用于尾座式飞行器非线性力估计的神经网络实现
人工智能
2020-10-14 v1
摘要
尾座式飞行器的控制是一项具有挑战性的任务，尤其在过渡机动期间升力和阻力呈现高度非线性。在本工作中，我们实现了一个能够估计此类非线性力的神经网络（NN）。一旦估计出这些力，便可提出一种控制方案，使这些力能被正确地前馈。我们的NN实现使用C++编程于PX4 Autopilot（一个开源无人机自动驾驶仪）上。为确保该实现不会显著影响自动驾驶仪性能，所编码的NN必须具有较轻的计算负载。为测试我们的方法，我们在使用PX4 Autopilot的软件在环（SITL）中开展了一系列逼真仿真。这些实验表明，所实现的NN可用于估计尾座式气动作用力，并可用于改进尾座式飞行器所有飞行阶段（悬停、巡航飞行和过渡）的控制算法。
引用
@article{arxiv.2010.06049,
title = {Implementation of a neural network for non-linearities estimation in a tail-sitter aircraft},
author = {A. Flores and G. Flores},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.06049},
year = {2020}
}
备注
11 pages, 8 figures