelimeler |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları |