×

用于航空机器人轨迹跟踪的自适应状态约束/无模型迭代滑模控制。 (英语) Zbl 07852244号

MSC公司:

93C40型 自适应控制/观测系统
93B12号机组 可变结构系统
93甲13 层次系统
93C85号 控制理论中的自动化系统(机器人等)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Lyu,J.B。;曾勇。;张,R。;Lim,T.J.,无人机移动基站布局优化,IEEE通信快报,21,3,604-6072016·doi:10.1109/LCOMM.2016.2633248
[2] 斯坦帕,M。;Sutorma,A。;Jahn,美国。;Thiem,J。;沃尔夫,C。;Roehrig,C.,《使用无人驾驶航空系统的公共安全应用成熟度水平:综述》,《智能与机器人系统杂志》,103,1,1-13,2021·doi:10.1007/s10846-021-01462-7
[3] Herisse,B。;哈默尔,T。;Mahony,R。;Russotto,F.,《使用光流在移动平台上降落垂直起降无人机》,IEEE机器人学报,2012年第28期,第177-89页·doi:10.10109/TRO.2011.2163435
[4] 宋,我。;Nielsen,P.,《为包裹递送服务划分无人飞行器服务区》,《智能与机器人系统杂志》,97,3719-7312020年·doi:10.1007/s10846-019-01045-7
[5] Umemoto,K。;Endo,T。;Matsuno,F.,使用n个多旋翼无人机摩擦力的动态合作运输控制,智能与机器人系统杂志,100,3,1085-10952020·doi:10.1007/s10846-020-01212-1
[6] 安,N.B。;王庆生。;赵小川。;Wang,Q.Y.,欠驱动机器人群基于微分平坦度的分布式控制,应用数学与力学(英文版),44,10,1777-1790,2023·Zbl 1530.93010号 ·doi:10.1007/s10483-023-3040-8
[7] Liu,S.K。;迈克尔·W。;卡提克,M。;Sun,K。;Subhrajit,B。;Camillo,J.T。;Vijay,K.,《在三维复杂环境中使用安全飞行走廊规划四驱机器人的动态可行轨迹》,IEEE Robotics and Automation Letters,2017年,第2期,第3期,第1688-1695页·doi:10.1109/LRA.2017.2663526
[8] 周,B.Y。;潘,J。;高,F。;Shen,S.J.,RAPTOR:四旋翼快速飞行的鲁棒和感知软件轨迹重新规划,IEEE机器人学报,37,6,1992-2009,2021·doi:10.1109/TRO.2021.3071527
[9] Sun,G.J。;周先生。;姜晓清,考虑目标行为不确定性的非合作航天器接近控制,天体动力学,6399-4112022·doi:10.1007/s42064-022-0133-5
[10] Chen,T。;Shan,J.J。;温,H。;Xu,S.D.,多航天器姿态一致性综述,天体动力学,6329-3562022·doi:10.1007/s42064-022-0142-4
[11] 马歇尔,J.A。;Sun,W。;Andrea,L.A.,《自主多旋翼小型无人驾驶航空系统的制导、导航和控制系统调查》,《控制年度回顾》,52,1,390-4272021·文件编号:10.1016/j.arcontrol.2021.10.013
[12] 格雷罗·桑切斯,医学博士。;罗扎诺,R。;卡斯蒂略,P。;Hernandez-Gonzale,Z.O。;加西亚-贝尔特兰,哥伦比亚特区。;Valencia-Palomo,G.,无人机承载摆动衰减负载的非线性控制策略,应用数学建模,91,1,709-7222021·Zbl 1481.93084号 ·doi:10.1016/下午.2020.09.027
[13] Wang,B.F。;王,Q。;周,Q。;Liu,Y.L.,利用深度强化学习训练的人工神经网络对椭圆柱绕流进行主动控制,应用数学与力学(英文版),43,121921-19342022·doi:10.1007/s10483-022-2940-9
[14] 刘,S。;张,R。;王庆云。;He,X.Y.,不确定Watts-Strogatz小世界时空网络之间的滑模同步,应用数学与力学(英文版),41,121833-18462020·Zbl 1480.93075号 ·doi:10.1007/s10483-020-2686-6
[15] Ge,X.S。;姚庆杰。;陈立清,具有初始状态不确定性的航天器太阳电池阵系统最优部署控制策略,应用数学与力学(英文版),39,101437-14522018·Zbl 1402.70026号 ·doi:10.1007/s10483-018-2378-8
[16] Noormohammadi,A.A。;O.Esrafilian。;阿汉加,M。;Hamid,T.,《四旋翼姿态的系统识别和基于控制》,机械系统和信号处理,135171-1832020
