2.845

2023影响因子

(CJCR)

  • 中文核心
  • EI
  • 中国科技核心
  • Scopus
  • CSCD
  • 英国科学文摘

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

舰载无人机自主着舰回收制导与控制研究进展

甄子洋

李贤伟, 高会军. 有限频域分析与设计的广义KYP引理方法综述. 自动化学报, 2016, 42(11): 1605-1619. doi: 10.16383/j.aas.2016.c160303
引用本文: 甄子洋. 舰载无人机自主着舰回收制导与控制研究进展. 自动化学报, 2019, 45(4): 669-681. doi: 10.16383/j.aas.2018.c170261
LI Xian-Wei, GAO Hui-Jun. An Overview of Generalized KYP Lemma Based Methods for FiniteFrequency Analysis and Design. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2016, 42(11): 1605-1619. doi: 10.16383/j.aas.2016.c160303
Citation: ZHEN Zi-Yang. Research Development in Autonomous Carrier-Landing/Ship-Recovery Guidance and Control of Unmanned Aerial Vehicles. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2019, 45(4): 669-681. doi: 10.16383/j.aas.2018.c170261

舰载无人机自主着舰回收制导与控制研究进展

doi: 10.16383/j.aas.2018.c170261
基金项目: 

国家自然科学基金 61741313

国家自然科学基金 61673209

航空科学基金 2016ZA52009

江苏省六大人才高峰高层次人才项目 KTHY-027

国家自然科学基金 61533008

中央高校基本科研业务费专项资金 NS2017015

详细信息
    作者简介:

    甄子洋  博士, 南京航空航天大学自动化学院教授.主要研究方向为预见控制, 智能与自适应控制, 无人机/舰载机/高超声速飞行器飞行控制, 多无人机集群协同控制与决策研究.E-mail:zhenziyang@nuaa.edu.cn

Research Development in Autonomous Carrier-Landing/Ship-Recovery Guidance and Control of Unmanned Aerial Vehicles

Funds: 

National Natural Science Foundation of China 61741313

National Natural Science Foundation of China 61673209

Aeronautical Science Foundation 2016ZA52009

Jiangsu Six Peak of Talents Program KTHY-027

National Natural Science Foundation of China 61533008

Fundamental Research Funds for the Central Universities NS2017015

More Information
    Author Bio:

     Ph. D., professor at the College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics. His research interest covers preview control, intelligent and adaptive control, UAV/carrier-based aircraft/hypersonic aircraft flight control, and multi-UAV swarm cooperative control and decision

  • 摘要: 舰载无人机正成为未来海战的重要组成部分,制导与控制是舰载无人机自主着舰/回收的关键技术.本文综述了舰载无人机自主着舰/回收制导与控制技术.概述了舰载无人机的发展历史,简单描述了舰载无人机跑道拦阻着舰、撞网回收、伞降回收、绳钩回收、天钩回收、过失速着舰、智能飞落着舰、风向筒回收、秋千式吊架回收等典型着舰回收方式.在深入分析无人机自主着舰/回收制导与控制关键问题的基础上,重点概述了无人机着舰/回收经典制导与现代制导技术,以及着舰/回收经典控制、现代控制、非线性与自适应控制、智能控制等飞行控制技术的研究现状.最后,对无人机自主着舰/回收制导与控制技术的发展状况进行总结,并对未来研究重点进行展望.
  • 两轮机器人作为典型的多变量、强耦合和非线性欠驱动复杂动态系统,近年来引起国内外很多研究学者的极大关注[1].而对于两轮机器人的研究主要集中在对其的运动平衡控制上,传统的控制方法主要有PID控制[2-3]、线性二次型调节器(Linear quadratic regulator,LQR)控制[4-5]、模糊控制[6]及其结合[7]等.在传统控制方法基础之上,很多自适应控制方法也应运而生[8-10],效果显著. 20世纪60年代末至70年代初,斯坦福研究所研制的移动式智能机器人Shakey[11],开启了对智能机器人的研究. 今天,对两轮机器人的运动平衡控制也开始由传统控制方法转向智能控制方法[12-13].

    目前,对机器人智能控制方法的研究主要是基于对人或动物获得行为技能过程的理解.1952年,日内瓦大学心理学教授Piaget在 The Origins of Intelligence in Children[14]一书中指出人类认知发育的第一阶段是感知运动技能的获得.从神经生理学出发,人或动物的感知运动技能是在其感知器官及运动器官与环境的不断接触过程中渐进形成和发展起来的,模拟人和动物的这种感知运动学习机制,并将其复制到机器人上,对实现机器智能有着重要的意义.有关机器人感知运动系统的研究由来已久并不断发展,Lee等[15]采用嵌入式系统为移动机器人设计了一种人工感知运动系统,使其能通过来自视觉和听觉的信息成功跟踪特定目标.Natale等[16]为人型机器人设计的感知运动系统,能够使其通过认知,由简单的初始化形态形成感知运动神经协调机制.Dong等[17]为模拟人类动作执行过程,提出一种名为SMS (Sensory motor system)的认知模型,并就抓取任务与人类抓取实验数据进行了比较,表明了其认知模型的合理性.Laflaquière等[18]为平面多关节机器人设计的感知运动系统使得机器人从抓取开始,在没有先验假设的情况下,仅仅通过感知运动经历逐渐形成感知概念.Teulière等[19]为机器人iCub建立了一个自主学习模型,通过对主动感知的有效编码,实现眼部运动平滑跟踪,实验结果表明所设计的模型和学习方法具有自校订特性和对感知运动环在强扰动下的鲁棒性.

    内发动机(Intrinsic motivation,IM)是发育心理学的一个重要概念,主要涉及自发探索和好奇心[20].内发动机源于智能体对其内在目标和目的的追求,与外界环境的奖励和惩罚无关,是智能体探索和学习环境的原动力.好奇心作为一种重要的内发动机元素,在智能体感知运动学习过程中发挥着重要的作用[21].发育机器人学诞生之后,Oudeyer等[22]提出了智能自适应好奇心IAC算法,实现了机器人高维感知运动空间里的低层动作选择. 之后,其团队对IAC进行改进,提出了SAGG-RIAC算法[23],该算法具有更高的探索能力. 综合好奇心、积极性以及创造性等因素,Der等[24]为自学习系统提出一种新的突触规则,将其在复杂机器人系统上进行测试,表现出一定程度的感知运动智能.

    Schyns等[25]指出,如果将大脑看作是一台处理信息的机器,那么其认知活动就可以解释为一个连接刺激(Stimulus)与响应(Response)的信息处理状态集,并在该理论指导下证明了使用学习自动机模拟大脑的可行性. 基于此,本文从智能科学角度出发,以学习自动机为数学模型,为两轮机器人建立起一种人工感知运动系统认知模型,模型中引入好奇心和取向性概念,设计了具有主动探索和学习环境的内发动机机制,使机器人能够在与环境的接触过程中渐进形成平衡技能,为两轮机器人运动平衡控制提供了新的思路. 与已有控制方法相比,本系统不需要被控对象模型,不需要教师信号,完全自主学习,符合生物智能的特点. 实验结果表明,本文设计的感知运动系统不仅学习速度快,同时能够有效避免小概率事件,学习效果稳定,且鲁棒性高.

    本文以北京工业大学人工智能与机器人研究所研制的一款两轮机器人为研究对象[26],其系统结构如图 1所示,主要由两个轮子和机身组成,两个轮子同轴安装,但独立驱动,机身上安置有姿态传感器,用来检测机器人的姿态信息,两轮机器人通过控制轮子运动来保持其姿态平衡.

