1、“.....目前包括两个旋翼，也被称为轴飞行器，有轴能力。本文提出了控制设计算法比较，专为户外高度控制，在地面效应及以上，可提供飞机独特的动态。由于四个相互作用旋翼引起的复杂气流，经典的线性算法无法提供足够的稳定性。积分滑模和强化学习控制作为适应非线性干扰的两个设计算法。两种算法相对于经典控制算法都大大提高了控制性能。引言作为第作者，是台旨在验证新型的多飞行器控制技术和目前现实世界问题作进步搜索的空中平台。的基本运载工具是带固定螺距桨片的四旋翼飞机。他们有在米的正方形面积分钟的户外飞行能力。图个飞行中的旋翼机迄今为止已经有许多项目涉及旋翼，已知的首次悬停发生在年月。最近旋翼概念是由商业远程控制版本引发的关注，例如。许多团体已经看到自主旋翼飞行器开发的重大成功。然而，到今天为止，是唯的可操作多旋翼能够自主室外飞行的平台......”。

2、“.....第主要里程碑是自主悬停控制，带姿态闭环控制，高度和位置。使用惯性检测，飞行器的高度控制是和简单的，采用叶片的相对速度的小差异。在事实上，标准积分型技术用来提供飞行器可靠的稳定姿态和跟踪。位置控制也采用个积分型实现，为了确保连续回路的光谱分离而精心设计。遗憾的是，高度控制证明是不那么简单的。有许多因素影响的高度回路，特别是它不修改自己到经典控制技术。最重要的是高度非线性和个旋翼气流相互作用的不稳定因素。在我们的实验中当运动在没有阻尼的滑轨或系绳上时，这种影响变得至关重要。在手动飞行的实证观察发现，当下降通过强烈的湍流流场时会有明显的推力损失。类似的直升机空气动力现象已被广泛研究，由于其相对默默无闻和复杂性，这些研究不适用于旋翼机。其他引入高度控制回路干扰的因素，包括叶片弯曲地面效应和电池放电动态......”。

3、“.....控制输入的微分性质消除大部分使姿态控制变复杂的推力的绝对干扰，其他问题的产生在选择低成本高分辨率的姿态传感器。用到的超声波测距装置，受到非高斯噪声虚假回波和漏失的影响。由由此产生的原始数据流包括尖峰和回波难以缓解，最成功的处理是在卡尔曼滤波之前拒绝不可能的测量值。为了适应这种噪音和干扰的组合，采用了两种截然不同的方法。积分滑模控制采用消除干扰的方法，而不是设计个控制法则，因只要干扰不超过定幅度，保证对他的鲁棒性。基于模型的强化学习根据记录的输入和响应创建了个动态模型，没有任何底层的动态知识，学习模型基础上利用优化技术寻求个最优控制规律。本文呈现了两种方法的论述和从设计和实施的角度的对比。二系统描述由队旋翼和地面站组成。该系统通过蓝牙代网络通信。飞行器的核心是为这个项目设计并在斯坦福大学组装的微控制器电路板......”。

4、“.....使用传感器接口和地面站及监控系统。这架飞行器有感应位置姿态接近地面的能力。差分接收机是型号，波段操作，提供更新。惯性测量装置是低成本重量轻的微应变三轴陀螺仪，提供赫兹的姿态姿态率加速读数。利用范围超声波测量到地面的距离。地面站由台笔记本电脑，与飞行器接收机接口，提供差分校正。它也有个电池充电器，当需要手动飞行扩展控制时的操纵杆。三旋翼动力学非线性动力学的推导是在东北下惯性系和自身固定坐标系下进行的。表示惯性轴，表示机体轴，如图中定义。机体轴的欧拉角分别对应于和轴，分别被称为横滚俯仰和偏航。定义为从惯性原点到飞行器重心的位置向量，定义为机身边框的角速度。当前的速度方向对应惯性坐标系中的。图旋翼飞机的自由受力分析图转子的，编号为，装上舷外编号为的旋翼，分别安装在和轴的外侧，和相对于重心的位置向量......”。

