用于混合动力无人机的人工智能驱动控制器

有一种新方法正在开发中，可以自动为任何混合无人机(uav)设计无模式、模型不可知、人工智能驱动的控制器。

混合无人机是结合了多翼直升机和固定翼飞机优点的无人机。这些无人机配备了像多架直升机一样垂直起降的装备，但也具有传统飞机的强大气动性能和节能能力。然而，随着混合无人机的不断发展，远程控制它们仍然是一个挑战。这就是麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的团队带着他们的人工智能驱动控制器的原因。

为了控制混合无人机，一个系统指导飞行器的直升机型旋翼悬停，另一个系统指导飞机型旋翼的速度和距离。事实上，由于飞行器飞行动力学的复杂性，控制混合无人机是具有挑战性的。通常，控制器都是手工设计的，这是一个耗时的过程。

该团队解决了如何为不同的飞行模式(直升机模式、滑翔模式、过渡模式等)设计一个单一的控制器，并将控制器设计方法推广到任何无人机模型、形状或结构。

麻省理工学院的徐洁表示:“为这种混合设计设计一个控制器需要高水平的专业知识，而且是劳动密集型的。”“通过我们的自动控制器设计方法，任何非专业人士都可以将他们的新无人机模型输入系统，等待几个小时来计算控制器，然后让他们自己的定制无人机在空中飞行。这个平台可以让每个人都更容易使用混合无人机。”

研究中使用神经网络，进行仿真

研究人员的方法包括通过强化学习技术训练的基于神经网络的控制器设计。在他们的新系统中，用户首先通过从提供的数据集中选择和匹配部件来设计混合无人机的几何形状。

该设计随后在一个逼真的模拟器中用于自动计算和测试无人机的飞行性能。然后应用强化学习算法自动学习无人机的控制器，使其在高保真仿真中达到最佳性能。该团队成功地在模拟和实际飞行测试中验证了他们的方法。

随着混合无人机的持续流行，越来越需要简化和自动化控制器设计。在这项工作中，研究人员旨在提供一种新颖的模型不可知方法，以自动设计具有不同配置的车辆的控制器。

本内容最初出现在ISSSource.com。ISSSource是CFE Media的内容合作伙伴。Chris Vavra编辑，CFE Media制作编辑，cvavra@cfemedia.com．

原创内容可在isssource.com．

您是否具有本内容中提到的主题的经验和专业知识?您应该考虑为我们的CFE媒体编辑团队做出贡献，并获得您和您的公司应得的认可。点击在这里开始这个过程。