    图 1  两轮机器人系统结构图
    Fig. 1  Two-wheeled robot´s system structure

    针对实际的机器人系统,其运动过程相对比较复杂,很难对其建立起十分精确的数学模型,因此对建模过程进行简化,在允许的范围内忽略或者简化摩擦、弹性等因素,建立满足系统动力学特性的近似模型. 针对本实验中采用的两轮机器人,在其建模过程中做出如下假设:机器人机身和左右两轮均为刚体且质量均匀分布,机器人机身重心与质心重合; 车轮与地面之间只有滚动摩擦,没有滑动摩擦; 同时,忽略内部轴承摩擦的能量损耗;忽略环境中风力、温度、其他摩擦力等造成的影响;忽略实际情况中电机电枢绕组中的电磁转矩、摩擦阻力耦矩等,只考虑摩擦力与摩擦力矩.

    基于以上假设,采用拉格朗日方法建立如图 1所示两轮机器人的动力学模型.图 1中,规定x 轴正方向为机器人运动正方向, $\varphi$ 为机器人身姿与 $z$ 轴夹角,顺时针方向为正, $\theta$ 为轮子转角,本文旨在验证所设计的感知运动系统的学习能力,暂时只考虑机器人俯仰平衡,不考虑航向控制,因此对左轮和右轮施加的控制力矩总是相等,两轮转动角度一致,统一表示为 $\theta_{l}=\theta_{r}=\theta$ .建模过程中各参数含义如表 1所示.

    表 1  两轮机器人物理参数
    Table 1  Two-wheeled robot´s physical parameters
    符号意义
    l机器人身体长度
    M机器人身体质量
    m轮子质量
    R轮子半径
    Jω轮子转动惯量
    τ轮子转矩
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    选取广义坐标为 $q=[\theta,\varphi,x]^{\rm T}$ ,则根据拉格朗日方程有

    \begin{equation}\displaystyle \frac{\rm d}{{\rm d}t} \frac{\partial {L}}{\partial{\dot{q}_{i}}}-\frac {\partial {L}}{\partial{q_{i}}}=F_{i}, i=1,2,3\end{equation}

    (1)

    其中, $L=T-U$ 为拉格朗日算子, $q_{i}$ 为第i个广义坐标, $F_{i}$ 为该广义坐标下对应的广义力,T为系统总动能,U为系统总势能.

    系统动能由轮子动能和身体动能两部分组成:

    \begin{align}T=&\ 2\times \frac{1}{2}m\dot{x}^{2}+2\times\frac{1}{2}J_{\omega}\dot{\theta}^{2} + \\&\ \frac{1}{2}M\left(\frac{{\rm d}}{{\rm d}t}\left(x+\frac{l}{2}{\sin}\varphi\right)\right)^2 + \\&\ \frac{1}{2}M\left(\frac{{\rm d}}{{\rm d}t}\left(\frac{l}{2}{\cos}\varphi\right)\right)^2+\frac{1}{6}Ml^{2}\dot{\varphi}^2= \\&\ \left(m+\frac{1}{2}M\right)\dot{x}^2+J_{\omega}\dot{\theta}^2 + \\&\ \frac{1}{2}Ml\dot{x}\dot{\varphi}{\cos}\varphi+\frac{1}{6}Ml^{2}\dot{\varphi}^2\end{align}

    (2)

    轮子无势能,所以系统势能等于身体势能

    \begin{equation}U=\frac{1}{2}Mgl{\cos}\varphi\end{equation}

    (3)

    根据拉格朗日方程有

    \begin{align}\begin{cases}\dfrac{\rm d}{{\rm d}t}\dfrac{\partial L}{\partial\dot{\theta}}-\dfrac{\partial L}{\partial\theta}=2(\tau-fR)\\\dfrac{\rm d}{{\rm d}t}\dfrac{\partial L}{\partial\dot{\varphi}}-\dfrac{\partial L}{\partial\varphi}=-2\tau\\\dfrac{\rm d}{{\rm d}t}\dfrac{\partial L}{\partial\dot{x}}-\dfrac{\partial L}{\partial x}=2f\end{cases}\end{align}

    (4)

    其中,f为轮子与地面之间的摩擦力.带入拉格朗日算子有

    \begin{align}\begin{cases}2J_{\omega} \ddot{\theta}=2(\tau-fR)\\\dfrac{1}{2}Ml\ddot{x}{\cos}\varphi+\dfrac{1}{3}Ml^{2}\ddot{\varphi}-\dfrac{1}{2}Mgl{\sin}\varphi=-2\tau\\(2m+M)\ddot{x}+\dfrac{1}{2}Ml\ddot{\varphi}{\cos}\varphi-\dfrac{1}{2}Ml\dot{\varphi}^2{\sin}\varphi=2f\end{cases}\end{align}

    (5)

    对式(5)进行求解,同时带入 $x=R\theta$ ,可得

    \begin{align}\begin{cases}\dfrac{1}{2}MRl\ddot{\theta}{\cos}\varphi+\dfrac{1}{3}Ml^2\ddot{\varphi}-\dfrac{1}{2}Mgl{\sin}\varphi=-2\tau\\\left(2mR^2+MR^2+2J_{\omega}\right)\ddot{\theta}+\dfrac{1}{2}MRl\ddot{\varphi}{\cos}\varphi -\\\qquad\dfrac{1}{2}MRl\dot{\varphi}^2{\sin}\varphi=2\tau\end{cases}\end{align}

    (6)

    令 $\widetilde{q}=[\theta,\varphi]^{\rm T}$ ,可得系统非线性动力学模型

    \begin{equation}M(\widetilde{q})\ddot{\widetilde{q}}+N(\widetilde{q},\dot{\widetilde{q}})=Eu\end{equation}

    (7)

    其中,

    \begin{align*}&M(\widetilde{q})=\left[\begin{matrix}\dfrac{1}{2}MRl\cos\varphi & \dfrac{1}{3}Ml^2\\2mR^2+MR^2+2J_{\omega}& \dfrac{1}{2}MRl{\cos}\varphi\end{matrix}\right]\\&N(\widetilde{q},\dot{\widetilde{q}})=\left[\begin{matrix}-\dfrac{1}{2}Mgl{\sin}\varphi\\-\dfrac{1}{2}MRl\dot{\varphi}^2{\sin}\varphi\end{matrix}\right]\\&E=\left[\begin{matrix}-2\\2\end{matrix}\right]\end{align*}

    感知运动系统综合了感受器功能和运动神经技能,包含感觉器官、传入神经、控制器官、 传出神经和运动器官.两轮机器人具有类似人或动物的 "感知-运动"特征,其运动控制过程的五个部分与感知运动系统五部分相对应.两轮机器人的传感检测装置对应感知运动系统感受器官,传感输入线路和A/D变换对应传入神经,认知单元对应控制器官,信号输出线路和D/A转换对应传出神经,电机对应运动器官. 因此,可以为两轮机器人设计一种人工感知运动系统,从而使其能够像人或动物一样实现运动平衡控制.

    本文设计的两轮机器人感知运动系统结构图如图2所示,主要由三部分构成: 感知系统、运动系统以及用来学习感知运动知识的感知运动认知系统.

    两轮机器人的感知系统用来感知机器人自身姿态信息,主要由姿态传感器构成,具体涉及倾角计和陀螺仪.倾角计用来检测机器人身姿倾斜角度,具体采用WQ90系列倾角计,其电压信号通过TMS320F2812处理器处理,得到控制器能够识别的机身倾斜角度信号;陀螺仪用来检测机器人倾角速度,具体使用日本住友精密工业公司与英国航天公司合作研发的产品CRS03系列角速度传感器.感知系统检测到的信号是感知运动系统认知系统的输入.

    图 2  两轮机器人感知运动系统结构图
    Fig. 2  Two-wheeled robot´s sensorimotor system structure

    本文以学习自动机为数学模型,引入影响生物动作选择的两个主要内在因素:取向性和好奇心概念,为两轮机器人感知运动学习过程构建了一种认知模型,具体为一个八元组: $\langle S,M,O,N,C,V,V_{s}$ , $L\rangle$ ,各元素含义具体如下:

    1) S:系统离散感知状态集合. $S=\{s_{i}|i=1$ ,2, $\cdots,n_s\}$ , $s_{i}$ 为系统第i个可感知的状态, $n_{s}$ 为可感知状态的数目.

