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World File Search System轨迹跟踪
系统辨识和基于模型的飞行控制系统...
在本文中，我们为敏捷机动四旋翼微型飞行器 (MAV) 技术演示平台提供了一种系统辨识、模型拼接和基于模型的飞行控制系统设计方法。所提出的 MAV 设计用于在悬停/低速和快速前飞条件下进行敏捷机动，在这些条件下可以观察到系统动力学的显著变化。因此，这些显著的变化会导致使用基于传统悬停或前飞模型的控制器设计时性能和精度大幅下降。为了捕捉变化的动态，我们考虑了一种源自全尺寸载人飞机和旋翼机领域的方法。具体而言，使用频域系统辨识方法获得悬停和前飞中的 MAV 的线性数学模型，并在时域中对其进行验证。这些点模型与配平数据拼接，并生成准非线性数学模型以用于仿真目的。在基于多目标优化的飞行控制系统设计方法中使用已识别的线性模型，其中使用多个处理质量规范来优化控制器参数。使用运动学缩放缩小了 ADS-33E-PRF 的横向重新定位和纵向出发/中止任务任务元素，以评估所提出的飞行控制系统。执行位置保持、轨迹跟踪和攻击性分析，蒙特卡罗模拟和实际
柔性飞机轨迹的非线性增量控制……
本文提出了一种用于柔性飞机同时进行轨迹跟踪和载荷减轻的非线性控制结构。通过利用控制冗余，在不降低刚体指令跟踪性能的情况下减轻了阵风和机动载荷。所提出的控制结构包含四个级联控制环路：位置控制、飞行路径控制、姿态控制和最优多目标机翼控制。由于位置运动学不受模型不确定性的影响，因此采用非线性动态逆控制。相反，飞行路径动力学受到模型不确定性和大气扰动的干扰；因此采用增量滑模控制。基于 Lyapunov 的分析表明，该方法可以同时降低模型依赖性和传统滑模控制方法的最小可能增益。此外，姿态动力学为严格反馈形式，因此采用增量反步滑模控制。此外，设计了一种新型负载参考生成器，以区分执行机动所需的负载和过载负载。负载参考由内环最优机翼控制器实现，而过载负载由襟翼自然化，而不会影响外环跟踪性能。通过空间冯·卡门湍流场中的轨迹跟踪任务和阵风负载缓解任务验证了所提出的控制架构的优点。
用于治疗杜氏肌营养不良症儿童的步态辅助外骨骼的机电一体化设计
摘要：本文介绍了一种用于治疗杜氏肌营养不良症 (DMD) 儿童的步态辅助外骨骼的机电一体化设计。这种类型的肌营养不良症是一种严重的疾病，会导致肌肉萎缩，从而导致活动能力逐渐丧失。临床研究表明，物理治疗有助于延长杜氏肌营养不良症患者的活动能力。然而，治疗过程是由高素质康复人员执行的繁琐活动，这使得为每位患者提供适当的治疗变得困难。本文开发了一种步态辅助外骨骼的机电一体化设计，以实现治疗过程的自动化。外骨骼设计使用适应性机制来根据患者的需求调整设备，并包括串联弹性致动器的设计，以减少外骨骼和患者之间旋转轴不对齐的影响。利用六岁儿童的人体测量数据，开发了外骨骼和儿童身体的数学动态混合模型。混合模型用于设计非线性控制策略，该策略使用微分几何进行反馈线性化并确保稳定的参考跟踪。所提出的控制律在模拟中进行了数字验证，以评估在使用轨迹跟踪程序进行治疗期间，控制系统在参数变化下的性能和鲁棒性。
面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ，或直接使用强 化学习方法 [68-69] ，但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中，更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来，即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ，其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度， ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差，因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减（ diminishing rigidity ）的概 念，即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系，并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外，常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵，即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ，使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、（加权）最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而， 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关，因此在操作 过程中具有时变性，这使得在线更新结果具有滞 后性，即利用过往数据更新雅可比矩阵后，柔性体 已经移动至新的形状，而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时，完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据，这在实际操作过程中难以实现，为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外，此类方法需要雅可比矩阵的初 值，一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动，收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响，在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制，难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式，其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射，待估计参数 为时不变形式。基于该模型，该方法将离线学习与 在线更新无缝结合，实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
使用离散模型跟随的横向自动驾驶仪设计...
