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RSS订阅原创 文献笔记 - Research on Instability Characteristics of Ducted Fans in Ground Effect
摘要。风机是未来飞行汽车的一种潜在推进装置，具有广泛的应用前景。在地面效应中，由于与地面的气动干扰，涵道风扇容易因旋转失速而进入不稳定状态。本文基于改进的MG模型构建了一个仿真平台，对涵道风扇在悬停和着陆条件下的地面效应进行了仿真。详细讨论了地面效应的静态和动态效应，并对参数进行了敏感性分析。结果表明，在悬停条件下，涵道风扇的不稳定性随着高度的降低或速度的增加而增加，而在着陆条件下则不会发生。此外，研究指出，管道风机的压力上升特性和流动特性对其不稳定性有显著影响。
2025-03-28 12:02:41
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原创 Numerical investigation on unsteady characteristics of ducted fans in ground effect
研究发现，非定常单元在叶片通道之间以风扇速度的30%-80%的相对速度旋转，并导致推力波动高达总推力的37%。导管风扇在地面效应下存在显著的推力波动，波动幅度随着地面高度的降低而增加。随着离地高度的降低，一方面，卷起的地面涡流引起的进气畸变增加了叶片的攻角，并推动吸入侧的低压区和压力侧的高压区沿翼展方向从叶片尖端延伸到叶片根部，导致转子推力增加。然而，导管风扇在其他条件下的非定常效应，如地面效应中的前飞、天花板效应和侧风中的悬停，尚未得到探索，动态条件下的流动机制可能要复杂得多，需要进一步研究。
2025-03-28 11:01:33
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原创 文献笔记 - Analysis of Ground Effect for Small-Scale UAVs in Forward Flight
摘要——这封信调查了小型无人机（UAV）在悬停和向前飞行时，系统与地面/刚性表面的接近程度如何影响其行为。我们进行了一项广泛的实验研究，其中四旋翼飞行器的任务是以0-8m/s的速度和0.05-0.5m的高度飞行。实验数据用于评估四种现有的地面效应模型。结果表明，现有的直升机和悬停多旋翼模型无法完全描述四旋翼在靠近地面运行时的前进运动。我们介绍了两种新的数据驱动模型，用于旋翼机在悬停和前飞时在地面效应下运行，并用另一种不同尺寸的四旋翼机对提出的模型进行了评估。
2025-03-27 11:51:54
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原创 文献笔记 - Propeller Slipstream Model for Small Unmanned Aerial Vehicles
螺旋桨滑流或推进洗可以通过在螺旋桨驱动的飞机的气动和控制表面上提供额外的气流来显著影响其气动特性。因此，必须充分了解螺旋桨滑流内的诱导速度，以确定滑流浸没部件上的气动力和力矩，在螺旋桨。基于简单动量和升力线理论的现有滑流模型应用有限，因为它们只考虑滑流中空气的加速度，而没有考虑扩散现象。因此，它们在螺旋桨附近产生了良好的结果附近加速度占主导地位，但在螺旋桨后面扩散占主导地位的地方，它们无法准确预测诱导速度。
2025-03-25 16:00:03
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原创 文献笔记 - Application of Task Allocation Algorithms in Multi-UAV Intelligent Transportation Systems
无人驾驶飞行器（UAV），通常被称为无人机，被视为智能交通系统（ITS）技术背景下最有前景的自动驾驶汽车类型。当前基于自动驾驶汽车的智能交通系统技术发展的一个关键推动因素是任务分配架构。这种方法允许将任务有效地分配给多智能体系统的机器人，同时考虑到机器人的能力和服务要求。因此，本研究概述了无人机在ITSs中的应用，重点介绍了任务分配算法在无人机网络中的应用。目前，在基于无人机的智能运输系统中，有不同类型的算法用于任务分配，包括基于市场的方法、基于博弈论的算法、基于优化的算法、机器学习技术和其他混合方法。
2025-03-11 20:43:08
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原创 文献笔记 - A Review of Real-Time Implementable Cooperative Aerial Manipulation Systems
摘要：本文重点介绍了基于四旋翼和多旋翼的协同空中操纵。首先，重点是比较和评估在不同应用环境中实时实现和测试的原型系统。还讨论并比较了底层建模和控制方法。本次审查的结果有助于理解开发此类系统的动机和基本原理，它们在不同应用中的适用性和可实施性，以及需要解决和克服的挑战。此外，本文还为基于首选特征、功能、可操作性和应用领域开发下一代原型系统提供了指导。
