浙江省科技计划项目(2011C23106)
- 作品数：3 被引量：22H指数：2
- 相关作者：李平方舟赵文杰郝钏钏更多>>
- 相关机构：浙江大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省科技计划项目中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术更多>>
- 基于雷达–扫描器/惯性导航系统的微小型无人机室内组合导航被引量：19
- 2014年
- 本文提出一种基于雷达–扫描器/惯性导航系统(radar-scanner/INS)的微小型无人机室内导航方法.为提高算法的实时性,采用基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的D&C同步定位与构图技术(SLAM)实现定位和构图;在更新状态值的扫描匹配过程中提出启发性逻辑来筛选激光雷达数据,以提高算法对无人机因姿态和高度变化而引起的轮廓地图波动的抗干扰性;在特征匹配的过程中选取合理的地图轮廓特征,并利用扫描匹配的结果和特征匹配的传递性提出了精度较高的引导配对,以提高特征配对在三维环境下的准确性;最后,将D&C SLAM与惯性导航系统进行基于EKF的组合滤波,给出无人机的全状态估计.通过与GPS/INS组合导航对比以及室内飞行验证,本文提出的方法能够满足无人机飞行控制对导航实时性和精度的要求.
- 孔天恒方舟李平
- 关键词：微小型无人机特征提取和匹配室内导航
- 基于地磁场矢量误差反馈的姿态补偿算法被引量：2
- 2014年
- 针对小型空中机器人在全球定位系统(GPS)失锁情况下的姿态估计问题,提出一种新的闭环姿态补偿算法.有GPS辅助的情况下,采用组合导航算法对姿态角和地磁场矢量做出估计;当组合系统无法有效工作时,将反馈控制的思想引入姿态估计过程,充分利用地磁场测量值与估计值之间隐含的姿态信息,通过地磁场矢量误差反馈对姿态角速率测量值进行修正,进而抑制惯性导航系统误差的发散.在小型空中机器人上对算法进行实物验证,并与参考系统对比.结果显示:在GPS失锁的情况下,与开环工作模式下的INS/GPS组合导航系统相比,新的闭环姿态补偿算法的姿态估计误差更小,使惯性导航系统的姿态误差积累得到了有效的抑制.
- 赵文杰方舟李平
- 关键词：空中机器人惯性导航系统
- 采用经验复用的高效强化学习控制方法被引量：1
- 2012年
- 使用定长情景进行学习的eNAC(episodic Natural Actor-Critic)算法是一种在理论上具有良好学习性能的强化学习控制算法,但其学习过程需要采样较多的定长情景,学习效率低.为此,文中提出了一种新的强化学习控制算法ER-eNAC.该算法在eNAC算法的基础上引入了定长情景复用机制,在自然策略梯度估计过程中,复用部分过去采样的定长情景以更有效地利用经验信息;在使用复用的定长情景时,按照其参与的策略更新次数进行指数递减加权以描述其对当前策略的适用性.倒立摆稳定控制问题的仿真结果表明,与eNAC算法相比,ER-eNAC算法显著减少了学习过程中需要采样的定长情景的条数,提高了学习效率.
- 郝钏钏方舟李平
- 关键词：倒立摆控制