    2) M:系统可执行动作集合. $M=\{m_{j}|j=1$ ,2, $\cdots,n_{m}\}$ , $m_{j}$ 为机器人第j个可执行动作, $n_{m}$ 为机器人可执行动作的个数.

    3) O:系统"感知-运动" 取向性映射矩阵. O = $\{o_{ij}|i=1,2,\cdots,n_{s},j=1,2,\cdots,n_{m}\}$ , $o_{ij}$ 表示一条"感知-运动" 映射,表征系统在感知状态 ${s_i} \in S$ 下对动作 $m_{j}$ 的取向性,或称感知状态 $s_{i}$ 与动作 $m_{j}$ 的感知运动取向性为 $o_{ij}$ .智能体在任何感知状态下对该状态下所有动作的取向性总和保持不变,即当智能体在某一状态下对其中一动作的取向性增加时,同时意味着对其他动作的取向性减小,本文中所设定的取向性满足 $0\leq o_{ij}\leq 1$ 且 $\sum_{j=1}^{n_{m}}o_{ij}=1$ .

    4) N: 状态学习次数. $N=\{n_{i}|i=1,2,\cdots$ , $n_{s}\}$ , $n_{i}$ 为至t时刻状态 $s_{i}$ 被学习的次数.

    5) C:好奇心. $C=\{c_{i}|i=1,2,\cdots,n_{s}\}$ , $c_{i}$ 为系统在状态 $s_{i}$ 下的好奇心函数,从生物学角度出发,动物在某一状态下的好奇心随探索该状态次数的增加而下降,基于此,系统好奇心函数设计如下:

    \begin{align}c_{i}=\displaystyle\frac{1}{1+{\rm e}^{0.01(n_{i}-1) }}\end{align}

    (8)

    6) V:系统状态取向值,用来决定取向函数的值. $V(t)=\{v_{i}(t)|i=1,2,\cdots,n_{s}\}$ ,其中 $v_{i}(t)$ 为t时刻系统处于状态 $s_{i}$ 时的状态取向值,具体定义为: ${v_i}(t) = a{\varphi ^2}(t) + b\varphi (t)\dot \varphi (t) + c{\dot \varphi ^2}(t)$ .

    7) $V_{s}$ :取向函数,用来决定系统的学习方向.设t时刻系统处于状态 $s_{i}$ ,系统状态取向值为 $v_{i}(t)$ ,执行某一动作后,在 $t+1$ 时刻系统状态变为 $s_{j}$ ,系统状态取向值更新为 $v_{j}(t+1) $ ,则取向函数定义为 $V_{s}(t+1) =v_{i}(t)-v_{j}(t+1) $ .

    8) L:系统学习机制. 系统在t时刻处于状态 $s_{i}$ ,执行动作 $m_{j}$ ,系统状态发生变化,取向性也随之发生改变, $t+1$ 时刻系统在状态 $s_{i}$ 下对该状态下不同动作的取向性学习过程如下:

    \begin{align}\Delta= \begin{cases}1,& \mbox{若} V_{s}(t+1) >0\\0,&\ mbox{若} V_{s}(t+1) =0\\-1,&\ mbox{若} V_{s}(t+1) <0\end{cases}\end{align}

    (9)

    \begin{align}L: \begin{cases}o_{ij}(t+1) =\\\qquad \dfrac{o_{ij}(t)+\Delta \times o_{ij}(t)(1-{\rm e}^{-\eta |V_{s}(t+1) |})}{1+\Delta \times o_{ij}(t)(1-{\rm e}^{-\eta|V_{s}(t+1) |})}\\o_{ij^{'}}(t+1) =\\\qquad\dfrac{o_{ij^{'}}(t)}{1+\Delta \times o_{ij}(t)(1-{\rm e}^{-\eta |V_{s}(t+1) |})}\end{cases}\end{align}

    (10)

    其中, $\eta$ 为取向性学习参数.

    两轮机器人的运动系统为机器人的两个轮子,机器人通过控制安装在轮子上的直流电机控制机器人前后运动从而达到身体平衡控制.电机具体选用MaxonRe36型直流电机,电机驱动器为奕山电机公司伺服驱动器ED-Y1030A1.

    步骤1. t时刻,感知系统感知机器人实际状态;

    步骤2. 感知系统将感知到的身姿信息输入认知系统,认知系统首先对来自感知系统的连续信息进行离散化,判定机器人当前所处离散感知状态 $s_{i}$ ;

    步骤3.计算机器人当前所处状态下的状态取向值、对各动作的取向性 $o_{ij}(t)$ 以及该状态下的好奇心 $c_{i}(t)$ ,并将该好奇心随机投射到某个动作之上;

    步骤4. 依据内发动机机制选择动作,具体为选择所处状态下取向性和好奇心和值最大的动作;

    步骤5. 运动系统执行选定的动作,状态发生转移;

    步骤6. 计算新的状态取向值及取向函数的值,根据式(9) 和式(10) 更新取向性映射矩阵,获得新的"感知-运动"映射,如此循环,直至达到学习目标.

    根据设计的感知运动系统对实验过程进行设置.首先针对具体研究对象---两轮机器人,对其身姿倾斜角度和倾斜角速度进行离散化划分,均划分为9个状态,具体如表 2所示.

    表 2  TWR-SMS状态划分
    Table 2  TWR-SMS state division
    φ(º) $\dot \varphi $ (º/s)
    (-∞,-17.5) (-∞,-20)
    [-17.5,-12.5) [-20,-15)
    [-12.5,-7.5) [-15,-10)
    [-7.5,-2.5) [-10,-5)
    [-2.5,+2.5) [-5,+5)
    [+2.5,+7.5) [+5,+10)
    [+7.5,+12.5) [+10,+15)
    [+12.5,+17.5) [+15,+20)
    [+17.5,+∞)[+20,+∞)
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    因此,系统共有 $n_{s}=9\times9=81$ 个学习状态; 运动操作为轮子转矩,设定系统在每个状态下可执行操作相同,具体为 $M=\{-5,-2,-0.1,0,0.1,2,5\}$ ,因此 $n_{m}=7$ ; 初始时刻,机器人没有任何先验知识,在各状态下对所有动作的取向性相等,即 $o_{ij}(0) =$ $1/n_{m}$ $(i=1,2,\cdots,n_{s},j=1,\cdots,n_{m})$ ;系统其他参数在初始时刻的设置如下: 学习次数 ${n_i}(0) = 0(i = 1, \cdots ,{n_s})$ ,初始时刻各状态下好奇心最大为 $c_{i}(0) =0.5025(i=1,\cdots,n_{s})$ ,状态取向值参数a = 255,b=122,c=9,取向性学习参数为 $\eta=0.1$ .

    设定机器人初始学习角度为 $-10^{\circ}$ ,学习采样时间为 $t_{s}=0.01$ s. 为清楚显示机器人的学习过程,在此设定轮次学习,每轮学习1000步,之后在前一次学习基础上继续学习.学习过程中,如果倾角 $|\varphi|> 15^{\circ} $ ,则认为机器人倾倒一次,将机器人拉回初始状态继续学习.

    实验1. 基本学习过程.为显示TWR-SMS基本学习过程,本文记录了机器人前10轮学习过程中身姿角度及角速度变化曲线,分别如图 3图 4中实线所示,为第1轮、第4轮、第7轮和第10轮的学习结果.从图 3可以看出,在第1轮学习过程中,机器人没有任何先验知识,对动作的选择具有随机性,因此不稳定,身姿晃动较大,根据实验记录数据,机器人在本轮学习过程中共倾倒8次; 经过两轮学习后,在第4轮中,机器人已经能够不再倾倒,但仍然存在一定晃动; 进入第7轮学习,机器人已经能够迅速到达平衡点并稳定在平衡点附近,实验结果说明,通过学习机器人获得了感知状态和动作之间的有效映射,能够在不同的状态下选择不同的动作从而达到平衡控制,体现了认知模型的学习本质.同样的学习过程也体现在了机器人身姿角速度的变化过程中,如图 4中实线所示,为对应轮次中机器人身姿角速度变化过程,可以看到学习初期机器人角速度变化范围较大,进入学习后期,角速度只在零点附近很小的范围内波动. 由实验结果可知,到达学习后期,机器人的角度和角速度都在一个很小的范围内波动,因此系统较稳定.

