摘要:本文提出了一种增量反步滑模(IBS)控制器,用于无尾飞机的轨迹控制,该控制器具有未知干扰和模型不确定性。所提出的控制器基于无尾飞机的非线性动力学模型。提出了一种限制虚拟控制输入速率和幅度的稳定性增强器(SE)。稳定性增强器由两层组成。当虚拟控制输入接近边缘时,将激活第一层 SE 来修改轨迹跟踪误差;当虚拟控制输入超出边缘时,第二层 SE 将降低控制增益以确保虚拟控制输入尽快落在边缘内。在 SE 的帮助下,增量控制方法可以扩展到外环控制,而无需考虑内环系统的动态特性。此外,提出了一种状态导数自适应估计器,与 IBS 相结合,使控制器表现出良好的鲁棒性。最后,给出了两个仿真。第一次仿真表明系统对外部干扰和模型不确定性不敏感,第二次仿真证明了 SE 的有效性。
• 美国国家航空航天局 (NASA)、Ball Aerospace、Aerojet Rocketdyne、AFRL • 2019 年 6 月发射,2020 年 10 月成功完成 • 演示:ASCENT 在轨、ASCENT ACS、ASCENT GNC • ESPA 级,五个 1N 推进器 • AFRL 成功装载 14 公斤的 ASCENT
新墨西哥州立大学 - 先进高空气体 (AHAB) Peter Lobner,2022 年 3 月 10 日更新 21 世纪初,新墨西哥州立大学物理科学实验室正在开发先进高空气体 (AHAB),这是一种太阳能驱动、非刚性、氦超压、空气动力学飞艇,旨在展示可变浮力推进。这种推进方式首次在 1863 年得到展示,当时所罗门·安德鲁斯博士首次驾驶充满氢气的 Aereon 飞艇飞越新泽西州珀斯安博伊。20 世纪 60 年代初,Aereon 公司(与安德鲁斯博士无关)建造了 Aereon III 混合飞艇,该飞艇设计为仅使用可变浮力推进即可飞行。Aereon III 在 1966 年的滑行测试中严重受损,从未有机会展示其可变浮力推进能力。改变飞艇的浮力可以使其爬升或下降。与所罗门·安德鲁斯的 Aereon 一样,AHAB 的设计目的是在重复的跳跃飞行剖面中每次爬升或下降时产生向前的推进力。凭借这种适度的推进能力,AHAB 被设计用于近太空(非常高的高度)的驻留操作,而螺旋桨在这种环境中是无效的。AHAB 飞艇的整体浮力通过内部气囊进行调整。当准备好飞行时,飞艇具有正浮力,并且空气体中的氦超压会压缩气囊。当飞艇滑翔上升时,可以打开排气阀释放气囊中剩余的空气,使未压载的飞行器达到其最大高度(压力高度)。为了过渡到滑翔下降,鼓风机将环境空气泵入气囊,增加飞艇的重量,直到其产生负浮力。通过将气囊排入大气,即可终止下降。
摘要:在本论文中,我们研究了一组四旋翼飞行器的分散控制器的设计。四旋翼飞行器分为领导者和跟随者。领导者由人控制,而追随者则使用去中心化控制器来跟随领导者。追随者是自主的,不知道领导者的行为。本论文的新颖之处在于依靠 WiFi 模块等廉价传感器来估计与相邻四旋翼飞行器的距离。为了设计去中心化控制器,迭代学习与监督学习和模仿学习相结合,经历了几个阶段,包括日志收集、高级模型训练和设计“一个控制器”。然后控制器被集成到跟踪器中,使它们成为自治的。学习方法的主要优点是移动
民用航空运输的未来正在迅速变化,应对严重的问题和机遇,解决方案空间具有真正重大的社会和广泛的商业和工业层面影响。未来要解决的首要问题包括排放/气候/能源、道路拥堵/基础设施成本、向远程一切的转变,包括远程旅行、现场打印某些商品的副空运货物、在通往自治的道路上快速发展的自动化转变、电子的普遍性和脆弱性、现有机场的容量有限、声学限制、安全性、可负担性和不断增加的延误(空中交通管制 (ATC)、安全、枢纽/辐射、地面交通)。预计民用航空运输复兴将由大量先进到革命性的技术推动,包括可再生/“绿色”/越来越便宜的能源、电力推进、纳米材料和材料加工、印刷制造、人工智能 (AI)/自治、新兴的全球传感器网格、安全/可靠性实现以及弹性导航和通信。民用航空复兴的预期性质包括转向基本上无排放的飞行/驾驶飞机,包括私人飞机,后者从当地街道起飞,最终取代大部分地面交通和定期商业空中交通、自动驾驶汽车运行和空中交通管制、大型空中
摘要 NASA 正在对先进空中机动 (AAM) 飞机和操作进行调查。AAM 任务的特点是航程低于 300 海里,包括乡村和城市运营、载客和货运。城市空中机动 (UAM) 是 AAM 的一个子集,是预计具有最大经济效益且最难开发的部分。NASA 革命性垂直升力技术项目正在开发 UAM VTOL 飞机设计,可用于集中和指导研究活动,以支持新兴航空市场的飞机开发。这些 NASA 概念车涵盖了相关的 UAM 功能和技术,包括推进架构、高效而安静的转子以及飞机空气动力学性能和相互作用。采用的配置是通用的,在外观和设计细节上有意与著名的行业安排不同。这些 UAM 概念飞机已用于众多工程研究,包括满足安全要求、实现良好的操控品质以及将噪音降低到直升机认证水平以下的工作。重点关注概念车辆,对先进空中机动飞机的工程进行了观察。
摘要:针对共轴旋翼飞行器自主飞行过程中模型参数的不确定性、外界扰动及传感器噪声对飞行的影响,研究位置姿态反馈控制系统的鲁棒反步滑模控制算法,以解决未知外界干扰情况下飞行器的轨迹跟踪问题。本文针对未知飞行,建立了基于受扰共轴旋翼飞行器的非线性动力学模型。然后,设计了非线性鲁棒反步滑模控制器,分为共轴旋翼飞行器的姿态控制器和位置控制器两个子控制器。在控制器中引入虚拟控制,构造Lyapunov函数,保证各子系统的稳定性。通过数值仿真验证了所提控制器的有效性。最后通过飞行试验验证了反步滑模控制算法的有效性。
虚拟现实 (VR) 已进入日常生活。虽然 VR 提供了越来越高的沉浸感,但控制和触觉仍然有限。当前的 VR 耳机配有专用控制器,用于控制每个虚拟界面元素。但是,控制器输入大多与虚拟界面不同。这降低了沉浸感。为了提供更逼真的输入,我们推出了 Flyables,这是一个使用四轴飞行器为虚拟用户界面元素提供匹配触觉的工具包。我们采用了五个常见的虚拟 UI 元素并构建了它们的物理对应物。我们将它们连接到四轴飞行器以提供按需触觉反馈。在一项用户研究中,我们将 Flyables 与基于控制器的 VR 输入进行了比较。虽然控制器在精度和任务完成时间方面仍然优于 Flyables,但我们发现 Flyables 提供了一种与 VR 环境交互的更自然、更有趣的方式。根据研究结果,我们概述了未来可以改善与 Flyables 交互的研究挑战。
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。