2025-03-11 20:05:29
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原创 文献笔记 - A Survey on Aerial Swarm Robotics
这个方程是机器人动力学的核心模型机器人如何运动（左边描述运动惯性、离心效应、重力）。需要施加多少力（右边包括控制输入和邻居影响）。如何设计控制器：通过调整τi中的控制项（如PID或协同算法），让机器人跟踪期望轨迹qd或与邻居同步。如果有具体应用场景（比如无人机编队或机械臂控制），可以进一步解释如何设计τi！🚀好的！我来用两个无人机的例子，分别展示它们完全独立和刚性链接时的动力学方程展开，并结合图中的公式(5)进行解释。
2025-03-11 11:33:10
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原创 文献笔记 - Ground effect on rotorcraft unmanned aerial vehicles: a review
收集和讨论小型多旋翼无人机受地面效应的影响，尤其是从建模和控制的角度。讨论关于地效的建模 控制和应用，以及其他一些类似的效应比如顶吸和墙吸地面效应距离z<2R(有些多旋翼在z<5R都有观测到地效的影响），提供额外升力，或者说 保持总升力不变时降低了旋翼功率。利用近地面飞行可以节能约10%顶吸效应距离z<2R侧吸没有给生效的距离，但是，研究发现，对于靠近墙壁的叶片，升力会随着叶片方位角的变化而周期性波动。这些波动的升力在转子盘上产生力矩，力矩随转子-壁间距和姿态而变化。
2024-09-26 22:53:08
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原创 发文章到arXiv的处理
如果您的论文尚未发表，并且您的会议/期刊模板中有任何特定于期刊的文本（例如“提交给Blah期刊”、“正在接受同行评审”等），请在tmp/中打开样式文件的副本并将其删除。如果您的文论已经发表，请确保其样式与已发表的论文相同，并包含正确的期刊、卷等信息（以便读者知道它已经发表）。，因为它在学术界较为常见，允许广泛的使用和引用，同时仍保留你的版权。: 允许他人以任何方式使用你的工作，只要他们给予适当的署名。注册的时候填学校或单位后缀的邮箱，要不然不给提交论文的资格。把写好的论文的latex文件进行修改。
2024-09-24 19:19:21
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原创 文献笔记 - Reinforcement Learning for UAV Attitude Control
自动驾驶系统通常包括一个提供稳定性和控制的“内环”，和比如航点导航之类的任务层面的“外环”。无人机的自驾系统主要使用PID控制系统，在稳定的环境下还算好用。但是，更难预测的和复杂环境下需要更复杂的控制器。智能飞行控制系统是一个比较活跃的area，利用强化学习（RL）来解决PID解决不了的问题，在其他领域比如机器人领域取得了不错的进展。但是以前的工作集中在使用RL在任务层面的控制器。本文中，我们探索了使用目前的RL训练方法来实现内环控制，使用DDGP,TRPO和PPO。
2024-09-23 23:46:09
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原创 文献笔记 - Learning to Fly—a Gym Environment with PyBullet Physics forReinforcement Learning of Multi-a
机器人仿真对于学术，教育以及安全应用中起到很关键的作用。强化学习环境（environments）——通过简单的仿真把问题以奖励函数的形式体现，对于学习算法也很关键。但是，全套的仿真full-scale simulators中通常缺乏可移植性和并行性。反之亦然，许多强化学习的仿真环境中权衡了真实性和高的样本吞吐量，弄得像玩具一样。虽然公开数据集有助于升读学习和计算视觉，我们还是缺乏能同步的开发和公平的比较控制算法和强化学习方法的软件工具。
2024-09-20 21:54:20
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原创 文献笔记 - Neural Lander: Stable Drone Landing ControlUsing Learned Dynamics
精确的近地面轨迹控制对多旋翼无人机是难点，原因在于多个旋翼的气流和环境之间复杂的空气动力效应。传统的控制方法经常不能很好的应对这些问题，难以实现顺滑的降落。本文中，我们提出一种新型基于深度学习方法的鲁棒非线性控制器Neural-Lander来提高四旋翼在降落时的控制性能。我们的方法将标称动力学模型与学习高阶相互作用的深度神经网络（DNN）相结合。我们应用频谱归一化（spectral normalization，SN）来约束DNN的Lipschitz常数。
2024-09-19 00:20:24