    为体现本感知运动系统在内发动机机制指导下的主动学习的优越性,将主动学习与依概率学习机制[12-13]指导下的学习方法进行了对比. 所谓的依概率学习机制,指的是智能体在学习过程中,总是以较大的概率选择取向性较大的动作,以较小的概率选择取向性较小的动作. 在同样的条件下,依概率学习下的结果如图 3图 4中虚线所示,为对应轮次下的学习曲线.首先同样作为一种智能学习机制,可以看出依概率学习体现出类似本文感知运动系统的学习过程,这是学习系统的共同点. 通过实验对比发现,在依概率学习机制指导下,系统仅仅在第1轮的学习过程中发生了4次倾倒,而主动学习方法在前3轮学习过程中均发生过倾倒,倾倒次数分别为8次、1次、2次,之后进入稳定状态,不再倾倒.这是因为本文设计的感知运动系统引 入了好奇心概念,学习初期,智能体对各动作好奇心较大,因此对各动作的探索度较高,容易导致失败.一旦进入稳定期,所设计的感知运动系统就表现出较好的稳定性,从图 3中第7轮与第10轮的学习结果可以看出,感知运动系统下的机器人身体更能够稳定在0点,不发生太大变化,而依概率学习下的学习系统虽然也能稳 定在误差允许范围内,但过程较不稳定,容易发生晃动,该结论在机器人的身姿角速度曲线中体现更为明显,从图 4中第7轮学习可以看出,主动学习下的机器人身姿角速度变化非常小,基本保持在一个很小 的范围内,而在依概率学习下,虽然角速度也能保持在一定范围内,但是变化仍比较明显,出现很多毛刺,有时角速度甚至会突然变大,该情况的发生主要是由于依概率学习过程中存在的小概率事件造成的.

    图 3  主动学习及依概率学习下的身姿角度学习曲线
    Fig. 3  Learning curves of posture´s angle under active learning and probabilistic learning
    图 4  主动学习及依概率学习下的身姿角速度学习曲线
    Fig. 4  Learning curves of posture´s angular velocity under active learning and probabilistic learning

    实验2. 小概率事件对比实验. 智能体在学习过程中,当进入稳定状态后,若仍然选择了取向性或概率很小的动作,则称之为小概率事件,从工程角度出发,小概率事件往往具有破坏性的结果,因此在系统进入稳定状态后,应避免小概率事件的发生.本文对主动学习和依概率学习下的小概率事件进行了对比,实验中,认为机器人进入稳定期后,若仍选择了取向性或概率小于0.01的动作,则为小概率事件. 方便起见,本文对10轮学习过程中被选动作取向性或概率小于0.01的次数都进行了记录,结果如表 3所示. 实验数据显示,在主动学习下,系统从第4轮开始,不再选择取 向性小于0.01的动作,因此可知系统之后进入稳定状态后不再发生小概率事件. 观察依概率学习下的身姿角度曲线,可知系统从第4轮开始已进入稳定状态,因此之后的记录数据均为小概率事件,这直接影响智能系统进入稳定期后的学习效果.

    表 3  小概率事件发生次数
    Table 3  Numbers of small probability event
    12345678910
    主动学习3940000000
    依概率学习02781213127107
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    实验3. 学习速度对比实验.系统熵表征系统的自学习和自组织特性,常被用来描述系统的学习程度[13],本文感知运动系统熵定义如下:

    $\eqalign{ & E(t) = - \sum\limits_{i = 1}^{{n_s}} {\sum\limits_{j = 1}^{{n_m}} {{o_{ij}}} } (t){\rm{lo}}{{\rm{g}}_2}{o_{ij}}(t) = \cr & - \sum\limits_{i = 1}^{{n_s}} {\sum\limits_{j = 1}^{{n_m}} {{o_{ij}}} } ({m_j}(t)|{s_i}){\rm{lo}}{{\rm{g}}_2}{o_{ij}}({m_j}(t)|{s_i}) \cr} $

    (11)

    将本文主动学习下的感知运动系统与依概率选择下的智能系统的学习速度进行比较,结果如图 5所示.图 5中实线和虚线分别为两种学习机制下的熵曲线,初始时刻,系统由于没有任何先验知识,随机性最大,因此熵值也最 大,随着学习的进行,智能体学习到一定的知识,熵值不断下降,系统熵值的下降速度体现了 系统的学习速度. 从图 5可以看出,相较于依概率学习机制,主动学习机制具有更快的学习速度.

    图 5  熵学习曲线
    Fig. 5  Entropy´s learning curves

    实验同样记录了10轮学习过程中两种学习机制指导下智能体对不同动作的选择次数,分别如表 4表 5所示. 从表 4中可以看出,主动学习机制下,系统对动作+5和-5的选择次数以很快的速度不 断下降,这是因为随着学习的进行,在之后的轮次学习中,系统能够较早进入稳定状态,因此对 +5和-5的需求减少,这同样体现了主动学习下系统的学习速度. 相比较而言,表5中记录的依概率 学习下,系统对动作+5和-5的选择次数同样经历了一个下降过程,但是下降速度较慢. 该对比数据再一次说明主动学习下的智能系统具有较快的学习速度,相较于依概率学习机制下的智能系 统,能够更早进入稳定状态.

    实验4. 抗干扰对比实验. 机器人在运动过程中,难免受到来自外界的干扰,这些干扰有时会严重 影响机器人的平衡和稳定,因此,是否具有好的抗干扰能力是衡量两轮机器人控制系统的一个重要性能指标. 为验证本文感知 运动系统TWR-SMS的抗干扰能力,将本文系统与传统LQR控制方法在同等干扰条件的实验结果进行了对比.假设机器人在运动第500步时,受到一个幅值为10的脉冲扰动,实验结果如图6所示.图 6(a)为机器人身姿角度变化曲线,图 6(b)为身姿角速度变化曲线.两幅图中实线为 TWR-SMS指导下所得曲线,虚线为LQR方法下所得曲线.由仿真数据结果得知,在以上脉冲干扰下,感知运动系统大约经过77步回到平衡位置,期间最大偏移角度约为 $0.97^{\circ}$ ,而LQR控制则大约需要101步回到平衡位置,期间最大偏移角度为 $2.34^{\circ}$ . 图 6(b)中身姿角速度变化曲线体现出同样的特点. 由实验结果可知,相对于传统LQR方法,TWR-SMS在遇到干扰信号时,状态变化幅值小,调节时间短,对来自外界环境的干扰体现出更好的 鲁棒性,这也正是学习系统的特点之一.

    表 4  主动学习下动作选择次数
    Table 4  Motion selection numbers under active learning
    主动学习12345678910
    -519111980271434232
    -216723524111486167191209150201
    -0.1130122182145115233213243226359
    01491201171865910812313383156
    0.115212813135565333319421339681
    214017014611766156172199140201
    57110610356703120
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格
    表 5  依概率学习下动作选择次数
    Table 5  Motion selection numbers under probabilistic learning
    依概率学习12345678910
    -5186957361433029304429
    -2141122140116197166208197187177
    -0.1144166217214220237206203231258
    0137170200215199189196194199172
    0.1148177202181174179172173153174
    2112161117162132162168175154156
    51321095151353721283234
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格
    图 6  抗干扰对比曲线
    Fig. 6  Contrast curves under disturbance

    实验5. 模型参数变化对比实验. 现实物理系统中,随着系统不断运行,会由于设备或者电路老化等原因而引起被控对象模型参数发生变化.本文以电路老化引起的电机电压出现偏差,进而导致电机驱动力矩发生偏差为例,进行如下对比实验:假设模型从第300步开始,电机实际驱动力矩与控制器期望输出力矩出现了0.3的偏差.图 7中实线为TWR-SMS在此情况下的控制效果,虚线为传统LQR控制效果.从实验结果可以看出,在模型参数发生变化时,传统LQR控制方法下的机器人角度出现了偏差,而控制系统又没有针对此偏差进行预测并加入相应的控制器进行补偿,导致机器人最终无法回到平衡位置.相比之下,TWR-SMS是基于学习理论建立的,不需要被控对象模型,在模型/环境发生变化后,依旧可以通过重新学习达到控制目标.该实验结果同样说明本系统对模型环境发生变化具有较强的适应性,与传统控制方法相比,具有较强的鲁棒性.

