Алексей SPB
Хочешь сделать хорошо - сделай это сам! (c)
- Откуда
- Питер
Гугл перевод описания ролика:
Автономная эксплуатация летательных аппаратов с гибким крылом создает теоретические и технические проблемы, еще не рассмотренные в литературе. Отсутствие точной основы моделирования связано со сложной нелинейной аэродинамикой, обусловленной деформациями гибких крыльев, что, в свою очередь, усложняет управление и настройку приборов навигационной системы.
Это требует инновационных подходов к объединению доступных приборных платформ для автономного управления этим типом воздушного судна. В этой статье используются идеи из области приборостроения и измерений, машинного обучения и оптимизации для разработки автономной навигационной системы для самолета с гибким крылом.
Разработан новый процесс машинного обучения, основанный на механизме поиска ориентиров, для сопряжения измерений динамики ориентации крыла в реальном времени с решениями по управлению. Этот процесс реализуется с использованием онлайн-алгоритма итерации значений, основанного на двух улучшенных и взаимодействующих стратегиях управления без модели в режиме реального времени. Первая стратегия направлена на достижение целей отслеживания, тогда как вторая поддерживает стабильность системы.
Платформа нейронной сети, использующая адаптивные критики, используется для аппроксимации стратегий управления при одновременной аппроксимации оценок их значений. Для проверки работоспособности предлагаемой платформы используется экспериментальная система приведения в действие. Показано, что экспериментальные результаты согласуются с характеристиками стабильности предложенного подхода к адаптивному обучению без использования моделей.
.
Автономная эксплуатация летательных аппаратов с гибким крылом создает теоретические и технические проблемы, еще не рассмотренные в литературе. Отсутствие точной основы моделирования связано со сложной нелинейной аэродинамикой, обусловленной деформациями гибких крыльев, что, в свою очередь, усложняет управление и настройку приборов навигационной системы.
Это требует инновационных подходов к объединению доступных приборных платформ для автономного управления этим типом воздушного судна. В этой статье используются идеи из области приборостроения и измерений, машинного обучения и оптимизации для разработки автономной навигационной системы для самолета с гибким крылом.
Разработан новый процесс машинного обучения, основанный на механизме поиска ориентиров, для сопряжения измерений динамики ориентации крыла в реальном времени с решениями по управлению. Этот процесс реализуется с использованием онлайн-алгоритма итерации значений, основанного на двух улучшенных и взаимодействующих стратегиях управления без модели в режиме реального времени. Первая стратегия направлена на достижение целей отслеживания, тогда как вторая поддерживает стабильность системы.
Платформа нейронной сети, использующая адаптивные критики, используется для аппроксимации стратегий управления при одновременной аппроксимации оценок их значений. Для проверки работоспособности предлагаемой платформы используется экспериментальная система приведения в действие. Показано, что экспериментальные результаты согласуются с характеристиками стабильности предложенного подхода к адаптивному обучению без использования моделей.
.
