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Proto-MPC：一种应用于四旋翼控制中的编码器 - 原型 - 解码器方法，用于挑战性风环境
通过 EPD 多任务元学习方法和 Proto-MPC 模型预测控制问题的集成，提高四旋翼机在动态变化任务中的适应性和操作能力，该方法在模拟中经验证明具有鲁棒的性能。
PDF5 months ago
DATT：四旋翼控制的深度自适应轨迹跟踪
基于深度学习和强化学习的深度自适应轨迹跟踪 (DATT) 方法可以在现实世界中精确地追踪任意和潜在不可行的轨迹，其性能显著优于竞争对手的控制器，且可以更高效地在线执行。
PDF9 months ago
四旋翼无人机跟踪控制系统的可信强化学习
提出了一种新型的轨迹跟踪器，其集成了分布式强化学习扰动估计器和随机模型预测控制器，用于准确识别不确定的气动效应，并优化控制参数来保证凸性，实现了至少最优全局收敛速率和一个确定的亚线性速率，对于实际应用提出的 ConsDRED-SMPC 框架
PDFa year ago
深度学习在无人机故障诊断中的仿真到实际转换应用
本研究提出了一种深度学习模型，利用新识别的特征（NIF）作为输入和利用域自适应技术来减少仿真到现实的差距，进而实现了四旋翼螺旋桨故障检测方面的模拟与现实诊断手段之间转换的目的。实验结果表明，提出的方法在检测螺旋桨故障方面具有高达 96% 的
PDFa year ago
在杂乱环境中学习感知敏捷飞行
提出了一种基于学习的系统，通过模仿学习和强化学习的结合，实现了感知感知，在杂乱环境中实现了敏捷的飞行，并通过闭环控制演示了其性能。
PDF2 years ago
使用集成学习进行四旋翼操作精准功耗估计的数据高效建模
本研究建立了一种电动垂直起降飞行器（eVTOL）的功耗模型框架，采用叠式模型方法，利用三种不同类型的四轴飞行器的飞行记录开发了一个数据驱动模型，其中随机森林和极端梯度提升被选为基础模型，线性回归模型用作元模型，该模型能够准确地预测四轴飞行器
PDF2 years ago
野外快速飞行学习
提出了一种全新的端到端方法，利用卷积神经网络将嘈杂的传感观测直接映射到避撞轨迹，从而实现四旋翼的高速自主飞行。在模拟训练中，该方法可以实现从模拟到真实环境的零 - shot 迁移，成功地使四旋翼在森林、雪地、脱轨的火车和倒塌的建筑物等复杂环
PDF3 years ago
深度飞行器杂技
本文提出了一种基于模拟仿真的 sensorimotor 策略，让一个自主的 quadrotor 可以在没有真实数据的情况下飞行极限的特技动作，并且不需要人类专业知识的提供，且可以不经过细致微调直接部署到实际应用上。
PDF4 years ago
利用事件相机进行深度动态障碍物躲避的 EVDodgeNet
本文提出基于深度学习的方法利用事件相机和机载计算实现四轴飞行器避开多个动态障碍物。该方法通过一系列浅层神经网络模型同时估计自我运动和独立运动目标的运动，并在真实场景下实现测试并证明有效性，成功率达到 70%。此外，本方法通过反向控制来延伸应
PDF5 years ago
使用障碍证明实现四旋翼动力学的安全学习
该论文提出基于高斯过程的数据驱动方法，学习部分未知环境下四旋翼的模型，采用屏障证明方法确保学习过程的安全，并设计了学习控制器以及递归高斯过程预测方法，模拟结果表明该方法的有效性。
PDF7 years ago