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J-GLOBAL ID：202202255240592151   整理番号：22A0654696

強化学習による極超音速グライダーの適応アプローチ位相誘導【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Approach Phase Guidance for a Hypersonic Glider via Reinforcement Meta Learning

著者 (3件)： Gaudet Brian (University of Arizona) ,  Drozd Kris (University of Arizona) ,  Furfaro Roberto (University of Arizona)
資料名： AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers  (AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers)
巻： 2022  号： AIAA SCITECH 2022 Forum  ページ： 2214  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0236B  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： 再強化Meta学習を用いて,滑動超音速車両のアプローチフェーズに適した適応誘導システムを最適化した。空力係数パラメータ,アクチュエータ故障シナリオ,およびセンサ雑音の摂動を含む,一連のオフノミナル飛行条件を最適化することにより,適応性を達成した。システムマップは,直接,指示された銀行角と迎え角の角度に観察する。これらの観測は,並列ナビゲーションを用いて定式化された速度場追跡誤差を含むが,地球の曲率が考慮されなければならない長い軌道にわたる作業に適応した。追跡誤差の最小化は,車両の速度ベクトルで配列された目標位置に対する視線の空間線を保っている。次に,最適化誘導システムは,指定した端末速度において,高い精度の目標位置に車両をもたらす軌跡を誘発し,一方,加熱速度,負荷,および動的圧力制約を満足した。最適化中に経験されない飛行条件による試験による誘導システムの適応性を実証した。次に,誘導システムの性能を,最適軌道を追跡する線形二次レギュレータのものと比較した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *音速 ,  最適化 ,  雑音 ,  *学習 ,  地球 ,  最適軌道 ,  迎え角 ,  *グライダ ,  端末装置 ,  *位相 ,  飛翔 ,  軌道 ,  パラメータ ,  動圧 ,  定式化
準シソーラス用語： *超音速 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  操縦・制御系統  (QK05020Z) ,  宇宙飛行体の運動・軌道  (QK02060W) ,  運航技術  (QK05030K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 強化学習 ,  グライダー ,  適応 ,  位相 ,  誘導