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  • 智能控制(刘金琨)pdf,学习模糊控制,神经网络,专家系统等的好书
  • 智能控制

    2019-12-15 22:00:59
    一、智能控制简介 智能控制与传统控制的差别在什么地方 传统控制方法研究的主要目标是被控对象, 而智能控制研究的主要目标是控制器本身。 智能控制的研 究重点不在控制对象的数学模型分析, 而在于智能控制...

    一、智能控制简介

    1. 智能控制与传统控制的差别在什么地方
      传统控制方法研究的主要目标是被控对象, 而智能控制研究的主要目标是控制器本身。 智能控制的研究重点不在控制对象的数学模型分析,而在于智能控制器模型的建立, 包括知识的获取、 表示和存储,智能推理方式的设计等。 其控制对象和控制性能也与传统控制有很大不同

    2. 选用智能控制的考虑因素有哪些
      (1)模型的不确定性
      (2)高度非线性
      (3)复杂的任务要求

    3. 智能控制的含义
      智能控制是自动控制与人工智能的结合,它可以自动测量被控对象的被控制量,并求出与期望值的偏差,同时采集输入环境信息,进而根据采集的输入信息和已有的知识进行“推理思考” ,得到对被控对象的输出控制量,使偏差尽可能减小或消除。
      在这里插入图片描述

    4. 智能控制特点
      (1)无需建立被控对象的数学模型,特别适合非线性对象、时变对象和复杂不确定的控制对象。
      (2)具有分层递阶的控制组织结构,体现了“智能递增,精度递减” 的原理,便于处理大量的信息和储存的知识,并进行推理。
      (3)控制效果具有自适应能力,鲁棒性好
      (4)具有学习能力,控制能力可以不断增强

    5. 智能控制主要组成部分
      智能控制器(信息采集处理,核心:知识库和推理机制,规划和控制决策)
      被控对象
      外部环境
      在这里插入图片描述

    二、模糊控制

    模糊控制特点:

    1. 不需要知道被控对象数学模型,但要求具备操作人员和专家的经验和知识
    2. 基于语言变量的控制方式,控制规则本身构成了被控对象的模糊模型
    3. 鲁棒性好,适用于非线性、时变的系统控制

