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J-GLOBAL ID：201802252655732574   整理番号：18A1301354

移動車両におけるクワッドロータ着陸のための適応ニューラルネットワーク制御【JST・京大機械翻訳】

Adaptive neural network control for a quadrotor landing on a moving vehicle

著者 (3件)： Qing Ze (School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University, Beijing, 100191, P. R. China) ,  Zhu Ming (School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University, Beijing, 100191, P. R. China) ,  Wu Zhe (School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University, Beijing, 100191, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCDC  ページ： 28-33  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,二次回転子が車両の上にあるときの状態に対して,二次回転子の自律的な車両着陸制御アルゴリズムを研究した。制御装置設計を容易にするために,自律着陸の問題を,直交回転子の一般的軌道追跡問題から相対運動の安定化問題に変換した。4つの制御入力を有する4自由度(4-DOF)非線形相対運動モデルを推定した。適応動径基底関数ニューラルネットワーク(RBFNN)を開発し,未知の擾乱を推定し,バックステッピング技術により制御装置を設計するために適用した。閉ループ系におけるすべての状態が一様に最終的に有界であり,誤差が起源の小さな近傍に収束することを証明した。数値シミュレーション結果は,提案した制御装置の良好な性能を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 直交性 ,  閉ループ系 ,  相対運動 ,  自由度 ,  制御装置 ,  シミュレーション ,  *着陸
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  有界 ,  バックステッピング ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  制御入力 ,  制御アルゴリズム ,  自律性 ,  適応ニューラルネットワーク ,  *クワッドローター , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： クワッドロータ ,  着陸 ,  適応 ,  ニューラルネットワーク制御