ທ່ານ Soon-Jo Chung, ສາດສະດາຈານ Bren ຂອງລະບົບການຄວບຄຸມແລະ Dynamical Systems ທີ່ Caltech ກ່າວວ່າ "ເພື່ອຮັບຮູ້ທ່າແຮງອັນເຕັມທີ່ຂອງ fliers ໄຟຟ້າເຫຼົ່ານີ້, ທ່ານຕ້ອງການລະບົບການຄວບຄຸມອັດສະລິຍະທີ່ປັບປຸງຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງພວກເຂົາແລະໂດຍສະເພາະແມ່ນຄວາມທົນທານຕໍ່ກັບຄວາມຜິດຕ່າງໆ,". ນັກວິທະຍາສາດຄົ້ນຄ້ວາອາວຸໂສຂອງ JPL, ເຊິ່ງ Caltech ຄຸ້ມຄອງສໍາລັບ NASA. "ພວກເຮົາໄດ້ພັດທະນາລະບົບຄວາມທົນທານຕໍ່ຄວາມຜິດດັ່ງກ່າວທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນສໍາລັບລະບົບອັດຕະໂນມັດທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນດ້ານຄວາມປອດໄພ, ແລະມັນແນະນໍາແນວຄວາມຄິດຂອງເຊັນເຊີ virtual ສໍາລັບການກວດສອບຄວາມລົ້ມເຫຼວໂດຍໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະວິທີການຄວບຄຸມການປັບຕົວ."
ຫຼາຍ rotors ຫມາຍຄວາມວ່າຫຼາຍຈຸດທີ່ເປັນໄປໄດ້ຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວ
ວິສະວະກອນກໍາລັງສ້າງເຮືອບິນໄຟຟ້າລູກປະສົມເຫຼົ່ານີ້ທີ່ມີໃບພັດຫຼາຍ, ຫຼື rotors, ໃນບາງສ່ວນສໍາລັບການຊ້ໍາຊ້ອນ: ຖ້າຫນຶ່ງ rotor ລົ້ມເຫລວ, ມໍເຕີທີ່ມີປະໂຫຍດພຽງພໍຍັງຄົງຢູ່ໃນອາກາດ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນພະລັງງານທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການບິນລະຫວ່າງສະຖານທີ່ໃນຕົວເມືອງ - ເວົ້າວ່າ, 10 ຫຼື 20 ໄມ - ເຄື່ອງຈັກຍັງຕ້ອງການປີກຄົງທີ່. ການມີທັງ rotors ແລະປີກ, ເຖິງແມ່ນວ່າ, ສ້າງຫຼາຍຈຸດຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນແຕ່ລະເຮືອບິນ. ແລະນັ້ນເຮັດໃຫ້ນັກວິສະວະກອນມີຄໍາຖາມວ່າວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຈະກວດພົບເມື່ອມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງຜິດພາດກັບພາກສ່ວນໃດຂອງຍານພາຫະນະ.
ວິສະວະກອນສາມາດປະກອບມີເຊັນເຊີສໍາລັບແຕ່ລະ rotor, ແຕ່ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະບໍ່ພຽງພໍ, Chung ເວົ້າ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ເຮືອບິນທີ່ມີເກົ້າ rotors ຕ້ອງການຫຼາຍກ່ວາເກົ້າເຊັນເຊີ, ເນື່ອງຈາກວ່າແຕ່ລະ rotor ອາດຈະຕ້ອງການເຊັນເຊີຫນຶ່ງເພື່ອກວດພົບຄວາມລົ້ມເຫຼວໃນໂຄງສ້າງຂອງ rotor, ອີກອັນຫນຶ່ງທີ່ຈະສັງເກດເຫັນຖ້າຫາກວ່າ motor ຂອງຕົນຢຸດເຊົາການແລ່ນ, ແລະຍັງອີກອັນຫນຶ່ງເພື່ອເຕືອນເມື່ອມີບັນຫາສາຍສັນຍານ. ເກີດຂຶ້ນ. ທ່ານ Chung ກ່າວວ່າ "ໃນທີ່ສຸດເຈົ້າສາມາດມີລະບົບເຊັນເຊີທີ່ແຈກຢາຍຊໍ້າຊ້ອນຫຼາຍ," Chung ເວົ້າ, ແຕ່ມັນຈະມີລາຄາແພງ, ຍາກທີ່ຈະຄຸ້ມຄອງ, ແລະຈະເພີ່ມນ້ໍາຫນັກຂອງເຮືອບິນ. ເຊັນເຊີຕົວເອງອາດຈະລົ້ມເຫລວເຊັ່ນກັນ.
