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悬停自行车的设计和制造
Selaiyur，Chennai-600073摘要： - 本研究论文介绍了使用重叠配置的悬停自行车的设计和制造过程。本研究的目的是探索悬停自行车概念的可行性和性能潜力，该概念结合了重叠的转子，以增强稳定性，可操作性和2.5公斤有效载荷。详细讨论了在发育中采用的设计注意事项，结构分析，空气动力学优化和制造技术。进行了实验测试和评估，以验证性能特征并评估拟议设计的可行性。这些发现证明了在悬停自行车设计中重叠配置的潜力，突出了其实现改进的稳定性和控制的能力，为未来的Hoverbike Technologies的进步铺平了道路。关键字： - BLDC电动机，无人机，无人驾驶汽车，效率，功率重量比，高RPM功能，控制，稳定性，稳定性，降低噪音，维护，未来的进步。
悬停退出指南 V 2.0
加拿大的野外机构已经制定了悬停退出培训标准，用于 CIFFC 机构之间的人员交流。本文件已修订以符合本培训标准。消防人员培训要求已更新；以及附录 1（机构特定矩阵）和附录 2（悬停退出标贴）。只要人员接受过操作培训，就可以安全地从悬停直升机上下来。人员和设备的移动必须预先计划和练习。人员必须了解为什么进行这些移动以及移动对悬停直升机的影响。必须清楚地了解，悬停退出和登机远不如全滑行着陆理想。最好选择让一名或多名消防员手持电锯从悬停直升机上下来，以改善现场，以便于全滑行着陆，并应尽可能这样做。本文件中的程序应仅在没有其他合理选择的情况下使用，并且仅在直升机机长完全同意的情况下使用。最终，飞行员拥有悬停退出机动的总体权力。但是，所有相关人员都有责任确保操作安全进行。每个人不仅有权利，而且有义务在感觉自己或他人的安全受到威胁时停止该程序。1.1 简介
四旋翼飞行器精确准悬停控制的风速估计
本文重点研究了无风传感器的四旋翼飞行器的控制，这些飞行器需要在存在中等但未知的阵风的情况下准确跟踪低速轨迹。通过将风扰动建模为外源输入，并假设可以通过准静态飞行器运动补偿其影响，本文提出了一种创新的估计和控制方案，该方案包括一个线性动态滤波器，用于估计此类未知输入，并且只需要位置和姿态信息。该滤波器建立在未知输入观察器理论的结果之上，允许在不测量风本身的情况下估计风和飞行器状态。可以使用简单的反馈控制律来补偿由扰动引起的偏移位置误差。只要有相应的应用转子速度，所提出的滤波器就与用于消除跟踪误差的恢复控制方案无关。首先使用机器人操作系统中间件和 Gazebo 模拟器在模拟环境中检查该解决方案，然后使用四旋翼飞行器系统在真实风源下飞行进行实验验证。
四旋翼可转换 MAV：建模和实时悬停飞行控制
摘要 本文介绍了一种实验性倾转旋翼飞机的建模、控制和硬件实现。这种飞行器通过倾斜四个旋翼，将传统飞机的高速巡航能力与直升机的悬停能力结合起来。空中在巡航和悬停飞行模式之间切换称为过渡。使用牛顿方法推导出该飞行器的垂直和水平飞行模式的动态模型。提出并在模拟层面评估了一种非线性控制策略，以控制飞行器在纵向平面上的垂直和水平飞行动力学。开发了一架实验性的四平面飞机来进行垂直飞行。设计并构建了一种基于 DSP 的低成本嵌入式飞行控制系统 (EFCS)，以实现自主姿态稳定飞行。
同轴刚性旋翼悬停及前飞性能风洞研究
