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World File Search System四旋翼
基于差分平面度的一类 3D 空中机械手的 6D 位姿任务轨迹跟踪
I. 引言 A. 背景与动机 近年来，空中操控引起了机器人研究界的极大兴趣 [1]。多个研究小组展示了使用安装在空中机械手上的夹持器进行空中抓取 [2]–[4]。Lee 和 Kim、Kim 等人展示了协作式空中机械手在有障碍物的环境中抓取未知有效载荷 [5]，[6]。Orsag 等人演示了使用四旋翼平台和安装在平台上的双臂执行拾取和钉孔任务 [7]。欧盟第七框架计划资助了几个空中机械手项目，研究空中机械手与环境交互时的运动规划和阻抗控制 [8]–[10]。德国航空航天中心的一个研究小组介绍了安装在直升机上的 7 自由度人形手臂的潜在应用 [11]。类似 Delta 的机构 [12] 和并联机械手 [13] 也被考虑用于空中机械手。这些现有的研究为空中操纵的研究提供了广阔的未来。然而，与地面操纵器相比，空中操纵器能够完成的任务仍处于非常初级的阶段。这是由于许多因素造成的，例如
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
![arXiv:1809.00346v1 [cs.RO] 2018 年 9 月 2 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4f1ed1ac1a507dc170810cd7e2be578c5cf1eed6.webp)
arXiv:1809.00346v1 [cs.RO] 2018 年 9 月 2 日
摘要 — 脑机接口 (BCI) 是一项已有近四十年历史的技术，其开发的唯一目的是开发和增强神经假体的影响。然而，近年来，随着非侵入式脑电图 (EEG) 耳机的商业化，该技术已得到广泛的应用，如家庭自动化、轮椅控制、车辆转向等。最新开发的应用之一是意念控制的四旋翼无人机。然而，这些应用不需要非常高速的响应，当使用标准分类方法（如支持向量机 (SVM) 和多层感知器 (MLPC)）时会给出令人满意的结果。当固定翼无人机需要高速控制时，就会面临问题，因为分类速度慢，导致此类方法不可靠。这样的应用要求系统以高速对数据进行分类，以保持车辆的可控性。本文提出了一种新的分类方法，该方法结合了通用空间范式和线性判别分析，可以实时提高分类准确率。本文还讨论了基于非线性 SVM 的分类技术。此外，本文还讨论了所提方法在固定翼和 VTOL 无人机上的实施。
机器学习视觉和非线性控制方法...
本文讨论了一种不使用 GPS 信号的垂直飞行器自主着陆的机器学习视觉和非线性控制方法。核心思想涉及自动化海军直升机着陆程序，其中飞行员利用船舶作为远程跟踪的视觉参考，但在最终进近和着陆阶段参考大多数海军舰艇上安装的标准化视觉提示，称为“地平线”。这个想法是使用与机器视觉集成的独特设计的非线性控制器实现的。视觉系统利用基于机器学习的物体检测进行远程船舶跟踪，并利用经典计算机视觉进行物体检测和估计飞机在最终进近和着陆阶段的相对位置和方向。非线性控制器基于视觉系统估计的信息运行，即使在存在不确定性的情况下也表现出强大的跟踪性能。开发的自主船舶着陆系统在配备机载摄像头的四旋翼垂直起降 (VTOL) 无人机 (UAV) 上实施，并在移动甲板上进行了演示，该甲板使用 Stewart 平台和相当于地平线的视觉提示模拟真实的船舶甲板运动。进行了广泛的模拟和飞行测试，以展示甲板运动时的垂直着陆安全性、跟踪能力和着陆准确性
使用并行视觉处理器实现无人机的跟踪控制
摘要 — 本文介绍了一种基于视觉的控制策略，使用一种新型视觉传感器跟踪地面目标，该传感器为每个像素元素配备一个处理器。这使得计算机视觉任务能够以高效的方式直接在焦平面上执行，而无需使用单独的通用计算机。该策略使小型、灵活的四旋翼无人机 (UAV) 能够以最少的计算工作量和低功耗从近距离跟踪目标。为了评估该系统，我们瞄准了一辆由混沌双摆轨迹驱动的车辆。目标接近度和车辆的巨大、不可预测的加速度给无人机带来了挑战，使其难以保持在向下摄像头的视野 (FoV) 内。状态观察器用于平滑对目标位置的预测，并且重要的是估计速度。实验结果还表明，在目标能见度短时间内丢失期间，可以继续重新获取和跟踪目标。跟踪算法利用视觉传感器的并行特性，在与无人机控制器出现任何通信瓶颈之前实现高速图像处理。由于视觉芯片执行最密集的视觉信息处理，因此计算机上跟踪的所有控制在计算上是微不足道的。这项工作旨在开发出节能且只在信息周围传送有用数据的视觉敏捷机器人
半自主消防系统的设计与开发...