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原创 文献笔记 - BogieCopter: A Multi-Modal Aerial-Ground Vehiclefor Long-Endurance Inspection Applications
仔细的设计了一种倾转旋翼多旋翼构型的被动轮两栖无人机，具备平坦和陡峭的平面运动能力和飞行能力，同时取得了低的额外重量，高的地面运动能量效率和可观的负载能力而且具有更好的安全性，但是暂未设计完善的运动控制器。极强的负载能力大约2kg，机身空载2kg，飞行时长十分钟，地面运动可达11.5km。提出新的陆空两栖设计，基于倾转多旋翼构型和被动轮，安全高效。做了目前最全的陆空两栖文献分析。实验验证两栖运动能力和能耗。
2024-09-04 23:55:24
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原创 文献笔记 - MTABot: An Efficient Morphable Terrestrial-AerialRobot With Two Transformable Wheels
摘要：陆空两栖机器人可以灵巧的空中探索和持久的在地面操作，在探索和救援方面有着很大的潜力。但是，用高能量效率的结构来实现多种区域仍是挑战。本文提出一种MTABot的具有爬行 滚动 和飞行三种模态的变形机器人。优化了结构做了攀爬障碍实验和飞行实验以及能耗对比。
2024-09-03 23:53:05
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原创 文献笔记-SytaB: A Class of Smooth-Transition HybridTerrestrial/Aerial Bicopters
本文讨论一种叫SytaB的带有平滑模式转换的陆空两栖无人机的设计，建模和控制，其带有双旋翼的机构为首次实现。相比于以前的基于四旋翼的陆空两栖无人机，SytaB不仅在相同起飞重量下能耗更小，还更少的调整姿态从而减小传感器震动。设计了陆地/空中/过度模式，进行了每种模式下的动力学建模和控制器设计。与不包括过渡模式的情况相比，地面和空中运动之间的过渡是平滑的，从而减轻了车辆的反弹和抖动。比较了陆地和空中模式的能量效率，比较了节能和高机动性的表格。
2024-09-03 10:18:06
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原创 文献笔记-Hybrid aerial-ground locomotion with a single passive wheel
利用与环境的接触来为无人机提供额外支持力，通常可以减少能量消耗从而延长任务时间。本文采用这种思路，通过陆空两栖运动利用环境中的平坦表面。我们的设计是在无人机底部安装单个被动轮，这是目前最小的设计。我们展示这个设计的原理和实施以及其控制方法。进行了飞行试验来验证其可行性和地面运动所节省的能量。结果表明我们的最小设计成功在更难控制的双旋翼无人机上实现了陆空两栖运动。陆地运动节能高达77%
2024-08-27 19:38:16
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原创 文献笔记-HALO: A Safe, Coaxial, and Dual-Ducted UAV without Servo
本文展现一种新型无人机叫HALO，使用 swashplateless 机制来产生俯仰和滚转力矩，无需舵机，减少了控制结构部件。减小的重量提高了负载和机动性。同时共轴涵道设计提高了安全和气动效率。通过8字跟踪，抗风，棍棒干扰，悬停效率对比，以及带有碰撞的实际飞行等实验，证明了HALO的鲁棒性和安全特性，表明其多种用途的潜力。
2024-07-01 16:58:41
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原创 文献笔记-Roller-Quadrotor:A Novel Hybrid Terrestrial/Aerial Quadrotor with Unicycle-Driven and Rotor-As
滚动四旋翼是一个结合了四旋翼的操纵性和地面车辆的长续航的新型陆空两栖四旋翼。本文展示了滚动四旋翼的设计，建模和实验验证。飞行是通过四旋翼构形实现的，四个电机提供推力。滚动是由独轮驱动由电机辅助转向。在陆地运动中，车辆需要克服滚转和转向阻力，由此比起飞行模式节约了能量。本工作克服了一般四旋翼的挑战性问题，节约了能量并能够穿过特别区域比如狭缝。他还通过飞行解决了地面机器人可能遇到的避障挑战。我们为车辆设计了模型和控制器。实验结果表明它可以在陆地和空中运动进行切换，并能够安全通过直径一半的狭窄缝隙。
2024-06-27 17:27:51
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原创 文献笔记-Skywalker: A Compact and Agile Air-GroundOmnidirectional Vehicle
