MMApr, 2021

一种基于视觉的无人机赛车自主导航和控制策略

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TL;DR本文介绍了一种控制系统，允许一架无人机通过带有 ArUco 标签的一系列门进行自主飞行。使用了一种简单和低成本的 DJI Tello EDU 四轴飞行器平台。在制造商提供的 API 的基础上，我们创建了一个 Python 应用程序，使得通过 WiFi 与无人机通信，基于视觉反馈实现无人机定位，并且生成控制；提出了两种控制策略进行比较和分析，并测量了所使用的定位方法的准确性。应用程序在笔记本电脑（约为 40 fps）和 Nvidia Jetson TX2 嵌入式 GPU 平台（约为 25 fps）上进行了评估。我们在 GitHub 上提供了开发代码。
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发现论文，激发创造
  • 细调和迁移学习的控制论方法

    通过引入 “遗忘无忘” 的概念，本文提出了一种迭代算法，通过投影控制函数 $u^*$ 到已学样本生成的末端映射的核上，实现在训练集扩展时保持先前学习样本的末端不变，并迭代学习新样本，从而为控制方法的可伸缩性做出了贡献。

    Apr, 2024

  • 无人机飞行状态识别与轨迹预测系统设计基于轨迹特征构建

    通过基于飞行状态识别的改进方法，实现了基于无人机的飞行轨迹预测的准确性提升，并证实了识别模型可以有效降低预测误差。

    Jan, 2024

  • 机器学习系统认证的形式和实践要素

    该论文将机器学习应用于自主飞行中的视觉着陆，并建立了一个模型无关且工具独立的认证框架，以解决机器学习模型的可信度与航空认证之间的挑战。

    Oct, 2023

  • 未知环境下的学习初始化轨迹规划

    通过神经网络规划器引导非凸优化，自主飞行在未知环境中进行精确的航迹规划，并通过鲁棒的在线重规划支持实现容忍计划延迟的无人机导航。

    Sep, 2023

  • 利用模型预测路径积分控制增强 AUV 自主性

    自主水下航行器（AUV）在测量海洋环境、进行水下检查任务和海洋探索方面发挥着关键作用。本研究探讨了使用模型预测路径积分控制（MPPI）对 AUV 进行控制的可行性，并对主要超参数对 MPPI 控制器性能的影响进行了详细评估。同时，我们将所提出方法与经典的 PID 和级联 PID 方法进行了比较，证明了我们提出的控制器的优越性。最后，我们加入了环境约束并展示了 MPPI 如何通过将这些约束整合在成本函数中来处理它们。

    Aug, 2023

  • 棋盘价值

    本篇论文主要探讨了利用人工智能 (AI) 来评估国际象棋中不同棋子的定价以及旗子的定位的方法，并且通过引入边际定价法对该方法进行了加强，并讨论了马和象的位置定位以及兵的估值，此外还讨论了 Nimzowitsch 的兵的结构和估值理论。最终，作者提出了未来研究的潜在方向。

    Jul, 2023

  • 使用飞行器进行交通监测的轨迹泊松多重伯努利混合滤波器

    本文介绍了一种使用配备光学和热成像相机的无人机进行交通监控的多目标跟踪算法。

    Jun, 2023

  • 具有不完全可观测性的高效强化学习：学会通过延迟和缺失状态观测来行动

    本文研究在控制系统中如何高效地进行强化学习，以应对代理无法实时观察系统最新状态的延迟和缺失观测，通过建立新的近似损失边界方法，可以在考虑状态 - 动作大小的情况下实现学习的高效性，与完全可观测性下的最优方案进行比较。

    Jun, 2023

  • 基于多任务学习的声音无人机故障分类

    通过构建一个包含机械故障声音数据集的深度神经网络故障分类器，利用多任务学习和方向分类，成功地对无人机进行了机械故障的检测，相比于单一任务方法，该多任务方法在用较少的训练数据的情况下也能更好地分类故障。

    Apr, 2023

  • AMS-DRL: 机载多目标逃逸安全导航的学习

    提出一种异步多阶段深度强化学习的方法（AMS-DRL）来训练对抗神经网络，以应对多个追赶者的攻击并快速适应其行为，确保无人机避免攻击并达到目标。该方法通过保证博弈论分析中的纳什均衡保证收敛性，并在大量模拟中进行了评估，展示其胜过基线的导航成功率。同时，实施了实物实验以验证训练出的策略在实时飞行中的有效性。

    Apr, 2023