.png){kind=icon}
返回
Learning Behavior Control Algorithm for Micro Flapping-Wing Aerial Robot Based on Clustering Data-Driven
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1142/S021800142552041X.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
为解决传统控制算法在微型扑翼飞行机器人（MFARs）中适应性差、泛化能力弱及应用受限的问题，本研究利用面向任务和作业对象的数据训练及数据驱动方法，实现基于机器视觉的MFARs导航控制。本文提出一种基于聚类数据驱动的MFARs学习行为控制算法。通过聚类分析处理扑翼机器人的陀螺仪数据，获取其方向特征行为函数；同时利用聚类分析处理扑翼飞行机器人（FWAR）的视觉图像，获取飞行机器人的图像区域响应行为函数，从而增强FWAR具有感知特征的行为控制函数的泛化能力。在保证FWAR基于视觉导航的前提下，通过聚类分析提取FWAR的视觉目标与环境特征，为基于动态视觉的行为控制与目标跟踪提供技术支持。本研究构建了基于FWAR系统与机载摄像头的实验验证系统，对基于聚类数据驱动的FWAR学习行为控制算法进行实验验证，并通过三组验证实验证明了该学习行为控制算法的有效性。
Keyword:
Flapping-wing aerial robot
clustering analysis
learning behavior control
visual image processing
edge detection
data-driven
期刊
IF:
1.1
论文数:
215
被引数:
2.0K
机构
引用论文
Research Advances in Solvent Extraction of Lithium: The Potential of Ionic Liquids溶剂萃取法提取锂的研究进展：离子液体的潜力
OAAI
OAAI分享收藏分享收藏分享收藏Review on System Identification and Mathematical Modeling of Flapping Wing Micro-Aerial Vehicles
OAAI
OAAI分享收藏Optimization and Application of Improved YOLOv9s-UI for Underwater Object Detection改进的YOLOv9s-UI在水下目标检测中的优化与应用OAAI
OAAI分享收藏Aerodynamic Model Updating Using Wind-Tunnel Setup for Hummingbirdlike Flapping Wing Nanorobot.png)
AIAA JournalOAAI
AIAA JournalIF0
OAAI分享收藏分享收藏
查看更多内容