通过结合多旋翼和地面车辆的综合优势，空中-地面车辆因为其超强的移动性和出众的续航而在多种领域中展现出巨大潜力。但是，多数以前的工作采用了复杂的结构，并且未能开发一个高精度的跟踪复杂轨迹的控制器，这严重限制了它们的应用。在本文中，我们首先提出了一个空中-地面车辆的设计，我们命名为Skywalker，其具有基于现有万向轮基础上简单但鲁棒的结构。而且，我们考虑了支持和摩擦力并推导了车辆的微分平坦性质，并提出了具备告诉空中-地面混合轨迹跟踪和平滑轨迹模式切换的均一控制器。
2024-06-11 17:57:10
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原创 文献笔记-Autonomous and Adaptive Navigation for Terrestrial-AerialBimodal Vehicles
这个框架主要包括1）一个分层运动规划期可以在未知环境中生成安全低能耗的陆地空中轨迹和2）一个一体的运动控制器可以在地面运动中动态的调整能耗。在一个自制的机器人平台上做了大量的现实世界中的试验和比较，来验证所提出的框架的鲁棒性和性能。在测试中机器人安全的在复杂的环境中进行空中和地面移动，并且在地面运动时实现了7倍的能量节省效率。在测试中TABV规划出安全和低能耗的轨迹在非结构性的稠密环境下，并且就算有尖锐的转弯时也能准确的跟踪这些轨迹。在陆地运动中，由于非对称约束，TABV的速度是受限平行于yaw角的。
2024-06-05 20:04:24
693
原创 文献笔记-Deep Reinforcement Learning Attitude Control of Fixed-Wing UAVs Using Proximal Policy Optimizat
Deep Reinforcement Learning Attitude Control of Fixed-Wing UAVs Using Proximal Policy Optimization摘要：用deep reinforcement learning 方法设计了一个概念验证控制器，用于拓宽固定翼无人机的飞行包线，仿真考虑了收敛速度以及observation vector的影响。验证得到效果比PID好，对未训练的干扰也有较好抵抗。INTRODUCTION由于一些制约因素
2024-05-31 11:10:49
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原创 Part 2: Kinds of RL Algorithms
这是一篇关于OpenAI的强化学习课程（RL）的翻译和笔记 个人学习使用。原文链接简单记录一些笔记 并且用斜体字补充了来自chatgpt的注解（正确性注意甄别）目录第二部分：RL算法的种类RL算法的一个分类链接到分类中的算法现在我们已经学习了RL术语和符号的基本知识，我们可以涵盖一些更丰富的材料：现代RL中算法的前景，以及算法设计中各种权衡的描述。我们将在本节开始时免责声明：在现代RL空间中，很难绘制出准确、包罗万象的算法分类法，因为算法的模块性并不能很好地用树结构来表示。
2024-03-16 20:30:57
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翻译 SpinningUp Part 1: Key Concepts in RL 笔记
这是一篇关于OpenAI的强化学习课程（RL）的翻译和笔记个人学习使用。原文链接Part 1: Key Concepts in RL — Spinning Up documentation简单记录一些笔记 并且用斜体字补充了来自chatgpt的注解（正确性注意甄别）
2024-03-16 16:18:15
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翻译 Running Experiments（spinningup教程翻译）
了解深度RL的最佳方法之一是运行算法，看看它们在不同任务中的表现。Spinning Up代码库使小规模（本地）实验变得容易，在本节中，我们将讨论两种运行它们的方法：从命令行，或者通过脚本中的函数调用。Spinning Up附带spinup/run.py，这是一个方便的工具，可以让您从命令行轻松启动任何算法（可以选择任何超参数）。它还充当了观察经过训练的策略和绘图的实用程序的精简包装器，尽管我们不会在本页上讨论该功能（有关这些详细信息，请参阅关于实验输出和绘图的页面）。
2024-03-15 15:44:40
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原创 从0开始跟学spinningup课程时，环境安装中遇到的问题
记录一下自己安装过程中遇到的问题和解决办法主要的安装参考官方教程使用anaconda 创建了使用环境conda activate spinningup在这个环境里。
2024-03-15 11:04:00
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空空如也
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