    模糊控制组成部分及其功能
    在这里插入图片描述
    三、神经网络

    1. 神经元的种类有哪些?其输入输出间的函数关系如何?
      线性神经元 :线性关系 线性激活函数
      非线性神经元:高斯型 sigmoid型
    2. 神经网络按连接的拓扑结构和信息流向分别应该如何分类?简述每一类型的特征
      层次性网络:神经元按照功能分为若干层
      互连型网络结构:任意两个神经元之间都可能相互连接
      前向网络:神经元分层排列;网络信息处理按照输入层到隐含层到输出层进行,神经元之间没有反馈信息
      递归网络:网络中每个神经元都有处理信息的能力,都可以从外界接收信息也可以向外界传输信息
    3. 如何理解有导师学习与无导师学习
      有导师:向网络输入的样本的是输入模式和期望输出模式组成的成对信息,并对比实际输出和期望输出,若不符,则根据偏差的大小和方向,按照学习规则调整网络权值,使网络下一步实际输出更接近期望输出
      无导师:没有期望输出,不存在直接的偏差信息,根据网络特有的结构,按照之前设定好的规则,自动发现输入模式的内在规律,调整网络权值,使得网络可以体现外部输入的某些固有特性
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      在这里插入图片描述
    4. 如何理解神经网络的泛化能力
      对于不在训练样本出现过的输入,网络能够做出正确反映的能力,也即网络的推广能力
      训练样本误差不能过分追求小,否则网络过分凸显样本的细节特征,而掩盖了样本的真正规律
      过少或者误差过大,将学不到对象的完整规律、并会导致曲线拟合不足
    5. 基本BP算法的思想是什么?训练样本的流程如何?主要优点和缺点是什么?
      非线性最小二次;它应用梯度搜索技术,使网络的实际输出值与期望值的误差均方值为最小
      流程:在这里插入图片描述
      优点:在这里插入图片描述
      缺点:网络收敛速度慢;容易陷入局部极小值;当输入信号与训练的样本信号相距较远时,其网络的输出可能会产生完全不准确的结果,而且没有任何暗示
    6. 动态Hopfield网络处理问题的重点是什么?简述DHNN网络用于联想记忆时的两个阶段及其任务?
      稳定性;
      学习记忆:设计能量井分布,根据给定的记忆样本,设计网络权值,使网络有期望的稳态,不同的稳态对应不同的记忆样本
      联想回忆:给定一个未知的输入模式作为初始态,网络通过自身的动力学演化,能够最终收敛到与其海明距离最近的稳态稳态
    7. 神经网络控制的研究领域包括哪些?
      并行分布处理;非线性映射;通过训练学习;适应与集成;硬件实现;
    8. 神经网络辨识的两种基本情况是什么?对于一个给定的未知系统,如何选择神经网络进行建模?
      前向建模:建立系统本身的模型, 也称正向建模
      逆向建模:建立系统的逆模型
      在这里插入图片描述
    9. 神经网络控制器有导师学习的重点是什么?
      偏差最小化;外界提供适当形式的导师信号,学习系统基于导师信号与网络实际输出之差调节网络参数
    10. 结合神经网络控制在线学习方法的结构图,论述在线学习的思想和系统应满足的条件。
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      适用于模型已知的动态环境
    11. 结合多神经网络自学习控制器的结构图,说明多神经网络自学习控制系统的基本思想、原理和特点。
      在这里插入图片描述
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    12. 使用神经网络之前, 为什么要用样本数据训练神经网络?
      学习的目的:通过训练样本来获取样本的隐含的规律和知识,并通过权值储存在网络中供工作期使用
      学习的实质:针对一个给定的样本集, 通过一定的学习算法调整网络的权系数, 使网络产生期望的输出或使网络形成某种有序状态, 最终使网络具有记忆、识别、分类、信息处理和问题优化求解等某一特定功能。
    13. 神经网络训练过度的弊端是什么? 如何判断网络是否训练过度?
      先谈泛化能力: 对于不在训练样本出现过的输入,网络能够做出正确反映的能力
      会导致网络过分显示样本的细节信息而忽略的真正的内在规律在这里插入图片描述
    14. 使用BP网络时, 通常需要在权值的调整公式中引入动量项, 请解释引入动量项的原因
      (1)在网络到达误差曲面平坦区域时(当进入误差性能函数的平坦区域时),有提高学习因子的作用
      (2)当前一次权值过调,避免网络在极值附近震荡(抑制振荡的平滑作用)
      (3)当前一次权值欠调,加速收敛的作用
      (4)在局部极小点附近,动量项的方向与当前的负梯度方向通常不一致, 此时动量项可改变当前误差函数EE的负梯度方向,使误差函数EE不易陷入局部极小点

    三、专家系统

    1. 什么是专家系统, 通常由哪几部分组成? 有哪些特点
      专家系统就是模拟人类专家解决专业领域中复杂问题的计算机程序系统。
      由人机接口、知识获取结构、知识库、数据库、推理机和解释机构组成。
      特点:具有专家水平的专门知识;能够进行有效的推理;系统的透明性和灵活性;具有一定复杂性和难度

    2. 专家控制的含义及实质是什么
      含义:将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合,在未知环境下,仿效专家的经验来智能调控系统的一种智能控制方式。
      实质:基于被控对象和控制规律的各种专家知识进行系统的构造和运行,并以智能方式利用这些知识、使受控系统尽可能地优化和实用化。

    3. 比较专家控制系统与专家系统的异同
      在这里插入图片描述
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    4. 仿人智能控制的基本思想是什么
      在控制过程中,用计算机模拟人的控制行为,极大限度识别和利用控制系统动态过程中的特征信息,进行启发式直觉推理,最终使缺乏精确模型的系统得到有效控制。

