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基于控制障碍函数的欠驱动无人水下航行器椭圆障碍物避障制导
1
作者
野汶博
方洋旺
+1 位作者
洪瑞阳
胡祁东
《兵工学报》
北大核心
2025年第5期356-368,共13页
为保证无人水下航行器在执行海岸线巡逻、大型船只避碰以及穿越密集岛礁等复杂任务时的安全性,提出一种基于控制障碍函数的椭圆模型障碍物避障方法。在对障碍物进行椭圆形建模的基础上设计包含艏向角约束的控制障碍函数,构建带有约束条...
为保证无人水下航行器在执行海岸线巡逻、大型船只避碰以及穿越密集岛礁等复杂任务时的安全性,提出一种基于控制障碍函数的椭圆模型障碍物避障方法。在对障碍物进行椭圆形建模的基础上设计包含艏向角约束的控制障碍函数,构建带有约束条件的二次规划问题,通过与无障碍环境下的制导律相结合,得到闭式解形式的避障制导律。仿真结果验证了所提方法的有效性,可全局上满足安全性和稳定性要求,对于无人水下航行器在复杂海洋环境中的安全航行具有实际应用价值。
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关键词
欠驱动无人水下航行器
控制障碍函数
椭圆障碍物
避障
制导律
二次规划
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职称材料
变体飞行器强化学习自适应抗扰动控制方法
2
作者
程昊宇
张笑妍
+2 位作者
刘昕
黄汉桥
闫杰
《宇航学报》
北大核心
2025年第5期977-990,共14页
针对变体飞行器控制系统设计中安全性、抗扰性和最优性难以兼顾的问题,提出了基于强化学习的自适应抗扰控制方法。首先建立了存在不确定情况下变体飞行器的动力学模型,基于模糊控制理论设计了模糊干扰观测器,保证对系统不确定性和干扰...
针对变体飞行器控制系统设计中安全性、抗扰性和最优性难以兼顾的问题,提出了基于强化学习的自适应抗扰控制方法。首先建立了存在不确定情况下变体飞行器的动力学模型,基于模糊控制理论设计了模糊干扰观测器,保证对系统不确定性和干扰的估计误差能够收敛至原点邻域内。为了解决飞行安全性、最优性和抗扰性难以兼顾的问题,将高阶非线性系统的最优性问题转化为子系统控制量的最优化设计问题。基于强化学习框架求解Hamilton-Jacobi-Bellman方程。针对方程求解时难以处理的系统非线性特性,设计基于神经网络的actor-critic策略。在反步设计中利用actor网络生成控制量,基于critic网络评估控制性能,基于障碍Lyapunov函数方法开展稳定性分析,保证系统的稳定性、最优性和状态约束。最后,通过仿真验证所提方法的有效性。
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关键词
变体飞行器
强化学习
自适应控制
模糊干扰观测器
最优抗扰
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职称材料
题名
基于控制障碍函数的欠驱动无人水下航行器椭圆障碍物避障制导
1
作者
野汶博
方洋旺
洪瑞阳
胡祁东
机构
西北工业大学
无人
系统
技术
研究院
西北工业大学
无人
飞行器
技术
全国重点实验室
西北工业大学无人机技术集成攻关大平台
西北工业大学
自动化学院
出处
《兵工学报》
北大核心
2025年第5期356-368,共13页
基金
国家自然科学基金项目(61973253、62273283)。
文摘
为保证无人水下航行器在执行海岸线巡逻、大型船只避碰以及穿越密集岛礁等复杂任务时的安全性,提出一种基于控制障碍函数的椭圆模型障碍物避障方法。在对障碍物进行椭圆形建模的基础上设计包含艏向角约束的控制障碍函数,构建带有约束条件的二次规划问题,通过与无障碍环境下的制导律相结合,得到闭式解形式的避障制导律。仿真结果验证了所提方法的有效性,可全局上满足安全性和稳定性要求,对于无人水下航行器在复杂海洋环境中的安全航行具有实际应用价值。
关键词
欠驱动无人水下航行器
控制障碍函数
椭圆障碍物
避障
制导律
二次规划
Keywords
underactuated unmanned underwater vehicle
control barrier function
elliptical obstacle
obstacle avoidance
guidance law
quadratic programming
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
U674.941 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
变体飞行器强化学习自适应抗扰动控制方法
2
作者
程昊宇
张笑妍
刘昕
黄汉桥
闫杰
机构
西北工业大学
无人
系统
技术
研究院
西北工业大学
无人
飞行器
技术
全国重点实验室
西北工业大学无人机技术集成攻关大平台
出处
《宇航学报》
北大核心
2025年第5期977-990,共14页
基金
国家自然科学基金(62303380)。
文摘
针对变体飞行器控制系统设计中安全性、抗扰性和最优性难以兼顾的问题,提出了基于强化学习的自适应抗扰控制方法。首先建立了存在不确定情况下变体飞行器的动力学模型,基于模糊控制理论设计了模糊干扰观测器,保证对系统不确定性和干扰的估计误差能够收敛至原点邻域内。为了解决飞行安全性、最优性和抗扰性难以兼顾的问题,将高阶非线性系统的最优性问题转化为子系统控制量的最优化设计问题。基于强化学习框架求解Hamilton-Jacobi-Bellman方程。针对方程求解时难以处理的系统非线性特性,设计基于神经网络的actor-critic策略。在反步设计中利用actor网络生成控制量,基于critic网络评估控制性能,基于障碍Lyapunov函数方法开展稳定性分析,保证系统的稳定性、最优性和状态约束。最后,通过仿真验证所提方法的有效性。
关键词
变体飞行器
强化学习
自适应控制
模糊干扰观测器
最优抗扰
Keywords
Morphing flight vehicle
Reinforcement learning
Adaptive control
Fuzzy disturbance observer
Optimal anti-disturbance
分类号
V448.2 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于控制障碍函数的欠驱动无人水下航行器椭圆障碍物避障制导
野汶博
方洋旺
洪瑞阳
胡祁东
《兵工学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
变体飞行器强化学习自适应抗扰动控制方法
程昊宇
张笑妍
刘昕
黄汉桥
闫杰
《宇航学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
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