基于深度强化学习的仿生变形尾翼新型控制模式
流体动力学
2020-10-09 v1 机器人学
摘要
在固定翼飞机领域，许多变形技术已应用于机翼，如自适应翼型、变展长飞机、变后掠角飞机等，但针对尾翼的较少。传统固定翼尾翼包括水平尾翼和垂直尾翼。受鸟类尾翼启发，本文提出一种新型仿生尾翼。该尾翼具有一种新型控制模式，拥有多个控制变量。相较于传统固定翼尾翼，其增加了面积控制与绕纵对称轴的转动控制，因此可同时控制飞机的俯仰与偏航。当尾翼面积变化时，可改变飞机的机动性与稳定性，并提升飞机的气动效率。具有变形能力的飞机往往难以建立精确数学模型，因为模型具有强非线性，基于模型的控制方法难以应对此类强非线性飞机。近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于学习的控制方法亦大放异彩，其中深度强化学习算法可较好地解决难以建模的控制对象问题。本文采用无模型控制算法 PPO 控制尾翼，并使用传统 PID 控制副翼与油门。经仿真训练后，该尾翼展现出优异的姿态控制能力。
引用
@article{arxiv.2010.03814,
title = {A novel control mode of bionic morphing tail based on deep reinforcement learning},
author = {Liming Zheng and Zhou Zhou and Pengbo Sun and Zhilin Zhang and Rui Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.03814},
year = {2020}
}
备注
PDF, 8 pages with 10 figures, IEEE Robotics and Automation Letters and ICRA (under review)