    5. 仿人智能控制的常用特征变量有哪些? 分别反映了系统动态过程的什么特性? (结合图形)
      偏差;偏差变化;偏差与偏差变化之积;偏差的连续两次变化之积;偏差的变化姿态;偏差的局部变化趋势;偏差变化的变化率

    6. 理解仿人智能积分控制的原理
      在这里插入图片描述
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    7. 基于特征辨识(或模式识别)的多模态智能控制的思想是什么
      通过特征识别, 判断系统当前所处的特征状态, 确定相应的控制策略, 进行多模态控制
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    8. 为什么要在基于特征辨识的多模态智能控制中引入特征变量? 特征变量的作用是什么
      通过特征识别, 判断系统当前所处的特征状态, 确定相应的控制策略, 进行多模态控制
      (1)定性或者定量刻画被控过程的动态特征,如变化快慢。变化趋势
      (2)特征变量的适当组合,并配以适当参量,可以构成划分动态特征模式类的约束条件

    9. 基于特征辨识的多模态智能控制的主要组成模块有哪些? 各有什么功能
      特征信息的获取与处理;特征模式集;模式识别;控制规则集
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      四、遗传算法

    10. 遗传算法的基本操作有哪些? 每种操作的方法是什么?
      复制:定义一个适配值函数作为每个个体的复制导向,决定每个个体是被复制还是淘汰以及复制数量(根据每个个体位串的适配值大小选择进行遗传操作的父代)
      交叉:将复制后进入匹配池的个体位串进行随机两两匹配;随机产生交叉点,对匹配后的位串进行交叉,产生新的位串
      变异:某一位串的某一位置偶然随机的改变

    11. 简述遗传算法的基本工作流程
      首先,通过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码(个体)来形成初始种群,以此为进化起点的第一代种群,并计算每个个体编码的适应度值来对每个个体进行数值评价。其次,根据每个个体的适应度值来对其选择和遗传。 其中,选择机制应保证适应度较高的个体能被较多地复制,而适应度低的个体则被较少地复制或被淘汰;遗传机制利用交叉和变异两种算子,以一定的交叉概率和变异概率对复制后的个体进行变换,从而产生新的个体。最后,通过新老个体的替换产生下一代种群。算法不断重复进行上述评价、选择、复制、交叉、变异、替换过程,直到结束条件得到满足。最后一代种群中适应度最高的个体, 就是所求解问题的最终优化结果。
      在这里插入图片描述

    12. 与传统的优化算法相比, 遗传算法有哪些特点?
      (1)只对参数集的编码进行操作,而不对参数本身进行操作
      (2)在解空间进行高效启发式搜索,而非盲目穷举或完全随机搜索
      (3)具有并行计算特点, 可通过大规模并行计算提高计算速度
      (4)计算简单, 功能强
      (5)是从许多初始点开始并行操作, 可有效防止搜索过程收敛于局部最优解
      (6)遗传算法对待寻优的函数基本无限制,应用范围广

    13. 遗传算法有效工作的理论依据是什么?
      模式理论:从实质上论证了遗传算法的运行机制,一定程度上解释了位串编码结构在遗传过程中的一些规律性。平均适配值高、 定义长度短、 阶次低的模式, 其样本数量将随着遗传代数的增加呈指数增长
      积木块假设:低阶、 短定义长度、 高平均适应度的模式在遗传算子的作用下,能生成高阶、长定义长度、高平均适应度的模式,并可最终生成全局最优解

    14. 遗传算法处理任一实际优化问题的总体思路是什么?
      1

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  • 浅述人工智能在智能控制领域的应用 人工智能技术是用计算机去做原来只有人才能做的具有智能的工作,如符号、语言和知识表达、状态特征的识别、精确与模糊的信息处理、分析推理、判断决策等,将这一拟人思维的技术...