    图 7  被控模型参数变化对比曲线
    Fig. 7  Contrast curves under the change of the controlled model´s parameters

    本文是为两轮机器人建立感知运动系统的初步探索,所建立的感知运动系统具有内发动机机制,能够使机器人主动探索环境,学习环境知识. 目前,研究的重点主要集中在两轮机器人自平衡控 制上,保持自身平衡是两轮机器人所必须具备的一个重要特性,实验结果表明所建立的感知运动系统能够使机器人通过与环境的不断接触学会保持自身平衡这一技能,并且学习速度快,学习效果稳定,鲁棒性好. 在此基础之上,将来期望完善两轮机器人感知运动系统设计,在保证自身平衡控制的同时,能够实现多模式(如定点运动、自由运动以及速度跟踪运动等)下的运动平衡控制.


  • 本文责任编委 朱纪洪
  • 图  1  无人机自动着舰/回收制导与控制系统原理框图

    Fig.  1  Guidance and control system diagram for automatic carrier-landing/ship-recovery of UAV

    图  2  翔飞无人机纵向控制系统结构

    Fig.  2  Xiangfei UAV longitudinal control system structure

    图  3  基于自适应控制的无人机着舰控制系统

    Fig.  3  Adaptive control based UAV carrier-landing control system

  • [1] Pu H Z, Zhen Z Y, Xia M. Flight control system of unmanned aerial vehicle. Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2015, 32(1):1-8 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/shjtdxxb201506024
    [2] Alkire B, Kallimani J G, Wilson P A, Moore L R. Applications for NAVY Unmanned Aircraft Systems. Technical Report MG-957-NAVY, National Defense Research Institute, USA, 2010.
    [3] Nader C E. An analysis of manpower requirements for the United States marine corps tiers Ⅱ and Ⅲ unmanned aerial systems family of systems program[Master thesis], Naval Postgraduate School, USA, 2007.
    [4] Perry J D. Navy unmanned air systems 1915-2011. In: Proceedings of the AIAA Centennial of Naval Aviation Forum "100 Years of Achievement and Progress". Virginia Beach, VA, USA: AIAA, 2011.
    [5] Kracinovich S, Engdahl J. Overview of US Navy UAS Programs of Record to TTCP, MAD UAS Meeting, ADA580879, Naval Air Systems Command, USA, 2012.
    [6] Anon. Jindivik Mk 4A Design Summary. Project Report B4A-C00-051, Aerospace Technologies of Australia, Australia, 1991.
    [7] Gautrey J E, Cook M V. LPV autopilot design of a Jindivik UAV. In: Proceedings of the 2009 AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference. Chicago, Illinois, USA: AIAA, 2009.
    [8] Fitzgerald P. Model Flight Control System Design for the Jindivik UAV[Master thesis], Cranfield University, UK, 2000.
    [9] Zhen Z Y, Zhang Z B, Zhang J H. Guidance and control techniques of carrier based aircraft for automatic carrier landing. Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2017, 34(6):600-608 http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-NJHY201706002.htm
    [10] 杨一栋, 甄子洋, 邱述斌, 徐佳龙.无人机着舰制导与控制.北京:国防工业出版社, 2013.

    Yang Yi-Dong, Zhen Zi-Yang, Qiu Shu-Bin, Xu Jia-Long. UAV Carrier Landing Guidance and Control. Beijing:National Defence Industrial Press, 2013.
    [11] 杨一栋, 郑峰婴, 王新华, 史卫民, 徐佳龙.舰载机等效模型及着舰控制规范.北京:国防工业出版社, 2013.

    Yang Yi-Dong, Zheng Feng-Ying, Wang Xin-Hua, Shi Wei-Min, Xu Jia-Long. Equivalent Models and Landing Control Criterion of Carrier Based Aircraft. Beijing:National Defence Industry Press, 2013.
    [12] 杨一栋.舰载飞机着舰引导与控制.北京:国防工业出版社, 2007.

    Yang Yi-Dong. Carrier Landing Guidance and Control of Carrier-based Aircraft. Beijing:National Defence Industry Press, 2007.
    [13] Holmberg J, Leonard J, King D, Cotting M. Flying qualities specifications and design standards for unmanned air vehicles. In: Proceedings of the 2013 AIAA Atmospheric Flight Mechanics Conference and Exhibit. Honolulu, Hawaii, USA: AIAA, 2013.
    [14] Harbaugh P M. Where stands the LSO. Naval Aviation News, NavWeps, 1962, 00-75R-3:16 http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=10.1177/13670069000040020109
    [15] Fitzgerald P. Flight Control System Design for Autonomous UAV Carrier Landing[Ph. D. dissertation], Cranfield University, UK, 2004.
    [16] 裴锦华.无人机撞网回收的技术发展.南京航空航天大学学报, 2009, 41(S1):6-11 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/njhkht2009z2002

    Pei Jin-Hua. Technology development of UAV net recovery system. Journal of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2009, 41(S1):6-11 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/njhkht2009z2002
    [17] Fahlstrom P G, Gleason T J. Introduction to UAV Systems (4th edition). New York, USA:John Wiley and Sons, 2012.
    [18] McGillivary P. Design considerations for launch and recovery of autonomous systems from ships, including coast guard icebreakers. In: Proceedings of the 2010 Symposia on Launch and Recovery. Arlington, VA, USA, 2010. 1-22
    [19] Skulstad R, Syversen C L, Merz M, Sokolova N, Fossen T I, Johansen T A. Net recovery of UAV with single-frequency RTK GPS. In: Proceedings of the 2015 IEEE Aerospace Conference. Big Sky, MT, USA: IEEE, 2015. 1-10
    [20] Syversen C L, Skulstad R. Low-Cost Instrumentation System for Recovery of Fixed-Wing UAV in a Net[Master thesis], Norwegian University of Science and Technology, Trondheim, Norway, 2014.
    [21] Yoon S, Kim Y, Kim S. Pursuit guidance law and adaptive backstepping controller design for vision-based net-recovery UAV. In: Proceedings of the 2008 AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit. Honolulu, Hawaii, USA: AIAA, 2008.
    [22] Yoon S, Kim H J, Kim Y. Spiral landing trajectory and pursuit guidance law design for vision-based net-recovery UAV. In: Proceedings of the 2009 AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference. Chicago, Illinois, USA: AIAA, 2009.
    [23] Bradley C, Daniel J, Hanks D, Mckelvey J, Raanan J. UAV Mothership, ADA518429, Naval Surface Warfare Center Carderock Division, USA, 2009.
    [24] 郭亮, 张红英, 童明波.无人机伞回收动力学分析.南京航空航天大学学报, 2012, 44(1):14-19 doi: 10.3969/j.issn.1005-2615.2012.01.003

