自律型エアロロボットの安全性向上を目的とした環境適応型飛行制御に関する研究

环境自适应飞行控制研究提高自主航空机器人安全性

基本信息

批准号：
18700199
负责人：
中西弘明
金额：
$ 2.3万
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：
2006
资助国家：
日本
起止时间：
2006 至 2007
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究で開発した航法システムを活用し,環境に含まれる不確かさの推定を行う方法の研究を行った.具体的には磁気偏角推定問題を取り上げた.磁気偏角を含まない方位角を推定する方法としてGPSコンパスが用いられているが,本研究が対象とするエアロロボットのような無人航空機に対してはペイロードやスケールから適していない.エアロロボットの移動を航法システムにより観測した結果から磁気偏角を推定する問題を定式化し,その解法に関する研究を行った.磁気偏角推定問題は2×2実行列の最大固有値問題となることを明らかにした.飛行実験により提案手法の有効性を確認した.さらに,環境に応じて自律・適応的に振舞いが変化する知的な飛行制御の研究を行った.具体的には,(1)環境の変化により生じる飛行安定性の損失を最小限にとどめ,安全性を向上させるために状態を自律的に変化させる機構の開発,(2)知的な非線形ロバスト適応飛行制御系に関する研究を行った.まず,対気速度と姿勢角の相関が高いことを利用した制御系を構築した.特に,ロール角のトリムからのずれは機体が横風を強く受けているか,横滑りを起こしていることを意味することから,飛行の安全性の指標として利用できる.ロール角誤差とロール角速度を元にして方位角制御を行うことにより,風上あるいは風下方向に機種をあわせる制御が実現できることを示した.提案手法によれば,風見安定効果よりピッチ角・ロール角の変動が大きく低減することができ,安全性の向上を図ることができることを飛行実験の結果から明らかにした.また,モジュール構造を持つロバスト制御系をニューラルネットワークにより学習する方法を提案した.さらに,ロバスト性を適応的に変化させる適応路バスト飛行制御系の設計を行い,高度方向のシミュレーション実験よりその有効性を確認した.

使用本研究中开发的导航系统，我们研究了如何估计环境中包含的不确定性。具体而言，我们讨论了磁挠度估计问题。 GPS指南针用作估计不包含磁性偏转的方位角的方法，但这不适用于无人驾驶汽车（例如，有效负载和尺度的这项研究中针对的航空机器人）。从使用导航系统观察到航空机器人运动的结果来估算磁偏转的问题。制定了标题，并研究了解决方案。据表明，磁偏转估计问题是2x2执行序列的最大特征值问题。通过飞行实验证实了所提出方法的有效性。此外，对智能飞行控制的研究，其行为根据环境自主和适应性变化。具体而言，（1）自动改变状态的机制的发展，以最大程度地减少环境变化并提高安全性造成的飞行稳定性的损失，（2）我们对非线性强大的适应性飞行控制系统进行了研究。首先，我们构建了一个控制系统，该系统利用空速和姿势角度之间的高相关性。特别是，由于侧面角度与装饰的偏差意味着飞机强烈暴露于横风吹动或侧滑，因此可以用作飞行安全的指示器。通过基于侧倾角误差和滚动角速度执行方位角控制，可以实现与在逆风或下风方向上匹配模型的控制。根据提出的方法，与风稳定性效应相比，可以显着降低螺距角和侧倾角的波动，并且可以提高安全性。我们还提出了一种使用神经网络学习具有模块化结构的健壮控制系统的方法。此外，我们设计了一种自适应胸围飞行控制系统，该系统可自适应改变鲁棒性，并通过在高度方向上的模拟实验确认了其有效性。