    浅述人工智能在智能控制领域的应用

    人工智能技术是用计算机去做原来只有人才能做的具有智能的工作,如符号、语言和知识表达、状态特征的识别、精确与模糊的信息处理、分析推理、判断决策等,将这一拟人思维的技术通过计算机来弥补传统控制方法的不足,促进了智能控制的迅猛发展。

    智能控制一般按照实际结果进行控制,不依靠所控制对象的数学模型,传承了人类传统思想的非线性特性。它打破了传统控制理论中关于数学模型的框架。

    1 人工智能(AI)及智能控制的基本概念

    人工智能是计算机学科的一个重要分支,一直处于计算机技术的前沿,被人们称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。

    1.1 人工智能的定义及应用领域

    1.1.1 人工智能的定义

    人工智能(AI)也称机器智能,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

    1.1.2 人工智能的应用领域

    ①问题求解。计算机博弈是人工智能中关于对策和斗智问题的研究领域。目前,计算机博弈主要以下棋为研究对象,但研究的主要目的不是为了让计算机与人下棋,而是为了给人工智能研究提供一个试验场地。在下棋程序中体现出来的一些步骤,例如能够思考如何向前走几步,不仅要把对手的方法、步骤考虑进去,还能够把困难问题进行逐步分解,最终战胜对方的能力。如今的计算机软件已具有如象棋、围棋的世界锦标赛的先进水平。

    ②逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一,重要的一点是要找到一些对策及方法,把大量的素材集中在一个大型数据库中(数据库需有很复杂的逻辑结构,甚至还要有模糊记忆),留意可信的证明,并在出现新信息时即时修正这些证明。定理证明就是让计算机模拟人类证明定理的方法,自动实现非数值符号的演算过程。如信息检索和医疗诊断等都可以和定理证明问题一样加以形式化。它方便了人类,促进了科学发展,达到了人类所不能及的智力……

    ③自然语言处理。自然语言处理主要研究如何使计算机能够理解和生成自然语言。现在的自然语言理解往往与模式识别、计算机视觉等技术结合在一起,在文字识别和语音识别系统的配合下进行书面语言和有声语音的理解。

    ④智能信息检索技术。当今,科学技术的飞速发展,信息获取是目前计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题。这一技术在人工智能领域的应用,能使人工智能迈向更广泛的实际应用当中。

    ⑤专家控制系统。专家系统是基于专家知识和符号推理方法的智能系统,它将专家领域的经验用知识表示的方法表示出来,放入数据库中,根据这些素材在推理机的作用下,解决某一专门行业内需要专家才能解决的问题。如在第二代专家系统中,把原理和经验分离开来,并引入基于前者的深层推理和基于后者的浅层推理,从而提高了系统运行的强壮性。现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、医学诊断方面,专家系统已经达到了人类专家的水平。例如:地质勘探软件程序系统发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。MY CIN系统可以对人类血液传染病、乳腺癌的诊断治疗方案能够提供咨询意见;对患有细菌性血液病、脑膜炎方面的诊断和治疗方案已经超过了这一领域的专家水平。

    1.2 智能控制理论及研究领域

    智能控制是在人工智能及自动控制等多学科之上发展起来的一门新兴、交叉学科,它具有非常广泛的应用领域,如专家控制、智能机器人控制、智能过程控制、智能故障诊断及智能调度与规划等。

    1.2.1 智能控制的定义

    所谓智能控制是通过定性与定量相结合的方法,针对环境和任务的复杂性与不确定性,有效自主地实现复杂信息的处理及优化决策与控制功能。

    1.2.2 智能控制的研究领域

    传统控制包括经典反馈控制和现代控制理论,它们的主要特征是基于精确的系统数学模型控制,在复杂问题的实际应用中遇到了不少难题。因此,需将人工智能的方法引入控制系统,从而实现系统的智能化,即通过采用仿人智能控制决策,迫使控制系统向期望的方向发展。

    智能控制是一类无需(或尽可能少的)人的干预就能够独立自主地应付环境条件或加工对象的变化,有效地驱动智能机器实现其目标的自动控制,它是自动控制的最新发展阶段,对智能控制系统的研究和设计,重点放在对任务和世界模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发上,即放在智能机模型上。