包括自主控制（无人机）和通过无线电发射器控制的遥控飞行器 (RPV)。无人机通常用于派遣人类驾驶飞机风险很高或使用载人飞机不切实际的情况下。无人机的早期用途之一是“空中鱼雷”，设计和制造于第一次世界大战期间。多旋翼飞行器的历史可以追溯到 20 世纪 20 年代末，当时被称为四旋翼旋翼机。这些是原始的无人机，依靠机械陀螺仪保持直线水平飞行，并一直飞行直到燃料耗尽。后来，由于控制部分的复杂性和飞行员的工作量，它被单旋翼飞机所取代，也就是今天所说的直升机。但是，多旋翼无人机因其多种用途和结构完整性以及完美的稳定性而再次受到我们的欢迎。更先进的无人机可以控制飞行。随后，集成电路的发明催生了可通过电子自动驾驶仪控制的无人机。现代无人机既有自动驾驶仪，也有手动控制器。这使它们能够在自己的控制下进行长距离、安全的飞行，并在任务的复杂阶段在人类飞行员的指挥下飞行。多旋翼无人机是一种比空气重的飞机，能够垂直起降 (VTOL)，由带螺旋桨的旋翼推动，这些旋翼位于与地面平行的同一平面上。
机器人感知规划：挑战与机遇
机器学习和计算机视觉领域的最新进展显着增强了机器人的感知能力[1]，为新的机器人应用开辟了可能性。然而，设计有效整合感知和行动目标的方法仍然是一个不小的挑战。这对协作机器人 [2]、敏捷四旋翼飞行 [3] 和自主安全机器人 [4] 等有前景的机器人应用提出了要求。虽然现有的移动机器人任务（如检查规划[5]和监视[6]）通常需要实现地标的可见性，但在理解和如何在解决视野约束时整合额外的自由度（DOF）方面仍然存在差距。近期，使用零空间投影和阻抗控制的机械手分层跟踪方法 [ 7 ] 虽然相关，但尚未完全解决这一挑战。在本文中，我们主张采用新方法，生成用于导航或操纵的机器人运动，同时有效地实现感知目标。现有的方法主要集中于如何在存在看不见的[8]或动态[9]障碍物的情况下规划机器人运动，或者如何改进漫游车的机器人定位[10,11]。此外，考虑兴趣点约束的方法仅仅依赖于将被跟踪特征的质心保持在图像平面的中心[3,12]。最后，大多数现有的方法都是为无人机设计的[3,9-12]，不能轻易推广到高自由度机器人，如移动机械手或具有运动约束的机器人。我们认为，需要全面考虑感知和运动目标的方法，才能实现有效的多任务机器人——即同时具有感知和行动目标的机器人。我们通过进行实验来支持我们的机器人，这些机器人必须完成基本任务，例如操纵或导航，同时保持对物体的连续监控。等他环境。到
论文和期刊 2021 - 洛克希德·马丁
锗-高锡含量锡合金的能带结构临界点能量 作者：Dominic Imbrenda 应用物理快报 (APL) | 2021 年 10 月 快速大规模地跨空中、太空和网络领域对动态目标的指挥与控制 作者：Jinhong K Guo、Jennifer Lautenschlager、David Van Brackle、Val Champagne 第 26 届国际指挥与控制研究与技术研讨会 | 10 月 25-29 日 常见视频游戏平视显示器与现实世界设计在目标定位和识别方面的比较 作者：Gina Notaro、Raquel Galvan-Garza、Jim Allen、Matthias Ziegler 等人 2021 年 IEEE 混合和增强现实附加国际研讨会（ISMAR-Adjunct）|十月 嘈杂电流前庭刺激对功能性移动和手动控制学习的影响，使感觉运动任务无效 作者：Raquel Galvan-Garza 前沿神经科学杂志 基于去中心化强化学习的多四旋翼飞行器群集的实现 作者：Donald J Bucci、Christian Speck 等 IEEE Access | 十一月 具有亚线性动态遗憾和拟合的分布式在线凸优化 作者：Donald J Bucci 阿西洛马信号、系统和计算机会议 | 十一月 第十部分：具有概率保证的基于搜索的测试生成的随机算法系列 作者：Mauricio Castillo-Effen 计算研究存储库 (CoRR) | 十月 20 日 迈向值得信赖的人工智能和自主的道路 作者：Mauri
