多机械手混合位置/力协调学习控制的研究(英文)

研究了多机械手抓持一刚性物体的协调控制。考虑多机械手系统的动态模型不确定性,导出了物体位置的误差方程和内力的误差方程,给出了多机械手的混合位置/力协调学习控制策略,并对学习控制的收敛性进行了讨论。文中提出的控制策略在每次迭代学习后,通过修正系统的控制输入来改善系统的性能。最后,通过两个平面机械手抓持一物体的仿真实验证明了该方法的有效性     

一种改进PSO-ARMA半球谐振陀螺温度误差建模方法

为减小半球谐振陀螺(HRG)在温度效应下产生的漂移,建立了温度漂移补偿模型,对与温度有关的确定性漂移进行了补偿。提出了一种改进PSO-ARMA建模方法,对不确定性漂移进行了补偿。改进的PSO-ARMA建模方法将惯性权值递减策略引入到反向学习粒子群优化(PSO)算法中,提高算法跳出局部、快速收敛的能力,在建模时利用改进的PSO算法对ARMA参数寻优,以提高模型的精度。利用半球谐振陀螺升温实验数据进行了检验,经该模型补偿后,陀螺输出精度可达0.07°/h,且较传统ARMA建模方法精度提高了一倍。      

基于PPO的移动平台自主导航

为解决强化学习算法在自主导航任务中动作输出不连续、训练收敛困难等问题,提出了一种基于近似策略优化(PPO)算法的移动平台自主导航方法。在PPO算法的基础上设计了基于正态分布的动作策略函数,解决了移动平台整车线速度和横摆角速度的输出动作连续性问题。设计了一种改进的人工势场算法作为自身位置评价,有效提高强化学习模型在自主导航场景中的收敛速度。针对导航场景设计了模型的网络框架和奖励函数,并在Gazebo仿真环境中进行模型训练,结果表明,引入自身位置评价的模型收敛速度明显提高。将收敛模型移植入真实环境中,验证了所提方法的有效性。     

遥感图像云检测方法综述

光学遥感图像中云层会对地面信息进行不同程度的遮挡,造成了地表观测信息的模糊和缺失,极大地影响遥感图像的成像质量。因此,对遥感图像中云层覆盖的检测和评估是进一步分析和利用遥感图像信息的基础和关键。通过充分的调研和对比总结,梳理了20世纪90年代以来,国内外基于遥感图像的云检测方法的发展趋势和代表性工作。将基于遥感图像的云检测方法分为三类：基于光谱阈值的方法、基于经典机器学习的方法以及基于深度学习的方法。总结了当前国内外云检测公开数据集,并对比了部分代表性工作的云检测精度。此外,简要梳理了与云检测相关的云雾(霾)检测、云雪检测、云阴影检测以及云去除等方法。对当前云检测相关工作中存在的问题和未来的发展趋势进行了分析和展望。     

带攻击角度约束的深度强化元学习制导律

针对执行机构部分失效的速度时变导弹机动目标拦截问题,本文提出一种基于深度强化元学习和剩余飞行时间感知逻辑函数的攻击角度约束三维制导律.首先,采用基于模型的深度强化元学习方法,建立深度神经网络动力学模型;引入模型预测路径积分控制,该深度神经网络动力学模型作为预测模型;采用元学习方法,在线学习执行机构部分失效及目标机动等环...     

非平稳随机系统动态贝叶斯结构学习关系网

 针对基于图模型自主控制中环境感知问题,提出了连续变量非平稳系统变结构动态贝叶斯网络(DBN)的结构学习模型;讨论了平稳系统常结构DBN学习模型。以上述结论为基础,提出了模糊自适应尺度法用于非平稳系统变结构DBN结构学习,依据非平稳程度函数rb、调节系数m及区间长度Δt模糊推理出步长系数k和窗口系数b,依据具体框架得到变结构DBN,给出了连续变量非平稳系统变结构DBN学习的模型框架和具体算法。仿真结果表明：提出的结构学习框架是可行的。     

将誓言进行到底!

一面鲜红的国旗,14只紧握的拳头,铿锵有力的誓言久久回荡:"祖国的载人航天事业高于一切,为实现中华民族飞天梦想不懈奋斗!"1998年1月5日,北京航天城。14名来自空军部队的飞行员摘下飞行徽标,     

基于集成学习的冲击载荷识别与定位方法

本文提出一种基于集成学习的冲击载荷识别与定位方法,用于识别作用在复杂结构表面上冲击力的峰值以及冲击位置。以决策树为基础预测器,采用自适应提升法将多棵决策树集成为学习模型,通过结构冲击试验获取大批“载荷-响应”数据训练模型,建立结构动态响应与冲击载荷之间的映射关系,从而实现由响应逆向识别载荷。通过识别作用在薄壁圆筒结构表面上的冲击载荷,证明集成学习方法可以对冲击载荷和冲击作用位置作出准确的预测。此外,文章还讨论了结构边界条件对载荷识别准确度的影响。