    3 发展前景

    3.1 人工智能的发展趋势

    加强对人脑科学工业领域的应用,深入调研分析,掌握人工神经网络、机器人、新型人工智能产品等的发展和应用,整合现有资源,形成一些这方面的国家级或省级的技术中心和实验室,推动人工智能关联技术在医疗、工业、三网联合等方面快速发展。

    人工智能的飞速发展,使越来越多的具有智能的机器进入了人类的生活,并且在人类生活中扮演着重要的角色。它们比血肉之躯的脆弱人类更灵活,甚至在智力的某些方面,它们已经超过了我们。机器宠物、智能电脑游戏、深海机器人、汉字识别系统、语音识别系统,这些智能机器让我们惊觉。

    未来人工智能技术将进一步推动关联技术和新兴科技、新兴产业的深度融合,推动新一轮的信息技术革命,其人工智能技术将成为我国经济结构转型升级崭新的支撑点。

    3.2 智能控制的发展趋势

    智能控制的应用领域已从工业生产渗透到生物、农业、地质、军事、空间技术、医疗、环境科学、社会发展等众多领域,在世界各国的高技术研究发展计划中有着重要的地位。由于这些任务的牵引,相信智能控制必将在控制理论的发展中引起新的飞跃。
    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,有兴趣的朋友,可以查阅多智时代,在此为你推荐几篇优质好文:

    1. 人工智能来势凶猛,人工智能最热门的技术趋势是什么?
    2. 人工智能时代的研究热点是什么,主要应用领域是什么?
    3. 人工智能培训就业的特点有哪些

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  • 智能控制简介

    千次阅读 2017-10-10 18:52:00
    简介 简要介绍了智能系统及其特点,适用场合等。 概括地描述了模糊控制以及神经网络等智能控制类型

    简介

    随着技术的发展,机器的功能随着人类的需要从结构化的环境逐渐向*非结构化环境*发展,智能控制随之产生。它适用于没有模型的系统(或者说不依靠模型而设计),重点在控制器的设计
    智能系统是自动控制(AC)和人工智能(AI)的结合,其特点为:a 无需建立被控对象的数学模型,适合非线性、时变和复杂不确定的控制对象;b 具有封闭层递阶的控制组织结构,体现了“智能递增,精度递减”的原理,便于处理大量信息和储存的知识,并进行推理;c 控制效果具有自适应能力,鲁棒性好;d 可具有学习能力,控制能力可不断增强。
    其被控对象的特点为:a 模型的不确定性(未知或知之甚少、模型的结构和参数可能在很大范围内变化);b 高度的非线性;c 复杂的任务要求。
    智能控制系统结构一般如下图所示。
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    智能控制系统的典型结构一般如下图所示:
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    其主要类型有:模糊控制、神经网络控制、专家控制系统、仿生智能控制、学习控制系统、递阶智能系统、综合智能系统。

    模糊控制结构示意图如下所示:

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    神经网络控制:

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    专家控制系统

    分为直接专家控制系统和间接专家控制系统。

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    仿生智能控制

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    学习控制系统

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    递阶智能控制

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    综合智能系统

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    在实际应用中,一般优先使用经典或者现代控制。若解决不了,则再使用智能控制。
    在接下来的博客中,将详细介绍模糊控制、神经网络控制、专家系统。

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  • 无人机的自主与智能控制

    万次阅读 2017-11-14 00:00:00
    摘要:分析研究了无人机的本质与内涵,系统阐述了无人机自主与智能控制的内涵与本质以及二者的关系,提出了无人机自主控制的设计理念和工程实施要素,合理规划了自主智能控制的等级,提出了无人机自主智能 控制实现...