ກັບ NNFT, ກຸ່ມຂອງ Chung ໄດ້ສະເຫນີ ເປັນທາງເລືອກ, ວິທີການໃຫມ່. ການກໍ່ສ້າງໃນ ຄວາມພະຍາຍາມໃນເມື່ອກ່ອນ, ທີມງານໄດ້ພັດທະນາວິທີການຮຽນຮູ້ທີ່ເລິກເຊິ່ງບໍ່ພຽງແຕ່ສາມາດຕອບສະຫນອງກັບລົມແຮງ, ແຕ່ຍັງກວດພົບ, ໃນການບິນ, ໃນເວລາທີ່ເຮືອບິນໄດ້ຮັບຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງ onboard. ລະບົບດັ່ງກ່າວປະກອບມີເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມລ່ວງໜ້າກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນການບິນຂອງຊີວິດຈິງ ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຮຽນຮູ້ ແລະປັບຕົວໃນເວລາຈິງໂດຍອີງໃສ່ຕົວກໍານົດການທີ່ມີການປ່ຽນແປງຈໍານວນຈໍາກັດ, ລວມທັງການປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງແຕ່ລະ rotor ເທິງເຮືອບິນແມ່ນເຮັດວຽກຢູ່ໃນຈຸດໃດນຶ່ງ. ເວລາ.
Chung ເວົ້າວ່າ "ອັນນີ້ບໍ່ຕ້ອງການເຊັນເຊີຫຼືຮາດແວເພີ່ມເຕີມໃດໆສໍາລັບການກວດສອບຄວາມຜິດແລະການກໍານົດຕົວຕົນ," Chung ເວົ້າ. “ພວກເຮົາພຽງແຕ່ສັງເກດເບິ່ງພຶດຕິກຳຂອງເຮືອບິນ—ທັດສະນະຄະດີ ແລະທ່າທີຂອງມັນເປັນໜ້າທີ່ຂອງເວລາ. ຖ້າເຮືອບິນໄດ້ຫລົບຫນີຈາກຕໍາແຫນ່ງທີ່ຕ້ອງການຈາກຈຸດ A ຫາຈຸດ B, NNFF ສາມາດກວດພົບວ່າມີບາງຢ່າງຜິດພາດແລະນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ມັນມີເພື່ອຊົດເຊີຍຄວາມຜິດພາດນັ້ນ."
ແລະການແກ້ໄຂຈະເກີດຂຶ້ນໄວທີ່ສຸດ—ພາຍໃນບໍ່ຮອດໜຶ່ງວິນາທີ. ພະນັກງານວິທະຍາສາດ Matthew Anderson, ຜູ້ຂຽນໃນເຈ້ຍແລະນັກບິນທີ່ຊ່ວຍເຮັດການທົດສອບການບິນກ່າວວ່າ "ການບິນ, ເຈົ້າສາມາດຮູ້ສຶກເຖິງຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ NFFT ເຮັດໃນການຮັກສາການຄວບຄຸມຂອງເຮືອບິນໃນເວລາທີ່ເຄື່ອງຈັກລົ້ມເຫລວ." "ການອອກແບບການຄວບຄຸມໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງເຮັດໃຫ້ມັນມີຄວາມຮູ້ສຶກຄືກັບວ່າບໍ່ມີຫຍັງປ່ຽນແປງ, ເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານພຽງແຕ່ມີມໍເຕີຫນຶ່ງຂອງທ່ານຢຸດເຊົາເຮັດວຽກ."
ແນະນຳ Virtual Sensors
ວິທີການ NNFT ອີງໃສ່ສັນຍານການຄວບຄຸມໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະລະບົບວິທີການເພື່ອກວດພົບວ່າຄວາມລົ້ມເຫຼວແມ່ນຢູ່ໃສ, ດັ່ງນັ້ນ Chung ກ່າວວ່າມັນສາມາດໃຫ້ຍານພາຫະນະທຸກປະເພດໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າເຊັນເຊີ virtual ເພື່ອກວດພົບບັນຫາ. ທີມງານໄດ້ທົດສອບວິທີການຄວບຄຸມຕົ້ນຕໍໃນຍານພາຫະນະທາງອາກາດທີ່ເຂົາເຈົ້າກໍາລັງພັດທະນາ, ລວມທັງ Autonomous Flying Ambulance, ຍານພາຫະນະໄຟຟ້າແບບປະສົມທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຂົນສົ່ງຜູ້ບາດເຈັບຫຼືເຈັບປ່ວຍໄປໂຮງຫມໍຢ່າງໄວວາ. ແຕ່ກຸ່ມຂອງ Chung ໄດ້ທົດສອບວິທີການຄວບຄຸມຄວາມຜິດທີ່ຄ້າຍຄືກັນໃນຍານພາຫະນະທາງບົກ ແລະ ມີແຜນທີ່ຈະນຳໃຊ້ NFFT ກັບເຮືອ.
ຂຽນໂດຍ Kimm Fesenmaier
ທີ່ມາ: caltech
ແຫລ່ງທີ່ມາ