简介 许多方法已用于设计飞机自动驾驶仪。Taha 等人。(2009) 状态反馈、极点配置、滞后控制器和模型参考自适应控制技术已用于爬升率自动驾驶仪的设计。No 等人。(2006) 经典根轨迹和波特频率法用于设计高度稳定、速度和飞行路径角自动驾驶仪。此外，零努力脱靶概念也被有效用于提出适用于任意轨迹跟踪控制问题的制导律。在所提出的制导方案中，命令以速度、飞行路径和航向角的形式给出，以便它们可以轻松地与现有的控制配置相匹配，Giampiero 等人。(2007) 编队控制的设计基于内环和外环结构。平面外环制导律采用反馈线性化设计，而垂直通道的外环采用补偿器设计。内环线性控制器也是使用经典补偿方法设计的，Taha 等人。(2009) 设计了一个监督控制系统来管理不同自动驾驶仪的接合和脱离，并将命令输入传递给它们，使飞机实现所需的轨迹。在本文中，使用离散时间的模型跟踪技术设计了不同的自动驾驶仪。选择这些自动驾驶仪是为了将它们用于制导系统，以促使飞机在横向规划中实现特定的飞行路径。这些自动驾驶仪包括倾斜角、航向和水平环路自动驾驶仪。每个自动驾驶仪都将在飞机非线性模拟程序 (Brain, 1992) 上进行模拟，以说明飞机的响应并检查其实现平稳和可接受的机动的能力。本文使用了飞行条件 3 下的 Delta Aircraft 数据 (Etkin, 1982)。自动驾驶仪设计程序
使用ROS2 -trepo
在工业用例中，重型移动机器通常用于农业和移动地球。自动化这些机器可能是一项复杂的任务，鉴于用例，自动化水平和环境，可以引入许多不同的建筑问题。在设计自主单元时，可以遵循许多导航和控制范例，例如反应性，审议，基于行为和混合动力。本文探讨了在托盘拾取的用例中实现混合控制体系结构。目的是识别导航系统的不同组件，并以分层体系结构的形式将其分为混合导航系统，该架构可以采用决策层进行广义任务部署。决策可以与许多工具一起使用，例如Petri-Nets和有限的州机器。最近几年从游戏行业部署了一种称为行为树的事物，试图通过利用最小的过渡规则和树结构中的节点之间的状态来提高开发系统组件的可重复性。论文的目的是使用ROS2作为中间件解决方案部署系统，以通过ROS2平台应用程序分发馈回馈电和命令。的目的还是在ROS2中不同解决方案的大生态系统中识别算法软件包和框架，这可以使部署自动企业重型移动机系统更快，更容易。机器控制器暴露了行为树节点可以利用的接口来实现动作的基础。与分层体系结构设计，ROS2和行为树结合使用，可以识别机器的原语和动作，并将它们绑定到机器的功能上，以便在行为树中使用简单的行为使用更复杂的任务部署（例如托盘拾取），并具有分层的体系结构。最后，在论文中，对实现系统体系结构中的成功托盘进行关键组件的性能进行了评估。由于该应用程序主要取决于路径以下的性能，定位，状态估计和操纵器轨迹跟踪，因此它们正在评估中。最后，鉴于Tar-Get Machine中的分布式控制系统中的体系结构和系统部署，在托盘采摘系统中进行了成功的尝试。但是，鉴于系统中的速率主题较高，RCLPY实现表现出CPU性能的性能瓶颈和差可扩展性。
用于带电粒子跟踪的量子模式识别算法
然而，HL-LHC 的覆盖范围依赖于比 LHC 高一个数量级的亮度，这意味着每次光束碰撞时发生的额外质子-质子相互作用的数量（也称为堆积，μ）将增加 3 到 5 倍，达到每次碰撞 140 到 200 次额外的相互作用。因此，HL-LHC 的计算环境将极具挑战性，目前的预测表明，处理数据所需的计算资源将超过预算预测。用于重建带电粒子轨迹的模式识别算法是重建模拟数据和碰撞数据事件的关键挑战。模式识别算法 [5] 可大致分为全局方法或局部方法。全局模式识别方法通过同时处理来自全探测器的所有测量值来寻找轨迹。全局方法的例子包括保角映射或变换方法，如霍夫变换 [6、7] 和神经网络 [8]。局部模式识别方法根据探测器局部区域的测量结果生成轨迹种子，然后搜索其他命中点以完成轨迹候选。局部方法的示例包括轨迹道路和轨迹跟踪方法，例如卡尔曼滤波器 [9-11]。模式识别算法通常在找到种子之后的轨迹重建序列中运行。一旦通过模式识别算法识别出沉积的能量集，就可以通过拟合算法确定轨迹的参数。用于描述轨迹的参数取决于探测器的几何形状，但通常使用五个（如果包含时间信息，则为六个）参数。轨迹参数通常包括动量（与曲率成反比）、描述传播方向的角度以及用于表征起点的撞击参数。为了说明 HL-LHC 所带来的挑战，图 1 显示了每个事件的处理时间与堆积的关系，该图使用了 ATLAS 实验使用基于卡尔曼滤波器的模式识别序列记录的数据。处理时间与 μ 的增加成比例，这是模式识别算法的典型特征。在 HL-LHC 中，μ 的预期值将明显位于曲线的右侧，因此需要大量的 CPU 资源。未来的强子对撞机（例如未来环形对撞机项目中提出的强子-强子对撞机 [ 13 ]），预计会出现更多的堆积，每个事件可能最多增加 1000 次相互作用。由于这一挑战，开发用于高能物理模式识别的新算法和新技术目前是一个非常活跃的发展领域。本文概述了正在进行的研究，以确定量子计算机在未来如何用于模式识别算法。量子计算机最早是在 40 多年前提出的 [14-16]，最初的想法是开发一种利用自然界中的量子过程来更好地模拟自然的计算机。十年后，量子算法的发展引起了人们的进一步兴趣，这些算法展示了量子计算机解决经典难题的潜力，包括质数分解 [17] 和搜索算法 [18,19]。第一台量子计算机基于现有的核磁共振技术 [20-22]。最近，我们进入了所谓的噪声中型量子 (NISQ) 时代 [23]，量子计算机具有数十个逻辑量子位，可以超越当前经典计算机的能力，尽管受到显著噪声的限制。量子位是经典计算机上用于存储信息的比特的量子类似物。目前可用的量子计算机可分为量子退火器或基于电路的量子计算机。量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产目前最多 5000 个量子比特的商用量子退火器 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器，目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器，目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM