在現(xiàn)代科技快速發(fā)展的背景下，無(wú)人機(jī)技術(shù)逐漸成為民用和商業(yè)領(lǐng)域中車(chē)載工具。然而，隨著無(wú)人機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)展，系統(tǒng)在執(zhí)行任務(wù)時(shí)可能面臨多變的氣象條件、復(fù)雜的區(qū)域、以及各種不可替代的環(huán)境預(yù)知的環(huán)境因素。這使得無(wú)人機(jī)系統(tǒng)需要更加智能和監(jiān)控的控制系統(tǒng)。傳統(tǒng)的線性控制系統(tǒng)在處理非線性和復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)時(shí)存在著短板，無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的飛行動(dòng)力學(xué)通常是非線性的，因此需要一種能夠有效處理此類(lèi)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的先進(jìn)控制方法。此外，無(wú)人機(jī)系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)也隨之增加，這些挑戰(zhàn)包括不斷變化的環(huán)境、未知噪聲、系統(tǒng)不確定性和復(fù)雜的動(dòng)態(tài)問(wèn)題，這些因素的存在增加了系統(tǒng)的不確定性，需要一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)適應(yīng)和調(diào)整的控制系統(tǒng)。據(jù)悉，微美全息(NASDAQ:WIMI)一直在此背景下希望開(kāi)發(fā)一種創(chuàng)新的智能控制系統(tǒng)，以解決這些不確定性的問(wèn)題提高無(wú)人機(jī)的控制準(zhǔn)確性。

隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的逐漸成熟，市場(chǎng)對(duì)于更加智能、更加激烈的系統(tǒng)需求迫切增長(zhǎng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種先進(jìn)的非線性建模和控制方法，在處理復(fù)雜、非線性系統(tǒng)方面表現(xiàn)出色。WIMI微美全息意識(shí)針對(duì)這一發(fā)展趨勢(shì)，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入無(wú)人機(jī)控制系統(tǒng)，以提高系統(tǒng)的性能和配件。

首先，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)中未知?jiǎng)討B(tài)和不確定性的實(shí)時(shí)識(shí)別，WIMI微美全息開(kāi)發(fā)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)識(shí)符。該標(biāo)識(shí)符的任務(wù)是通過(guò)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)輸入和輸出之間的關(guān)系，動(dòng)態(tài)識(shí)別地捕捉和學(xué)習(xí)系統(tǒng)的未知特性。使用適當(dāng)?shù)纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，例如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)或長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)，能夠建立一個(gè)能夠持續(xù)迭代和更新的標(biāo)識(shí)符，從而提高對(duì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的逼近精度。再通過(guò)將標(biāo)識(shí)符捕獲到的信息與已知的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)相結(jié)合，生成了一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)模型。這個(gè)模型可以是線性的或非線性的，取決于具體系統(tǒng)的性質(zhì)。 ，結(jié)合線性或非線性控制器，生成了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器。這個(gè)控制器的設(shè)計(jì)考慮了系統(tǒng)模型的動(dòng)態(tài)變化，以實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)調(diào)整，從而保持其在不確定環(huán)境下的穩(wěn)定性性和性能。

此外，WIMI微美全息為了確保在線訓(xùn)練階段系統(tǒng)的穩(wěn)定性，引入了線性或非線性控制器。這些控制器在學(xué)習(xí)過(guò)程中充當(dāng)保護(hù)層，防止系統(tǒng)因?yàn)槲粗膭?dòng)態(tài)變化而導(dǎo)致不穩(wěn)定行為的。在在線訓(xùn)練過(guò)程中中，通過(guò)將這些穩(wěn)定性控制器與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器良好地工作，能夠在學(xué)習(xí)的同時(shí)保持系統(tǒng)的安全運(yùn)行，從而最大程度地減少不確定性對(duì)系統(tǒng)性能的影響。

為了評(píng)估所提出的智能控制系統(tǒng)的性能，WIMI微美全息進(jìn)行了大量的計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)。以系統(tǒng)不確定性和干擾動(dòng)的基準(zhǔn)無(wú)人機(jī)為對(duì)象，對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和控制性能進(jìn)行了全面的評(píng)估通過(guò)模擬飛行不同的環(huán)境和任務(wù)場(chǎng)景，驗(yàn)證了該系統(tǒng)在高效復(fù)雜環(huán)境、噪聲和干擾時(shí)的魯棒性和魯棒性。

WIMI微美全息基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)人機(jī)智能控制系統(tǒng)代表了在無(wú)人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域的一次巨大飛躍。首先，通過(guò)引入基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)制標(biāo)識(shí)符，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別和近無(wú)人機(jī)系統(tǒng)中的未知特性，為后續(xù)控制器的設(shè)計(jì)提供了精準(zhǔn)的基礎(chǔ)。

這一創(chuàng)新技術(shù)的開(kāi)發(fā)，為無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域帶來(lái)了新的前景。通過(guò)大量的計(jì)算機(jī)仿真驗(yàn)證，該系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境、噪聲和干擾下表現(xiàn)出色，成功實(shí)現(xiàn)了無(wú)人機(jī)的應(yīng)用穩(wěn)定飛行和控制。這不僅使無(wú)人機(jī)在民用和商業(yè)領(lǐng)域的高效應(yīng)用可靠，同時(shí)也為未來(lái)的科技發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。WIMI微美全息的技術(shù)突破不僅使無(wú)人機(jī)系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的適應(yīng)能力，也為科技領(lǐng)域帶來(lái)了啟示，將在未來(lái)的智能系統(tǒng)發(fā)展中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

顯然，這項(xiàng)技術(shù)不僅僅是針對(duì)無(wú)人機(jī)技術(shù)的重要貢獻(xiàn)，更是對(duì)整個(gè)人工智能與航空領(lǐng)域深度融合的濾波器。未來(lái)，這一技術(shù)將推動(dòng)無(wú)人機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和智能系統(tǒng)的推進(jìn)開(kāi)拓新的道路，WIMI微美全息將繼續(xù)致力于推動(dòng)科技的不斷進(jìn)步，為構(gòu)建更加智能和可靠的未來(lái)做出更大的貢獻(xiàn)。

審核編輯 黃宇