메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Igor Astrov (Tallinn University of Technology) Andrus Pedai (Tallinn University of Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2008
발행연도
2008.10
수록면
329 - 332 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
This paper focuses on a critical component of the situational awareness, the neural control of autonomous vertical flight for an unmanned aerial vehicle. Autonomous vertical flight is a challenging but important task for tactical unmanned aerial vehicles to achieve high level of autonomy under adverse conditions. The fundamental requirement for vertical flight is the knowledge of the height above the ground, and a properly designed controller to govern the process. With the situational awareness strategy, we proposed a two stage flight control procedure using two adaptive neural networks to address the dynamics variation and performance requirement difference in initial and final stages of flight trajectory for a nontrivial small-scale helicopter model comprising five states, two inputs and two outputs. This control strategy for chosen helicopter model has been verified by simulation of descending and landing manoeuvres using software package Simulink and demonstrated good performance for fast situational awareness in real-time search-and-rescue operations.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. ADALINE
3. HELICOPTER MODEL
4. SIMULATION
5. CONCLUSIONS
REFERENCES

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-569-000982886