美波音子公司极光飞行科学公司(Aurora Flight Sciences)正在开发和测试一种基于机器学习的自省技术,目的是使无人水面艇(USV)在遇到不确定因素或突发事件时能够调整控制法则。
这项工作是“在线快速适应和学习控制”(FALCON)计划的一部分,旨在支持美国国防部高级研究计划局(DARPA)的“学习内省控制”(LINC)项目。
Aurora公司的FALCON解决方案是一种平台无关、计算轻量级的在线学习和自适应控制架构,可为网络物理系统中不断变化的非线性、非参数动力学提供快速收敛,确保网络物理系统安全和可持续运行。
为了应对不断变化的情况,FALCON会实时计算可达到的安全操作极限,同时为操作员提供态势感知,无论操作员是人类还是自主控制器。
2023年春,Aurora公司在1.5米长的USV上验证了其概念控制架构,并在马萨诸塞州剑桥市的查尔斯河进行了测试。首次项目演示检验了USV在一个推进器的控制效果大幅下降后重新恢复控制的能力。
该项目参与者包括乔纳森·豪(Jonathan How)教授领导的麻省理工学院(MIT)航空航天控制实验室和迈克尔·本杰明(Michael Benjamin)博士领导的麻省理工学院海洋自主实验室(PavLab)。麻省理工学院PavLab位于查尔斯河上的麻省理工学院帆船馆内,正在为该项目提供USV,作为FALCON的快速适应性测试的平台。
Aurora公司的研究员表示,直接在查尔斯河上测试USV能够缩短开发和测试周期,从而高效推进该计划。通过这些参与团队资源合作,可以快速应用自适应控制、机器学习和自主领域内的最新方法。
FALCON项目的工作正在进行中,未来的演示计划将更多侧重于演示一些不可预测的干扰,例如大风载荷以及燃料晃动效应。
编译:严蕾
核对:梁莉
责编:胡志强 姜松
审核:张义胜
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