5、“.....和推力两个力都平行于转子的旋转轴，都用于飞行器控制。其中，，其中是施加到电机的电压，取决于电池负载测试。在飞行中，从这种近似得到的变化很大。扭矩，与转子推力成正比，。转子和向相反的方向旋转，转子和也是，因此抵消气动力矩，可以独立用于偏航控制。水平速度有时对转子的产生作用，对于和。机体的阻力被定义为，飞行器质量设为，重力加速度为，惯性矩阵为∈。图描绘了个自由受力分析图。总作用力和时间可以概括为完整的非线性动力学可描述为转子总的角动量假设接近零，因为他们是反旋转。近悬停条件下，滚转力矩和阻力的贡献可以忽略不计，在方程中。定义总推力为。平移运动定义为，其中和分别是横滚俯仰偏航的旋转矩阵。对旋转矩阵运用小角度近似......”。

6、“.....假设总推力近似抵消重力，，除了轴，对于小的角速度，欧拉角加速度由方程丢弃二次阶项决定，并推力扩展到四阶。角度方程成为此时臂长由于对称性对所有转子是相同的。由此产生的线性模型已可以用于控制设计。四估算和控制设计应用光谱分离的概念，内环的态度和高度的控制靠控制电机电压，外环位置控制靠命令内环的姿态请求。机械的精确姿态控制在方程中实现，设计了个积分型控制器考虑到推力偏差。位置估算使用结合了水平位置和速度信息......”。

7、“.....从包括偏差估计的卡尔曼滤波器中的获得的加速度和角速度值的导航过滤器得出。积分型技术应用于方程中所描述的设备线性位置的水平分量。由此产生的悬停性能如图所示较与确定，先前的最好回报则丢弃。然后，个高斯随机向量添加到。结果存储为，模拟再次执行。如是迭代，直到值经历适当的迭代次数后保持稳定，由特定的应用程序确定。仿真结果必须加以检查，以预测控制策略所可能产生的性能。通过为策略的权重使用高斯更新规则，它有可能超过局部最大的。最高概率的步骤是小的，导致解决方案的完善，中局部最大值的附近。但是，如果该算法是全局最大的，并允许继续执行，存在个有限的概率个足够大的高斯步骤将执行，这样，该算法能保持递增。六试飞结果积分滑模基于控制的室外试飞结果在图中可以看出。响应时间为秒的间隔，秒的稳定时间，几乎没有稳态偏移。此外......”。

8、“.....这是最有可能被非线性气动效应和前面所述的传感器数据尖峰触发。图在户外飞行测试的积分滑模阶跃响应相比线性控制技术在飞机上的应用，控制可以看到显著提高。通过明确纳入对未知的边界在控制规律的推导中，通过明确的包含未知干扰力量的范围，避开标准方法，保持系统的高度稳定是有可能的。可能保持稳定的高度，系统具有回避的标准方法。强化学习控制的控制设计中最令人兴奋的方面之是它易于实施。迭代策略算法完成实施的控制策略在奔腾电脑上只用了个小时。图给出了控制器的飞行测试结果用于控制设计的系统的高逼真度模型，为控制策略与其他控制器比较提供了个有用的工具。事实上，应用线性控制器仿真被证明对旋翼不稳定，日益振荡的飞行路径可以预测它密切匹配实际飞行数据。局部加权线性回归模型显示了许多线性模型没有反映的关系......”。

9、“.....在所有其他状态保持固定，在油门状态下向上的速度在随后的时间步长导致更多加速度，下降的速度会产生相反的效果。这是基本上是负阻尼。该模型还显示出强大的地面效应。这是在所有其他状态保持固定情况下，车辆越接近地面，在给定的油门水平下随后的个时间步长中，将有更大的加速度。图强化学习控制器在户外飞行测试下手动应用阶跃输入响应。尖峰状态估计是从传感器噪声通过卡尔曼滤波器传递的。没有经过训练的强化学习控制规律是容易受到系统干扰。特别是，不同的电池电量和叶片退化，可能会导致稳定或稳定状态偏移的减弱。此外，控制策略的积分误差项是减缓稳态干扰的有效手段，就如控制规律中看到的样。比较和控制阶跃响应，显示出相同的稳定性和相似的响应时间，虽然控制的瞬态动力特性更加明显。拥有的优势在于它将加速度测量值纳入其控制。这样......”。