[17] 米兰达,C.R。;Aguilar,L.T.,带功率降低分析的四转子鲁棒PID控制,ISA Transactions,98,47-622020·doi:10.1016/j.isatra.2019.08.045
[18] Sun,J.T。;王庆国。;Gao,H.Q.,时变时滞随机系统的时滞相关鲁棒稳定性和H_∞分析,应用数学与力学(英文版),31,2,255-2622010·Zbl 1193.93183号 ·doi:10.1007/s10483-010-0213-6
[19] Rekabi,F。;Shirazi,F.A。;萨迪格,M.J。;Saadat,M.,用于四转子位置跟踪的非线性H_∞测量反馈控制算法,富兰克林研究所杂志,357,11,6777-68042020·兹比尔1447.93234 ·doi:10.1016/j.富兰克林.2020.04.056
[20] Bouabdallah,S。;Murrieri,P。;Siegwart,R.,《走向自主室内微型VTOL》,自主机器人,18,2,171-1832005·doi:10.1007/s10514-005-0724-z
[21] Elkhatem,A。;Engin,S.N.,基于无人机位置和姿态跟踪控制自适应加权矩阵选择的鲁棒LQR和LQR-PI控制策略,亚历山大工程杂志,61,8,6275-62922022·doi:10.1016/j.aej.211.057
[22] Vazquez-Nicolas,J.M。;萨莫拉,E。;Gonzalez-Hernandez,I。;罗扎诺,R。;Sossa,H.,PD+SMC四旋翼控制,使用深度学习进行高度和裂纹识别,国际控制、自动化和系统杂志,18,4,834-8442020·doi:10.1007/s12555-018-0852-9
[23] 马丁斯。;Cardeira,C。;Oliveira,P.,四驱控制零动态稳定反馈线性化,智能与机器人系统杂志,101,1-17,2021·doi:10.1007/s10846-020-01265-2
[24] Benalegue,A。;莫赫塔里,A。;Frifman,L.M.,四驱无人机的高阶滑模观测器,鲁棒和非线性控制国际期刊,18,4,312-322008
[25] Wang,H.P。;Ye,X.F。;田,Y。;郑庚。;Christov,N.,基于无模型的四旋翼姿态和位置终端SMC,IEEE航空航天和电子系统交易,52,5,2519-2528,2012·doi:10.1109/TAES.2016.150303
[26] 北卡罗来纳州阿米努拉希德。;Basri,M.A M。;Mohamed,Z.,使用基于SMC的自适应PID控制器的MAV四旋翼位置和姿态跟踪,无人机,6,9,1-18,2022
[27] 拉巴迪,M。;Moussaoui,H.E.,分布式四电机的改进自适应分数阶快速积分终端滑模控制,仿真数学与计算机,188120-1342021·Zbl 07428992号 ·doi:10.1016/j.matcom.2021.03.039
[28] 华建中。;Chen,J.N。;Guan,X.P.,具有未知时变载荷和阵风干扰的QUAV自适应规定性能控制,富兰克林研究所杂志,355,14,6323-63382018·Zbl 1398.93241号 ·doi:10.1016/j.富兰克林.2018.05.062
[29] 洛佩兹,S.I。;罗斯曼多,F。;佩雷斯,A.R。;Soria,C。;Moreno,J.,《利用广义回归神经网络对有扰动的四驱车进行自适应轨迹跟踪控制》,神经计算,460,243-255,2021·doi:10.1016/j.neucom.2021.06.079
[30] Dierks,T。;Jagannathan,S.,使用神经网络的四旋翼无人机的输出反馈控制,IEEE神经网络汇刊,21,1,50-662010·doi:10.1109/TNN.2009.2034145
[31] Randal,W.B.,《小型无人飞机:理论与实践》,2012年30月至38日,新泽西州:普林斯顿大学出版社,新泽西
[32] 伊斯兰,S。;刘,P.X。;Ei-Saddik,A.,具有干扰不确定性的四旋翼无人机鲁棒控制,IEEE工业电子学报,62,3,1563-15712015·doi:10.1109/TIE.2014.2365441
[33] 马胡奇,M。;Tizhoosh,H。;Ponnambalam,R.K.,《强化学习技术的反对派延伸》,信息科学,275101-1142014·doi:10.1016/j.ins.2014.02.024
[34] 戴维德,Z。;彼得·R.R。;Sander,B.,《使用基于策略的神经强化学习学习连续时间工作记忆任务》,神经计算,461635-6562021·doi:10.1016/j.neucom.2020.11.072
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。