知的な非線形ロバスト制御による自律型エアロロボットの超低空飛行に関する研究

智能非线性鲁棒控制自主航空机器人超低空飞行研究

• 批准号: 16700176
• 负责人: 中西 弘明
• 金额: $ 2.24万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2004
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2004 至 2005
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16700176/
• 关键词: 飛行ロボット; インテリジェントシステム; 非線形ロバスト制御; 非線形ロバスト適応制御; 低空飛行; 三次元地形計測; 3次元地形計測

本研究では自律型エアロロボットが数十cm〜数mの超低空を正確かつ安定に飛行するための制御技術に関する研究開発を行うことを目的とした.超低空飛行の実施には地面の形状,傾斜を正確に測定するシステムが不可欠である.このためにエアロロボットに小型レーザスキャナを搭載し,センシング情報をGPS-INS複合航法システムと複合することにより,地面の3次元形状測定システムの構築を行った.また,半導体ジャイロ・加速度計・磁気方位センサ・単独測位用GPSからなるGPS-INS複合航法システムを開発し,従来の複合航法システムと比較を行った結果,測定精度はほぼ同じ精度であるが小型・軽量化・低コスト化が可能であることを示した.さらに,飛行制御については環境の変化を認識し動的に補正を行う適応機構に関する研究を実施した.特に,複数の適応モジュールからなる飛行制御系では,学習過程の安定性を考慮した強化学習アルゴリズムを提案し,飛行制御実験によりその有効性を確認した.さらに,知的な非線形ロバスト制御としてニューラルネットワークを用いる制御について研究を実施し,風を確率的な不確かさと見なして学習したニューラルネットワークによる飛行制御実験を行い,従来の線形飛行制御系に比べて飛行性能とロバスト性のいずれの観点からも大きく向上することを示した.また,フライトシミュレータを用いたニューラルネットワークの学習結果からロバスト性の増大させるために必要な制御方式の変化について解析を行い,特に超低空飛行制御において重要である高度方向の制御に関してはロバスト性を増大させるには速度方向での制御方式の切換が必要となることが分かった.さらに,ニューラルネットワークのオンライン学習,適応バックステッピング法などの適応的飛行制御による高度制御実験を実施した.その結果,適応機構なしでは機体が数m/sの速度で上昇・下降してしまう疑似風(トリムの変化)を適応機構が働くことによりほぼ完全に打ち消すことができることを示した.

This study aims to develop a new type of self-control technology, which can be used to control and stabilize aircraft at low altitude. The shape of the ground and the inclination of the ground must be determined correctly. The information of GPS-INS composite navigation system and composite navigation system is carried out in the small size of the ground, and the three-dimensional shape measurement system of the ground is constructed. The GPS/INS hybrid navigation system developed by the semiconductor accelerometer and magnetic azimuth sensor for independent positioning was compared with the results of the hybrid navigation system. The accuracy of the measurement was different from the accuracy of the measurement. In addition, flight control system, environmental awareness, dynamic correction, appropriate organization and related research are carried out. In particular, the stability of the learning process should be considered in the flight control system, and the effectiveness of the flight control system should be confirmed. In addition, the study on the control of non-linear flight control system has been carried out, and the accuracy of wind control system has been observed. In addition, the study results of the low altitude flight control system have been analyzed, especially the importance of altitude control system, the importance of speed control system, the necessity of speed control system. In the meantime, the flight control system of the appropriate altitude control system is implemented. As a result, the speed of the body in several m/s is rising and falling, and the speed of the body in several m/s is falling.

项目成果

確率的な不確かさを伴う系に対するロバストな制御系の学習法

随机不确定性系统的鲁棒控制系统学习方法

• 发表时间: 2004
• 期刊: 第14回インテリジェント・システム・シンポジュウム講演論文集
• 作者: 中西弘明;井上紘一
• 通讯作者: 井上紘一

防災用インテリジェントエアロロボットの開発

防灾智能航空机器人研制

• 发表时间: 2005
• 期刊: NPO国際レスキューシステム研究機構季刊誌Quaterly Report創刊号 Vol.1,April
• 作者: 中西弘明;坂東麻衣;井上紘一;佐藤彰
• 通讯作者: 佐藤彰

自律型エアロロボットの開発とその災害対応活動に関する研究

自主航空机器人发展及其灾害应对活动研究

• 发表时间: 2004
• 期刊: 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会'04講演論文集
• 作者: 中西弘明;坂東麻衣;井上紘一;佐藤彰
• 通讯作者: 佐藤彰

A Stable Approach for Modular Learning and Its Application to Autonomous Aero-Robot

模块化学习的稳定方法及其在自主航空机器人中的应用

• 发表时间: 2006
• 期刊: Journal of Robotics and Mechatronics Vol.18,No.1
• 作者: Mai Bando;Hiroaki Nakanishi
• 通讯作者: Hiroaki Nakanishi

Rrobust Control System Design by Use of Neural Networks and Its Application to Autonomous UAV Flight Control.

使用神经网络的鲁棒控制系统设计及其在自主无人机飞行控制中的应用。

• 发表时间: 2004
• 期刊: Proceedings of the 2004 International Joint Conference on Neural Network (CD-ROM)
• 作者: Hiroaki Nakanishi;Koichi Inoue
• 通讯作者: Koichi Inoue