[无人作战]美Aurora公司为USV开发自适应控制架构

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。

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编译：严蕾

核对：梁莉

责编：胡志强  姜松

审核：张义胜

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