"Бул электр учуучу учактардын толук мүмкүнчүлүктөрүн ишке ашыруу үчүн, алардын бекемдигин жана өзгөчө ар кандай кемчиликтерге туруктуулугун жакшыртуучу акылдуу башкаруу системасы керек" дейт Соон-Джо Чунг, Калтех жана Динамикалык системалар боюнча Брен профессору. Калтех НАСА үчүн башкарган JPLдин улук изилдөөчүсү. "Биз коопсуздукту камсыз кылуучу автономдуу системалар үчүн өтө маанилүү болгон каталарга чыдамдуу системаны иштеп чыктык жана ал машинаны үйрөнүү жана адаптивдик башкаруу ыкмаларын колдонуу менен кандайдыр бир бузулууларды аныктоо үчүн виртуалдык сенсорлордун идеясын сунуштайт."
Бир нече роторлор бузулуунун көптөгөн мүмкүн болгон чекиттерин билдирет
Инженерлер бул гибриддик электр учактарын бир нече пропеллери же роторлору менен жарым-жартылай ашыкча кылуу үчүн куруп жатышат: Эгерде бир ротор иштебей калса, абада калуу үчүн жетиштүү функционалдык кыймылдаткычтар калат. Бирок, шаарлардын ортосунда, мисалы, 10 же 20 миль аралыкта учуу үчүн зарыл болгон энергияны азайтуу үчүн, кемеге туруктуу канаттар керек. Роторлордун жана канаттардын экөө тең болушу ар бир учакта көптөгөн кемчиликтерди жаратат. Жана бул инженерлерди унаанын кайсы бир бөлүгүндө бир нерсе туура эмес болуп калганын кантип аныктоого болот деген суроону калтырат.
Инженерлер ар бир ротор үчүн сенсорлорду камтышы мүмкүн, бирок бул да жетишсиз болмок, дейт Чунг. Мисалы, тогуз ротору бар учакка тогуздан ашык сенсор керек болот, анткени ар бир ротор ротордун түзүлүшүндөгү бузулууну аныктоо үчүн бир сенсор керек болушу мүмкүн, экинчиси моторунун иштебей калганын байкаш үчүн, дагы бири сигнал зымдары көйгөйү болгондо эскертүү үчүн керек болот. пайда болот. "Акыр-аягы, сенсорлордун өтө ашыкча бөлүштүрүлгөн тутумуна ээ болушуңуз мүмкүн", - дейт Чунг, бирок бул кымбат, башкаруу кыйын жана учактын салмагын жогорулатат. Сенсорлордун өздөрү да иштебей калышы мүмкүн.
NFFT менен Чунгдун тобу сунуш кылды альтернативалуу, жаңы ыкма. Курулуп жатат мурунку аракеттер, команда катуу шамалга гана жооп бербестен, учактын бортто бузулуп калганын учуп баратканда да аныктай турган терең үйрөнүү ыкмасын иштеп чыкты. Система реалдуу жашоодогу учуу маалыматтары боюнча алдын ала машыктырылган нейрондук тармакты камтыйт, андан кийин өзгөрүлүүчү параметрлердин чектелген санынын негизинде реалдуу убакытта үйрөнүп, ыңгайлашат, анын ичинде учактагы ар бир ротордун кандайдыр бир учурда канчалык эффективдүү иштешин баалоо. убакыт.
"Бул каталарды аныктоо жана аныктоо үчүн эч кандай кошумча сенсорлорду же жабдыктарды талап кылбайт" дейт Чунг. "Биз жөн гана учактын жүрүм-турумун байкайбыз - анын мамилеси жана позициясы убакыттын функциясы катары. Эгерде учак А чекитинен В чекитине чейин каалаган абалынан четтеп баратса, NFFT бир нерсе туура эмес экенин аныктап, ал катанын ордун толтуруу үчүн керектүү маалыматты колдоно алат.
Жана оңдоо өтө тез ишке ашат — бир секундага жетпеген убакытта. "Учак менен учуп жатып, сиз чындап эле мотор иштебей калганда учакты башкаруу мүмкүнчүлүгүн сактап калууда NFFT айырмасын сезе аласыз", - дейт кагаздын автору жана учуу сыноолорун өткөрүүгө жардам берген учкуч Мэтью Андерсон. "Чыныгы убакыт режиминде башкарууну кайра долбоорлоо моторлоруңуздун бири иштебей калганына карабастан, эч нерсе өзгөрбөгөндөй сезилет."
Виртуалдык сенсорлорду киргизүү
NFFT ыкмасы катачылыктын кайда экенин аныктоо үчүн реалдуу убакыт режиминдеги башкаруу сигналдарына жана алгоритмдерине таянат, андыктан Чунг ал көйгөйлөрдү аныктоо үчүн транспорттун каалаган түрүн акысыз виртуалдык сенсорлорду бере алат дейт. Команда биринчи кезекте өздөрү иштеп жаткан аба унааларында башкаруу ыкмасын сынап көрдү, анын ичинде Автономдуу учуучу тез жардам, жаракат алган же оорулуу адамдарды тез арада ооруканаларга жеткирүү үчүн арналган гибриддик электр унаасы. Бирок Чунгдун тобу жер үстүндөгү унааларда ушундай катачылыкка чыдамдуу башкаруу ыкмасын сынап көрдү жана NFFTти кайыктарга колдонууну пландаштырууда.
Кимм Фезенмайер тарабынан жазылган
