„ამ ელექტრო ფლაერების სრული პოტენციალის რეალიზებისთვის საჭიროა ინტელექტუალური კონტროლის სისტემა, რომელიც აუმჯობესებს მათ სიმტკიცეს და განსაკუთრებით მათ მდგრადობას სხვადასხვა ხარვეზების მიმართ“, - ამბობს სუნ-ჯო ჩუნგი, ბრენის კონტროლისა და დინამიური სისტემების პროფესორი Caltech-ში. უფროსი მკვლევარი JPL-ში, რომელსაც Caltech მართავს NASA-სთვის. „ჩვენ შევიმუშავეთ შეცდომის ტოლერანტული სისტემა, რომელიც გადამწყვეტია უსაფრთხოებისთვის კრიტიკული ავტონომიური სისტემებისთვის და შემოგვთავაზებს ვირტუალური სენსორების იდეას ნებისმიერი წარუმატებლობის აღმოსაჩენად მანქანური სწავლისა და ადაპტური კონტროლის მეთოდების გამოყენებით.
მრავალი როტორი ნიშნავს მარცხის ბევრ შესაძლო წერტილს
ინჟინრები აშენებენ ამ ჰიბრიდულ ელექტრო თვითმფრინავებს მრავალი პროპელერებით, ან როტორებით, ნაწილობრივ ზედმეტად: თუ ერთი როტორი ავარია, საკმარისი ფუნქციონალური ძრავა რჩება ჰაერში დარჩენისთვის. თუმცა, ურბანულ ადგილებს შორის ფრენისთვის საჭირო ენერგიის შესამცირებლად, მაგალითად, 10 ან 20 მილის მანძილზე, ხომალდს ასევე სჭირდება ფიქსირებული ფრთები. თუმცა, ორივე როტორების და ფრთების ქონა თითოეულ თვითმფრინავში შესაძლო მარცხის ბევრ წერტილს ქმნის. და ეს ინჟინრებს უტოვებს კითხვას, თუ როგორ უკეთესად ამოიცნონ, როცა რაიმე არასწორია მანქანის რომელიმე ნაწილთან.
ინჟინრებს შეეძლოთ სენსორების შეყვანა თითოეული როტორისთვის, მაგრამ ესეც არ იქნება საკმარისი, ამბობს ჩუნგი. მაგალითად, ცხრა როტორის მქონე თვითმფრინავს დასჭირდება ცხრაზე მეტი სენსორი, რადგან თითოეულ როტორს შეიძლება დასჭირდეს ერთი სენსორი როტორის სტრუქტურის უკმარისობის აღმოსაჩენად, მეორეს, რომ შეამჩნიოს, შეწყვეტს თუ არა მისი ძრავა მუშაობას, და მეორეს, რათა გააფრთხილოს სიგნალის გაყვანილობის პრობლემა. ხდება. „საბოლოოდ შეიძლება გქონდეთ უაღრესად ზედმეტი განაწილებული სენსორების სისტემა“, ამბობს ჩუნგი, მაგრამ ეს იქნება ძვირი, რთული სამართავი და გაზრდის თვითმფრინავის წონას. თავად სენსორებიც შეიძლება ჩავარდეს.
NFFT-ით, ჩუნგის ჯგუფმა შესთავაზა ალტერნატიული, ახალი მიდგომა. შენობით წინა ძალისხმევაჯგუფმა შეიმუშავა ღრმა სწავლის მეთოდი, რომელსაც შეუძლია არა მხოლოდ რეაგირება მოახდინოს ძლიერ ქარზე, არამედ ასევე აღმოაჩინოს ფრენის დროს, როდესაც თვითმფრინავი განიცადა ბორტზე მარცხი. სისტემა მოიცავს ნერვულ ქსელს, რომელიც წინასწარ არის გაწვრთნილი რეალურ ცხოვრებაში ფრენის მონაცემებზე და შემდეგ სწავლობს და ადაპტირდება რეალურ დროში შეზღუდული რაოდენობის ცვალებად პარამეტრებზე დაყრდნობით, მათ შორის იმის შეფასებით, თუ რამდენად ეფექტურია თვითმფრინავის თითოეული როტორი ნებისმიერ დროს. დრო.
„ეს არ საჭიროებს დამატებით სენსორებს ან აპარატურას ხარვეზის გამოვლენისა და იდენტიფიკაციისთვის“, ამბობს ჩუნგი. „ჩვენ უბრალოდ ვაკვირდებით თვითმფრინავის ქცევას - მის დამოკიდებულებას და პოზიციას დროის ფუნქციის მიხედვით. თუ თვითმფრინავი გადახრის სასურველი პოზიციიდან A წერტილიდან B წერტილამდე, NFFT-ს შეუძლია აღმოაჩინოს, რომ რაღაც არასწორია და გამოიყენოს ინფორმაცია, რომელიც მას აქვს ამ შეცდომის კომპენსაციისთვის.”
და კორექტირება ხდება ძალიან სწრაფად - წამზე ნაკლებ დროში. „თვითმფრინავის ფრენისას თქვენ ნამდვილად იგრძნობთ განსხვავებას NFFT თვითმფრინავის კონტროლირებადობის შენარჩუნებაში, როდესაც ძრავა ავარია“, - ამბობს შტაბის მეცნიერი მეთიუ ანდერსონი, ქაღალდის ავტორი და პილოტი, რომელიც დაეხმარა ფრენის ტესტების ჩატარებას. „რეალურ დროში მართვის ხელახალი დიზაინი ქმნის გრძნობას, თითქოს არაფერი შეცვლილა, მიუხედავად იმისა, რომ თქვენ ახლახან შეწყვიტეთ თქვენი ერთ-ერთი ძრავის მუშაობა“.
წარმოგიდგენთ ვირტუალურ სენსორებს
NFFT მეთოდი ეყრდნობა რეალურ დროში საკონტროლო სიგნალებს და ალგორითმებს, რათა აღმოაჩინოს გაუმართაობა, ამიტომ ჩუნგი ამბობს, რომ მას შეუძლია ნებისმიერი ტიპის მანქანას არსებითად უფასო ვირტუალური სენსორები მისცეს პრობლემების აღმოსაჩენად. გუნდმა, პირველ რიგში, გამოსცადა კონტროლის მეთოდი მათ მიერ შემუშავებულ საჰაერო სატრანსპორტო საშუალებებზე, მათ შორის ავტონომიური მფრინავი სასწრაფო დახმარების მანქანა, ჰიბრიდული ელექტრო მანქანა, რომელიც შექმნილია დაშავებული ან ავადმყოფი ადამიანების საავადმყოფოებში სწრაფად გადასაყვანად. მაგრამ ჩუნგის ჯგუფმა გამოსცადა მსგავსი შეცდომის ტოლერანტული კონტროლის მეთოდი სახმელეთო მანქანებზე და გეგმავს გამოიყენოს NFFT ნავები.
დაწერილი კიმ ფესენმაიერის მიერ
წყარო: კალთჩი
წყარო ბმული