2021 年自动控制项目
隆德大学自动控制系每年都会开设自动控制 (FRTN40) 项目课程。该课程为高级课程（7.5 ECTS 学分），学生以小团队形式工作以实现共同目标。这些项目通常涉及与工业或其他应用相关的实际估计或控制问题。在本课程中，学生有机会探索他们在以前的控制系统课程中学到的概念的实施方面。在一名教员或博士生的指导下，小组独立制定目标和相关时间计划。后续活动通常涉及建模、控制器设计、实施、文档和验证。学生通过两次反馈研讨会、一次口头陈述、一次演示会议和一份书面报告展示他们的工作。2021 年版课程的报告在此手册中介绍。今年，该群体由 23 名学生组成，以 2-5 人为团队工作。该课程包括 6 个项目；熊猫机器人、Crazyflie 四旋翼飞行器、Slimdog 小车、Bluelining 机器人、脑计算接口和球平衡机器人。每个小组都成功地进行了实时实验，并生成了最终的实验结果，以便赶在 1 月份的演示之前完成。博士生 Martin Gemborn-Nilsson、Julian Salt 和 Zheng Jia 担任该课程的项目顾问，客座教授 Tihomir Zilic 和 Anders Robertsson 也为该课程提供了支持。我们还要感谢我们的研究工程师 Leif Andersson、Anders Blomdell 和 Anders Nilsson，他们在整个项目中一直为各个小组提供支持。最后，我们要感谢 Mika Nishimura 在学生注册和相关事宜上提供的帮助。要了解有关该课程的更多信息，请访问 http://www.control.lth.se/course/FRTN40。
宣传册 - 教学中心 - 佐治亚理工学院
感谢您参加 2020 年教学日庆祝活动！本次活动旨在突出佐治亚理工学院的教学，让我们有机会反思我们为让学生参与有意义的学习体验所做的努力。教学与学习中心 (CTL) 的主要目标之一是营造一个让不同学习者都能脱颖而出的学习环境。我们今天的庆祝活动展示了佐治亚理工学院教师今年为实现这一目标所做的努力。海报活动展示了教务长教学与学习研究员、1969 届教学研究员、赫斯堡奖教学研究员、布里顿研究员、教师学习社区和 CTL 技术合作伙伴教学等团体教师的诸多成就。此外，教师中的创业成员和各种资助的获得者所开展的项目已为一系列课程带来了创新教学。在促进学习的教学方面，佐治亚理工学院有很多事情要做！您会在今年的海报活动中学到什么？例如，您可以与 Paul Verhaeghen（心理学）和 Monica Halka（荣誉课程）讨论他们在 GT1000 的五个部分教学中融入的“正念干预”的影响。或者与 Tatiana Rudchenko（Scheller）和 Vincent Spezzo（CTL）讨论他们在为 MGT 2250 的学生设计和实施在线视频测验系统后统计学学习的提高。并与 Ellen Mazumdar（机械工程）联系，了解她如何使用新的桌面四旋翼练习来帮助学生更好地理解控制系统。有很多值得探索的地方，所以我希望您可以查看每一张海报，并考虑您可以采用或调整哪些内容以用于您教授的课程。教学与学习中心还致力于培养重视和奖励教学的校园文化。今天是教学日，我们向“感谢老师”笔记的获得者和“优秀教学学生表彰奖：1934 届 CIOS 奖”的获得者致敬。我们感谢这些教师为佐治亚理工学院的学生提供优质教育所做的一切。教学日的庆祝部分得益于 1969 届校友的慷慨捐助，他们资助了我们的教学研究员项目。我们希望您能享受这个机会，与您的同事们聚在一起，讨论我们校园课堂上发生的事情，并探索未来的可能性。感谢您为佐治亚理工学院的教学和学习卓越付出时间和精力！祝一切顺利，