    摘要:分析研究了无人机的本质与内涵,系统阐述了无人机自主与智能控制的内涵与本质以及二者的关系,提出了无人机自主控制的设计理念和工程实施要素,合理规划了自主智能控制的等级,提出了无人机自主智能 控制实现的工程方法与方案,构建了自主智能控制系统工程实现的架构。

    关键词:无人机,自主控制,智能控制,分布式结构


    1   引言
        从古老的传说或寓言故事中可知,人类自诞生起,就梦想着能够像鸟一样飞行,人类通过一代一代幻想、努力、前赴后继地探索如何能够自由地在天空中飞翔,人类尝试了多种方法,如: 使用风筝、早期的火箭、飞车、热气球以及滑翔机,但都没能实现自由飞行。到了1903年,莱特兄弟用自己设计的“飞行机器—飞机”完成了人类第一次动力载人飞行,实现了人类在空中飞行的梦想。在人类梦想在天空中飞翔的同时,人们也开始设想人不在飞机上,在地面上控制 飞机的飞行,这就产生了无人机的概念,1916年美国的斯佩里(Sperry)和劳伦斯(Lawrence)进行了首次无人机飞行,自此开启了人类对无人机的研究先河, 经过第一次世界和第二次世界大战,特别是经过冷战时期,无人机得到了长足的发展;无人机经过100年的发展,形成了庞大的家族体系,分支众多,可以从机身结构、体积重量、飞行高度、航程、航时、用途等多个维度对其进行分类,如从机身结构特征进行分类, 可分为无人直升机、无人固定翼飞机、无人多旋翼飞行器、无人飞艇、无人伞翼机和扑翼无人机等;从体积重量特性来分类,可分为大型无人机、中型无人机、小型无人机和微型无人机;按用途可分为军用无人机(情报、侦察、监视、诱饵、电子对抗、通信中继、靶机和无人战斗机等)、民用无人机(如警用、消防、气象)和消费级无人机(航拍、游戏等休闲用途);还可分为高空无人机、长航时无人机、远程无人机、高空长航时无人机等。

        世界上任何事物的发展都是与时俱进的,其实质内涵与外表特征都在不断地演变进化,无人机也是如此,对无人机的定义与内涵也需不断地动态完善,无 人机从简单的人遥控飞机飞行时代发展到现在的无人机自动(自主)飞行阶段,也应适应技术的发展和人们认识的提高而有较明确的定义,否则对无人机技术的发展不利,甚至阻碍无人机技术的发展。本文就无人机的发展变迁进行了研究分析,归纳 了无人机的内涵和定义及其发展,阐述了无人机控制的内涵,探讨了自主与智能二者之间的相互关系,给出了自主智能控制设计理念和工程要素,提出了无人机自主智能控制实现方法与方案。
    2 无人机的定义与内涵

        1916年9月12日, 美国的斯佩里(Sperry)和劳伦斯 (Lawrence)的“休伊特-斯佩里自动飞机(Hewitt-Sperry AutomaticAirplane)”完成人类第一次有动力无人飞行,人类便开启了无人机研究的新纪元,人们在最初定义无人机时,采用的是最直观的物理概念,只考虑了飞行员与飞机的物理位置关系,即:飞机上没有飞行员的飞机则称为无人机,起初在英语中用pilotlessaircraft表达,这也是无人机最基本的内涵。

        随着无线电遥控技术的发展,航空工程师使用了无线电在地面遥控无人机的飞行,这就出现了遥控飞行器(Remotely Piloted Aerial Vehicle, RPAV)和遥控飞 行系统(Remotely Piloted Aircraft System, RPAS)术语,在此期间也有人使用UninhabitedAerialVehicle作为无人机的名称术语。

        Unmanned Aircraft System (UAS)在《无人机路 线图2005~2030》被美国国防部和FAA所采用[1],并给出了定义:指不载有操作人员、利用空气动力提供升力、可以自主飞行或遥控驾驶、可以一次使用也可回收使用、携带致命或非致命有效载荷的有动力飞行器。此定义明确了无人机的最基本内涵:1) 飞机上无驾驶人员;2) 能完成一定的使命任务;3) 能够重复使用。