    Guo Liang, Zhang Hong-Ying, Tong Ming-Bo. Dynamics analysis on parachute recovery of unmanned aerial vehicle. Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2012, 44(1):14-19 doi: 10.3969/j.issn.1005-2615.2012.01.003
    [25] Wyllie T. Parachute recovery for UAV systems. Aircraft Engineering and Aerospace Technology, 2001, 73(6):542-551 doi: 10.1108/00022660110696696
    [26] Brown G, Haggard R, Fogleman J. Parafoils for shipboard recovery of UAVs. In: Proceedings of the 11th Aerodynamic Decelerator Systems Technology Conference. San Diego, CA, USA: AIAA, 1991. 48-53
    [27] Crowther W J, Prassas K. Post stall landing for field retrieval of UAVs. In: Proceedings of the 14th Bristol International Unmanned Air Vehicle Systems Conference. Bristol, UK, 1999.
    [28] Walz M. Parasail launch and recovery of fixed wing UAVs. Unmanned Systems, 2002. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=CC027928547
    [29] Dennis B D. Methods and Apparatuses for Capturing and Recovering Unmanned Aircraft, Including a Cleat for Capturing Aircraft on a Line, U.S. Patent 7059564, June 2006.
    [30] Gajjar B I, Zalewski J. A07:On-ship landing and takeoff of unmanned aerial vehicles (UAV's). IFAC Proceedings Volumes, 2004, 37(20):42-46 doi: 10.1016/S1474-6670(17)30568-2
    [31] Khantsis S. Control System Design Using Evolutionary Algorithms for Autonomous Shipboard Recovery of Unmanned Aerial Vehicles[Ph. D. dissertation], Royal Melbourne Institute of Technology, Australia, 2006.
    [32] Khantsis S, Bourmistrova A. UAV controller design using evolutionary algorithms. In: Proceedings of the 18th Australian Joint Conference on Advances in Artificial Intelligence. Berlin, Germany: Springer, 2005. 1025-1030
    [33] 卢伟, 马晓平, 周明, 孙林峰.无人机绳钩回收系统的动力学特性仿真分析.航空学报, 2015, 36(10):3295-3304 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/hkxb201510010

    Lu Wei, Ma Xiao-Ping, Zhou Ming, Sun Lin-Feng. Simulation analysis of dynamic characteristic of UAV rope-hook recovery system. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2015, 36(10):3295-3304 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/hkxb201510010
    [34] Eriksson M, Ringman P. Launch and Recovery Systems for Unmanned Vehicles Onboard Ships. A Study and Initial Concepts[Master thesis], KTH Royal Institute of Technology, Sweden, 2015.
    [35] Mathisen S H, Gryte K, Johansen T, Fossen T I. Non-linear model predictive control for longitudinal and lateral guidance of a small fixed-wing UAV in precision deep stall landing. In: Proceedings of the 2016 AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference. San Diego, USA: AIAA, 2016. 1-16
    [36] Crowther W J. Perched landing and takeoff for fixed wing UAVs. In: Proceedings of the 2000 Applied Vehicle Technology Symposium on Unmanned Vehicles for Aerial, Ground and Naval Military Operations. Ankara, Turkey, 2000.
    [37] Nagendran A, Crowther W, Richardson R. Biologically inspired legs for UAV perched landing. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, 2012, 27(2):4-13 doi: 10.1109/MAES.2012.6163608
    [38] Xie P, Ma O, Zhang L, Zhao Z. A bio-inspired UAV leg-foot mechanism for landing, grasping and perching tasks. In: Proceedings of the 2015 AIAA Atmospheric Flight Mechanics Conference. Kissimmee, Florida, USA: AIAA, 2015. 1-15
    [39] Nagendran A, Richardson R C, Crowther W J. Bell shaped impedance control to minimize jerk while capturing delicate moving objects. In: Proceedings of the 4th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics, Robotics and Automation. Angers, France, 2007. 504-511
    [40] Frick H E. Retrieving and/or Launching System, U.S. Patent 4523729, February 1982.
    [41] Sarigul-Klijn N, Sarigulklijn M. A novel sea launch and recovery concept for fixed wing UAVs. In: Proceedings of the 54th AIAA Aerospace Sciences Meeting. San Diego, California, USA: AIAA, 2016. 1-11
    [42] Joseph M, Sweger F. Design Specifications Development for Unmanned Aircraft Carrier Landings: A Simulation Approach. U.S.N.A. Trident Scholar Project Report No. 316, United States Naval Academy Annapolis, Maryland, USA, 2003.
    [43] Perh D. A Study into Advanced Guidance Laws Using Computational Methods[Master thesis], Naval Postgraduate School, USA, 2011.
    [44] 甄子洋, 杨一栋, 王新华, 江驹.一种雷达引导无人机自动着舰制导与控制系统及其控制方法, 中国. ZL201510747257.8, 2018.

    Zhen Zi-Yang, Yang Yi-Dong, Wang Xin-Hua, Jiang Ju. Radar Guided Uav Automatic Landing Guidance and Control System and Control Method, China. Patent ZL201510747257.8, 2018.
    [45] 甄子洋, 王新华, 江驹, 杨一栋.一种GPS引导的无人机自动着舰自适应控制系统及方法, 中国. CN201510572353.3, 2015.

    Zhen Zi-Yang, Wang Xin-Hua, Jiang Ju, Yang Yi-Dong. GPS guided UAV automatic landing adaptive control system and method, China. Patent CN201510572353.3, 2015.
    [46] Skulstad R, Syversen C, Merz M, Sokolova N, Fossen T, Robert J T. Autonomous net recovery of fixed-wing UAV with single-frequency carrier-phase differential GNSS. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, 2015, 30(5):18-27 doi: 10.1109/MAES.2015.7119821
    [47] Kim H J, Kim M, Lim H, Park C, Yoon S, Lee D, et al. Fully autonomous vision-based net-recovery landing system for a fixed-wing UAV. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2013, 18(4):1320-1333 doi: 10.1109/TMECH.2013.2247411
    [48] You D I, Jung Y D, Cho S W, Shin H M, Lee S H, Shim D H. A guidance and control law design for precision automatic take-off and landing of fixed-wing UAVs. In: Proceedings of the 2012 AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference. Minneapolis, Minnesota, USA: AIAA, 2012. 1-19
    [49] 郑峰婴, 龚华军, 甄子洋.基于坐标系动态变化的无人机着舰引导算法.中南大学学报(自然科学版), 2016, 47(8):2685-2693 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/zngydxxb201608020

    Zheng Feng-Ying, Gong Hua-Jun, Zhen Zi-Yang. Carrier UAV autonomous landing algorithm based on dynamic change of coordinate system. Journal of Central South University (Science and Technology), 2016, 47(8):2685-2693 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/zngydxxb201608020
    [50] Storvik M. Guidance System for Automatic Approach to a Ship[Master thesis], Norwegian University of Science and Technology, Norwegian, 2003.
    [51] Chwa D, Choi J Y, Anavatti S G. Observer-based adaptive guidance law considering target uncertainties and control loop dynamics. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2006, 14(1):112-123 doi: 10.1109/TCST.2005.860529
    [52] Kim B S, Calise A J, Sattigeri R. Adaptive, integrated guidance and control design for line-of-sight-based formation flight. Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 2007, 30(5):1386-1399 doi: 10.2514/1.27758
    [53] Oshman Y, Rad D A. Differential-game-based guidance law using target orientation observations. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2006, 42(1):316-326 doi: 10.1109/TAES.2006.1603425
    [54] Shinar J, Shima T, Weiss H. New interceptor guidance law integrating time varying and estimation-delay models. Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 2003, 26(2):295-303 doi: 10.2514/2.5046
    [55] 蒋毅, 孙春贞, 王凯.舰载无人机撞网回收自适应制导技术.飞行力学, 2015, 33(1):43-47 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/fxlx201501011

    Jiang Yi, Sun Chun-Zhen, Wang Kai. Ship-board UAV net recovery adaptive guidance technology. Flight Dynamics, 2015, 33(1):43-47 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/fxlx201501011
    [56] De Lellis E, Di Vito V, Ruby M, Salbego N. Adaptive algorithm for fixed wing UAV autolanding on aircraft carrier. In: Proceedings of the 2013 AIAA Guidance, Navigation, and Control and Co-located Conferences. Boston, MA, USA: AIAA, 2013.
    [57] 郭庆, 张炜, 张怡哲, 宋笔锋.舰载无人机精确着舰轨迹控制及飞行验证.飞行力学, 2012, 30(5):448-453 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/fxlx201205016

    Guo Qing, Zhang Wei, Zhang Yi-Zhe, Song Bi-Feng. Accurate landing glide path control system of carrier-based UAV and its flight test. Flight Dynamics, 2012, 30(5):448-453 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/fxlx201205016
    [58] Kahn A, Edwards D. Navigation, guidance and control for the CICADA expendable micro air vehicle. In: Proceedings of the 2012 AIAA Guidance, Navigation and Control Conference. Minneapolis, Minnesota, USA: AIAA, 2012.
    [59] Wang S, Zhen Z Y, Jiang J, Wang X H. Flight tests of autopilot integrated with fault-tolerant control of a small fixed-wing UAV. Mathematical Problems in Engineering, 2016, 2016: Article ID 2141482
    [60] Wang S, Zhen Z Y, Zheng F Y, Wang X H. Design of autonomous flight control system for small-scale UAV. In: Proceedings of the 2014 IEEE Chinese Guidance, Navigation and Control Conference. Yantai, China: IEEE, 2014. 1885-1888
    [61] Zhen Z Y, Jiang J, Wang X H, Wang D B. Information fusion-based optimal attitude control for an alterable thrust direction unmanned aerial vehicle. International Journal of Advanced Robotic System, 2013, 10(1):43 doi: 10.5772/54886
    [62] 甄子洋.预见控制理论及应用研究进展.自动化学报, 2016, 42(2):172-188 http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract18808.shtml

    Zhen Zi-Yang. Research development in preview control theory and applications. Acta Automatica Sinica, 2016, 42(2):172-188 http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract18808.shtml
    [63] 甄子洋, 王志胜, 王道波.基于信息融合估计的离散线性系统预见控制.自动化学报, 2010, 36(2):347-352 http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract13523.shtml

    Zhen Zi-Yang, Wang Zhi-Sheng, Wang Dao-Bo. Information fusion estimation based preview control for discrete linear system. Acta Automatica Sinica, 2010, 36(2):347-352 http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract13523.shtml
    [64] Zhen Z Y, Ma K, Kumar B A. Automatic carrier landing control for unmanned aerial vehicles based on preview control. Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2017, 34(4):413-419 http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=njhkhtdxxb-e201704011
    [65] 甄子洋, 邵敏敏, 龚华军, 江驹.一种基于鲁棒预见控制的舰载机自动着舰控制方法, 中国. ZL201510158509.3, 2017.

    Zhen Zi-Yang, Shao Min-Min, Gong Hua-Jun, Jiang Ju. Robust preview control based automatic carrier landing control for carrier-based aircraft, China. ZL201510158509.3, 2017.
    [66] Zhen Z Y, Jiang S Y, Jiang J. Preview control and particle filtering for automatic carrier landing. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2018, 54(6):2662-2674 doi: 10.1109/TAES.2018.2826398
    [67] Zhen Z Y, Jiang S Y, Ma K. Automatic carrier landing control for unmanned aerial vehicles based on preview control and particle filtering. Aerospace Science and Technology, 2018, 81:99-107 doi: 10.1016/j.ast.2018.07.039
    [68] 王硕, 甄子洋, 王新华, 江驹, 孙一力.一种舰载无人机自主着舰的飞行控制系统及方法, 中国. CN201410726947.0, 2015.

    Wang Shuo, Zhen Zi-Yang, Wang Xin-Hua, Jiang Ju, Sun Yi-Li. Flight control system and method for carrier-based UAV autonomous landing, China. Patent CN201410726947. 0, 2015.
    [69] Denison N A. Automated Carrier Landing of an Unmanned Combat Aerial Vehicle Using Dynamic Inversion, Air Force Institute of Technology, USA, 2007.
    [70] Boskovic J D, Redding J. An autonomous carrier landing system for Unmannned Aerial Vehicles. In: Proceedings of the 2009 AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit. Chicago, Illinois, USA: AIAA, 2009. 1-17
    [71] 李若兰, 甄子洋, 龚华军.基于趋近律滑模最优控制的无人机撞网回收轨迹控制.电光与控制, 2014, 21(9):58-60, 84 doi: 10.3969/j.issn.1671-637X.2014.09.013

    Li Ruo-Lan, Zhen Zi-Yang, Gong Hua-Jun. Trajectory control of a UAV during net recovery based on sliding mode control and optimal control. Electronics Optics and Control, 2014, 21(9):58-60, 84 doi: 10.3969/j.issn.1671-637X.2014.09.013
    [72] 郑峰婴, 龚华军, 甄子洋.基于积分滑模控制的无人机自动着舰系统.系统工程与电子技术, 2015, 37(7):1621-1628 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/xtgcydzjs201507023

    Zheng Feng-Ying, Gong Hua-Jun, Zhen Zi-Yang. Carrier UAV autonomous landing system based on integral sliding mode control. Systems Engineering and Electronics, 2015, 37(7):1621-1628 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/xtgcydzjs201507023
    [73] Zheng F Y, Gong H J, Zhen Z Y. Tradeoff analysis of factors affecting longitudinal carrier landing performance for small UAV based on backstepping controller. Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2015, 32(1):97-109 http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=njhkhtdxxb-e201501013
    [74] Goodwin G C, Graebe S F, Salgado M E. Control System Design. New Jersey:Prentice-Hall, 2001.
    [75] 甄子洋, 陶钢, 江驹, 王新华.无人机自动撞网着舰轨迹自适应跟踪控制.哈尔滨工程大学学报, 2017, 38(12):1922-1927 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/hebgcdxxb201712015

    Zhen Zi-Yang, Tao Gang, Jiang Ju, Wang Xin-Hua. Adaptive tracking control of automatic net landing trajectory for carrier-based unmanned aerial vehicle. Journal of Harbin Engineering University, 2017, 38(12):1922-1927 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/hebgcdxxb201712015
    [76] 甄子洋, 王新华, 杨一栋.基于模型参考自适应控制的舰载无人机自动着舰控制装置, 中国. ZL201610917907.3, 2018.

    Zhen Zi-Yang, Wang Xin-Hua, Yang Yi-Dong. Carrier-based UAV automatic landing control device based on model reference adaptive control, China. Patent ZL201610917907.3, 2018.
    [77] Zheng F Y, Gong H J, Zhen Z Y. Adaptive constraint backstepping fault-tolerant control for small carrier-based unmanned aerial vehicle with uncertain parameters. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G:Journal of Aerospace Engineering, 2016, 230(3):407-425 doi: 10.1177/0954410015592169
    [78] Zheng F Y, Zhen Z Y, Gong H J. Observer-based backstepping longitudinal control for carrier-based UAV with actuator faults. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2017, 28(2):322-337 doi: 10.21629/JSEE.2017.02.14
    [79] Wadley J, Tallant G, Ruszkowski R. Adaptive flight control of a carrier based unmanned air vehicle. In: Proceedings of the 2003 AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit. Austin, Texas, USA: AIAA, 2003. 1-9
    [80] Bourmistrova A, Khantsis S. Control system design optimisation via genetic programming. In: Proceedings of the 2007 IEEE Congress on Evolutionary Computation. Singapore, Singapore: IEEE, 2007. 1993-2000
    [81] Kahn A. Adaptive control for small fixed-wing unmanned air vehicles. In: Proceedings of the 2010 AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference. Toronto, Ontario, Canada: AIAA, 2010. 1-17
    [82] 甄子洋, 王新华, 江驹, 杨一栋.舰载机自动着舰引导与控制研究进展.航空学报, 2017, 38(2):1-22 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/hkxb201702012

    Zhen Zi-Yang, Wang Xin-Hua, Jiang Ju, Yang Yi-Dong. Research progress in guidance and control of automatic carrier landing of carrier-based aircraft. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2017, 38(2):1-22 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/hkxb201702012
    [83] Lin S G, Garratt M, Lambert A, Li P. 6DoF motion estimation for UAV landing on a moving shipdeck using real-time on-board vision. In: Proceedings of the 2015 Australasian Conference on Robotics and Automation. Canberra, ACT, Australia, 2015. 1-10
    [84] Khan A A, Marion K E, Bil C, Simic M. Motion prediction for ship-based autonomous air vehicle operations. In: Proceedings of the 2016 Intelligent Interactive Multimedia Systems and Services. Cham: Springer, 2016. 323-333
    [85] Moriarty P, Sheehy R, Doody P. Neural networks to aid the autonomous landing of a UAV on a ship. In: Proceedings of the 28th Irish Signals and Systems Conference. Killarney, Ireland: IEEE, 2017. 1-4
    [86] Koo S, Kim S, Suk J. Model predictive control for UAV automatic landing on moving carrier deck with heave motion. IFAC-Papers OnLine, 2015, 48(5):59-64 doi: 10.1016/j.ifacol.2015.06.464
    [87] 甄子洋, 邵敏敏, 龚华军, 王新华, 江驹.一种含舰尾气流补偿的舰载机自动着舰复合控制方法, 中国. ZL201510243842.4, 2017.

    Zhen Zi-Yang, Shao Min-Min, Gong Hua-Jun, Wang Xin-Hua, Jiang Ju. Airwake compen-sation based automatic carrier landing composite control for carrier-based aircraft: China. ZL201510243842.4. 2017.
    [88] 江驹, 甄子洋, 王新华, 杨一栋, 袁锁中, 焦鑫.抑制舰尾气流扰动的舰载机着舰引导与控制系统及方法, 中国. ZL201110287699.0, 2014.

    Jiang Ju, Zhen Zi-Yang, Wang Xin-Hua, Yang Yi-Dong, Yuan Suo-Zhong, Jiao Xin. Airwake disturbance rejection based carrier landing guidance and control system of carrier-based aircraft. ZL201110287699.0. 2014.
    [89] Ye L Q, Zong Q, Crassidis J L, Tian B L. Output-redefinition-based dynamic inversion control for a nonminimum phase hypersonic vehicle. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2018, 65(4):3447-3457 doi: 10.1109/TIE.2017.2760246
    [90] Apaza-Perez W A, Moreno J A, Fridman L M. Dissipative approach to sliding mode observers design for uncertain mechanical systems. Automatica, 2018, 87:330-336 doi: 10.1016/j.automatica.2017.10.016
    [91] Wang D D, Zong Q, Tian B L, Shao S K, Zhang X Y, Zhao X Y. Neural network disturbance observer-based distributed finite-time formation tracking control for multiple unmanned helicopters. ISA Transactions, 2018, 73:208-226 doi: 10.1016/j.isatra.2017.12.011
    [92] Wang H Q, Shi P, Li H Y, Zhou Q. Adaptive neural tracking control for a class of nonlinear systems with dynamic uncertainties. IEEE Transactions on Cybernetics, 2017, 47(10):3075-3087 doi: 10.1109/TCYB.2016.2607166
    [93] 甄子洋, 孙一力, 浦黄忠, 王道波.一种基于大脑情感学习的无人机推力变向智能控制方法, 中国. ZL201510264667.7, 2017.

    Zhen Zi-Yang, Sun Yi-Li, Pu Huang-Zhong, Wang Dao-Bo. UAV thrust vectoring intelligent control method based on brain emotion learning, China. Patent ZL201510264667.7, 2017.
    [94] Yu X, Li P, Zhang Y M. The design of fixed-time observer and finite-time fault-tolerant control for hypersonic gliding vehicles. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2018, 65(5):4135-4144 doi: 10.1109/TIE.2017.2772192
    [95] Klausen K, Moe J B, Van Den Hoorn J C, Gomola A, Fossen T I, Johansen T A. Coordinated control concept for recovery of a fixed-wing UAV on a ship using a net carried by multirotor UAVs. In: Proceedings of the 2016 International Conference on Unmanned Aircraft Systems. Arlington, VA, USA: IEEE, 2016. 964-973
    [96] Ryan J C. Investigating possible effects of UAVs on aircraft carrier deck operations. Humans and Automation Laboratory, Cambridge, MA, USA, 2011.
  • 期刊类型引用(17)

    1. 严钰文,毕文豪,张安,张百川. 基于序列生成对抗网络的无人机集群任务分配方法. 兵工学报. 2023(09): 2672-2684 . 百度学术
    2. 陈洪银,王松岑,贾晓强,李德智,刘铠诚,钟鸣,芋耀贤,金璐,郭毅. 考虑碳排放的综合能源系统抗差参数辨识. 电力信息与通信技术. 2023(11): 30-38 . 百度学术
    3. 王睿,孙秋野,张化光. 微电网的电流均衡/电压恢复自适应动态规划策略研究. 自动化学报. 2022(02): 479-491 . 本站查看
    4. 孙抗,轩旭阳,刘鹏辉,赵来军,龙洁. 小样本下基于CNN-DCGAN的电缆局部放电模式识别方法. 电子科技. 2022(07): 7-13 . 百度学术
    5. 孙秋野,胡杰,胡旌伟,张化光. 中国特色能源互联网三网融合及其“自–互–群”协同管控技术框架. 中国电机工程学报. 2021(01): 40-51+396 . 百度学术
    6. 孙秋野,王一帆,杨凌霄,张化光. 比特驱动的瓦特变革——信息能源系统研究综述. 自动化学报. 2021(01): 50-63 . 本站查看
    7. 熊珞琳,毛帅,唐漾,孟科,董朝阳,钱锋. 基于强化学习的综合能源系统管理综述. 自动化学报. 2021(10): 2321-2340 . 本站查看
    8. 李洋,肖泽青,聂松松,曹军威,华昊辰. 生成对抗网络及其在新能源数据质量中的应用研究综述. 南方电网技术. 2020(02): 25-33 . 百度学术
    9. 金红洋,滕云,冷欧阳,张铁岩,陈哲. 基于源荷不确定性状态感知的无废城市多能源协调储能模型. 电工技术学报. 2020(13): 2830-2842 . 百度学术
    10. 马波,蔡伟东,赵大力. 基于GAN样本生成技术的智能诊断方法. 振动与冲击. 2020(18): 153-160 . 百度学术
    11. 胡旭光,马大中,郑君,张化光,王睿. 基于关联信息对抗学习的综合能源系统运行状态分析方法. 自动化学报. 2020(09): 1783-1797 . 本站查看
    12. 王利,陈宇综,张辉. 深度学习下AI生成印象派美术及全景画的微观艺术研究. 艺术工作. 2020(05): 19-23 . 百度学术
    13. 程乐峰,余涛,张孝顺,殷林飞. 机器学习在能源与电力系统领域的应用和展望. 电力系统自动化. 2019(01): 15-43 . 百度学术
    14. 高靖,张明理,邓鑫阳,杨博,张子信,韩震焘. 基于特征聚类的多能源系统负荷预测方法研究. 可再生能源. 2019(02): 232-236 . 百度学术
    15. 吴宏杰,戴大东,傅启明,陈建平,陆卫忠. 强化学习与生成式对抗网络结合方法研究进展. 计算机工程与应用. 2019(10): 36-44 . 百度学术
    16. 范珊珊,王彬,薛屹洵,赵昊天,郭庆来,孙勇. 基于网络模型的综合能源系统参数辨识与效率识别. 电力建设. 2019(06): 33-40 . 百度学术
    17. 黄开艺,艾芊,张宇帆,郝然,吕天光,高扬,肖斐. 基于能源细胞-组织架构的区域能源网需求响应研究挑战与展望. 电网技术. 2019(09): 3149-3160 . 百度学术

    其他类型引用(9)

  • 加载中
  • 图(3)
    计量
    • 文章访问数:  5691
    • HTML全文浏览量:  839
    • PDF下载量:  1102
    • 被引次数: 26
    出版历程
    • 收稿日期:  2017-05-13
    • 录用日期:  2018-04-28
    • 刊出日期:  2019-04-20

    目录

    /

    返回文章
    返回