28、室内外无人机视觉与无人机结构健康监测

室内外无人机视觉与无人机结构健康监测

1. 室内外无人机网络与路径规划

在无人机应用领域,MGNM(可能是某种特定的网络模型)可集成到远程系统地理数据库中。通过“入口 - 街道”策略,能够将室内网络、入口/路径与室外网络连接起来,实现精细的路线规划。实验表明,MGNM 可以从建筑信息模型(BIM)中自动生成,用于关联室内和室外结构,以实现多用途应用。

更多的用例设置有助于验证和改进处理室内外无人机同时部署应用的方法。在这些场景中,需要考虑更好的路径规划策略,利用计算智能为特定任务设计室内外无人机的更轻量级配置,并结合云资源。

以下是相关的优势和应用场景列表:
- 优势
- 实现精细的室内外路线规划。
- 自动关联室内外结构,提高多用途应用的效率。
- 应用场景
- 物流配送:优化无人机在建筑内外的飞行路径。
- 搜索救援:在复杂环境中快速规划救援路线。

2. 无人机结构健康监测的重要性

随着无人机技术的发展,其航空结构变得更加灵活和轻便,以满足在高海拔和长时间飞行的需求,例如 NASA 的 Helios 项目。然而,这种结构的灵活性也引发了对气动弹性不稳定性(如颤振)的担忧。

目前,飞机认证飞行中使用的传统技术在无人机上并不适用,因为新型无人机的飞行动力学具有高度的非线性。当代研究表明,视觉在无人机结构健康监测中的重要性日益凸显。

以下是传统技术不适用于无人机的原因表格:
|传统技术|不适用于无人机的原因|
| ---- | ----

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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