摘要：为研究上下旋翼干扰效应以及进给比、轴倾斜角和升力偏移对缩比同轴刚性旋翼系统气动性能的影响，对缩比同轴刚性旋翼系统在悬停和稳定前飞过程中的气动性能进行了实验研究。旋翼系统采用直径2 m、四叶片上下无铰链旋翼，安装在同轴旋翼试验台上。实验在中国空气动力研究与发展中心（CARDC）的φ3.2 m风洞中进行。旋翼系统在0°~13°的总距范围内进行了悬停测试，并在进给比高达0.6的情况下进行了前飞测试，重点关注了轴倾斜角和升力偏移扫掠。为了使共轴旋翼的运行方式与实际飞行方式相似，悬停飞行时将扭矩差调整为零，前飞时保持恒定升力系数。在同轴旋翼中以相同的螺距角设置进行了孤立单旋翼配置试验。悬停试验结果表明，下旋翼的品质因数 (FM) 值低于上旋翼，且均低于孤立单旋翼。此外，在相同的叶片载荷系数 (C T / σ) 下，同轴旋翼配置可以获得更好的悬停效率。前飞时，有效升阻比 (L/De) 为
使用悬停地图的 20 多种方法 - 无人机公司
Hovermap 先进的防撞和自主功能使无人机保持安全距离，从而降低资产风险。这些点云数据集是在一次飞行中捕获的，并按海拔高度着色。可以携带额外的摄像头进行状况评估。
具有可证明稳定性的涵道风扇无人机悬停至高速平飞过渡的神经网络控制
摘要 本文主要研究涵道风扇垂直起降 (VTOL) 无人机 (UAV) 的过渡控制。为了实现从悬停到高速飞行的稳定过渡，提出了一种基于神经网络的控制器来学习系统动态并补偿飞机动态和所需动态性能之间的跟踪误差。首先，我们推导了飞机全包络动力学的非线性系统模型。然后，我们提出了一种基于神经网络的新型控制方案并将其应用于欠驱动飞机系统。所提出的控制器的主要特征包括投影算子、状态预测器和动态形成的自适应输入。证明并保证在整个神经网络学习过程中，状态预测器和神经网络权重的跟踪误差都有上限。高度自适应的输入形成动态结构，有助于实现所提出的控制器可靠的快速收敛性能，尤其是在高频扰动条件下。从而使飞行器的闭环系统能够以期望的动态性能跟踪一定的轨迹，仿真和实飞试验均取得了满意的结果，完成了设计的飞行路线。
高功率可充电锂金属电池的开发......
阶段 阶段定义 持续时间，分钟 电池放电率 闲置 飞机停在地面上 0 悬停 垂直起降爬升 5 5-10C 过渡 从垂直起降爬升过渡到固定翼巡航 0.5 15-20C 巡航 固定翼巡航，电池由发电机充电 40 1C 过渡 从固定翼巡航过渡到垂直起降保持 0.5 15-20C 悬停 垂直起降保持后下降 1 5-10C 悬停'垂直起降下降 5 5-10C 闲置 飞机停在地面上
文章有监督的强化学习算法用于控制无人机盘旋
摘要：携带不同设备用于空中悬停操作的无人机的应用正在越来越广泛，但是目前，依赖于悬停控制的强化学习方法，目前有非常有意的研究，并且尚未在物理机器上实施。无人机在悬停控制方面的行为空间是连续且大规模的，这对于基本算法和基于价值的增强学习（RL）算法很难获得良好的结果。响应于这个问题，本文将观察者 - 演员（WAC）算法应用于无人机的悬停控制，该算法可以迅速锁定勘探方向并实现无人机悬停控制的高度鲁棒性，同时改善学习效率和降低学习成本。本文首先利用基于行为价值Q（QAC）和深层确定策略梯度算法（DDPG）的参与者批评算法，用于无人机悬停控制学习。随后，提出了带有添加观察者的批评算法，其中观察者使用带有神经网络作为动态监视的参数的PID控制器，将学习过程转换为监督学习。最后，本文使用了经典的增强学习环境图书馆，健身房和当前主流加固学习框架，PARL，用于
RealFlight 8 - 您已到达 ftp.hobbico.com
RealFlight 8 还提供了各种各样的工具来帮助您了解如何使用该程序以及如何提高您的 R/C 驾驶技能。本详尽的手册解释了每个功能和选项；以及如何使用它们。我们提供许多培训辅助和帮助，包括（但不限于）：我们的虚拟飞行指导、直升机悬停训练器、飞机悬停训练器、起飞和着陆训练器、直升机自转训练器和直升机定位训练器。这些有用的培训辅助工具提供了即时学习机会，我们鼓励您充分利用它们。没有其他 R/C 模拟器能进一步丰富您的 R/C 体验。