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题名人工智能等新技术在航空训练中的应用研究
被引量:9
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作者
何晓骁
姚呈康
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机构
中国航空工业发展研究中心
航空工业西安飞行自动控制研究所飞行器控制一体化技术国家重点实验室
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出处
《航空科学技术》
2020年第10期7-11,共5页
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基金
航空科学基金(2018ZG18010)。
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文摘
本文系统地梳理了人工智能等新技术在战术对抗训练和机载训练系统中的应用,以及机器学习技术、混合现实技术在训练中的应用,分析了上述这些技术在航空训练领域的发展方向,研究发现人工智能等新技术已经在航空训练领域中推广应用,使训练方式从过去的集中式训练向基于云端的分布式训练转变,从以训练大纲为中心向以学员为中心转变。
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关键词
人工智能
航空训练
机器学习
虚拟现实
飞行模拟器
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Keywords
artificial intelligence
aviation training
machine learning
virtual reality
flight simulator
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分类号
V11
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名基于改进RRT算法的无人机航路规划与跟踪方法研究
被引量:4
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作者
马蓉
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机构
航空工业西安飞行自动控制研究所飞行器控制一体化技术国家重点实验室
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出处
《导航定位与授时》
2020年第1期12-17,共6页
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基金
装备预研中航工业联合基金(6141B05061001)
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文摘
为了使航路规划算法在三维动态环境下能够快速规划出较优可行航路,基于快速扩展随机树算法(RRT),对规划航路点进行了无人机飞行动力学约束,并且设计了局部航路动态优化策略。针对传统的航路跟踪控制律跟踪较为曲折的航线时跟踪误差较大的问题,通过将规划算法得出的姿态指令引入姿态控制回路的方式,提高了航路跟踪控制算法的快速性与准确性。在此基础上,搭建了无人机验证平台,利用该验证平台完成了无人机自主避障飞行试验,对算法的有效性进行了验证,并对算法性能进行了评估。
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关键词
航路规划
快速搜索随机树
三维动态环境
航迹跟踪
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Keywords
Path planning
Rapidly-exploring random tree
3D and dynamic environment
Trajectory tracking
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分类号
V32
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名基于L1趋势滤波的飞控传感器降噪方法
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作者
唐强
雷志荣
史龙
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机构
航空工业西安飞行自动控制研究所飞行器控制一体化技术国家重点实验室
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出处
《导航定位与授时》
2020年第1期55-59,共5页
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基金
装备预研中航工业联合基金(61411305061002)
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文摘
针对飞行控制传感器中普遍存在的噪声信号,提出了一种基于L1趋势滤波技术的在线降噪方法。首先简要介绍了L1趋势滤波技术,引入了滑动窗口对算法进行改进以满足实时在线应用需求。以气压计所采集的信号为例,采用原始飞参数据,利用该方法进行降噪处理,并与文献中常用的小波降噪方法进行初步比较,基于Matlab的仿真结果验证了该方法的可行性。
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关键词
飞控传感器
信号降噪
L1趋势滤波
小波降噪
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Keywords
Flight control sensors
Signal de-noising
L1 trend filter
Wavelet de-noising
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分类号
V249
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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