        依据上面的定义,弹道或半弹道飞行器、巡航导弹和炮弹不能看作是无人飞行器,原因是导弹不能回 收;目前遥控航空模型飞机是否属于无人机仍有疑义和争论,未有定论,主要原因是现代航空模型飞机也采用了先进的控制技术,其功用也在变化,从司法层面和飞行管理层面上无法明确鉴定。笔者认为:如果只是在视距内进行表演娱乐活动, 遥控航空模型飞机可认为不属于无人机,

        无人机发展到现在,在技术上使用Unmanned Aerial Vehicle (UAV)来代表无人机,而在民间中,则经常使用drone(老式军用无人机发动机有规则的噪声与公蜂的蜂鸣相似的原因)来代表无人机[1,2]。

        无人机的两种形式表达:unmannedaerialvehicle和uninhabitedaerialvehicle仔细探究其含义是有区别的,unmanned从字面上有两个含义: 其一是直接的含义,无人的,飞机上无人;其二是无人操纵的;而uninhabited只有飞机上无人的含义。从unmanned字面上讲,无人 机应同时具备两个含义, 即: 人不在飞机上并且人不操控飞机, 飞机能够“正常”飞行,也就是说无人机从起飞准备-滑行-起飞-空中飞行-返场着陆-退出关停的全过程(图1)都可不需要人介入。因此,用“unmanned aerialvehicle”来定义无人机是最合适的,更能体现“真” 无人机的内涵。无人作战飞机(UCAV)的英文表达应为: unmanned combat aerial vehicle。

        无人机经过100年的发展,其演变与发展是全方位的,其内涵也发生了重大变化,无论执行的任务千变万化,但其最根本的变化还是其飞行控制方式的变 化,按照无人机飞行控制方式的变化,无人机经历了 下面几个发展阶段,并形成了相应种类的无人机:

    (1) 遥控飞行无人机(阶段);

    (2) 遥控加局域自动飞行无人机(阶段);

    (3) 全自动飞行无人机(阶段);

    (4) 全自动加局域自主飞行无人机(阶段);

    (5) 全自主飞行无人机阶段(下一阶段,即将来临)。

        目前,国际上无人机的最高水平是全自动加局域自主飞行无人机,根据不同的任务需求以及人力和成本的情况,依据实际情况来选择无人机的种类,这几 类无人机可以并存,相互补充,充分发挥每一种无人 机的优势。

        技术发展到现阶段,从狭义上定义,无人机的飞 行可与人没有直接关系,即: 人与无人机二者存在隔离的状态;从广义上讲,由于无人机作为一类可飞行的工具或武器,人要使用它,就必须明确“人机权限”问题:人是无人机的主人(主宰),无人机的行为要听从人的管控,但人的自身能力、精力以及精确控制飞机能力的限制,不可能分分秒秒或时时刻刻管控无人 机,因此无人机必须要有独立自主(自动)工作的能力。

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        从上面的分析中可知,遥控飞行无人机(remotely piloted vehicle)与“真”无人机(unmanned aerial vehicle) 其内涵和本质是有区别的。遥控飞行的无人机的构架原理图见图2,“真”无人机的构架原理图见图3。从图2和3可直观看到二者的不同,遥控飞行无人机是在人直接控制下工作的,即人在其工作环中;而无 人机是在人授权下工作的,人在其工作环之外,而不是在工作环之中,这一本质上的差别就导致了二者在设计中系统结构、控制功能和实现方法的不同。

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        无论怎样给无人机下定义, 有自我独立工作能力应是其本质属性, 但不变的原则是: 无人机由人使用,人是无人机的“主人”,无人机必须听从人的管控,无人机自我独立工作权限自然是由人随时进行设置的,显而易见,为实现无人机的功用,无人机的结构与能力是在“制造”它时构造的。因此,标准的无人机应有3 个工作模态:自主(自动)模态、人工干预模态和人工 操纵模态。这3种模态的使用是由人(操作员)设置与选择的。人(操作员)选择模态也应综合考虑实际环境的 复杂情况, 可遵循“将在外, 君命有所不受”的原则进 行模态选择. 上面的3个工作模式的定义与含义如下: (1) 自主 (自动)模态是无人机系统的默认模式,此模式按照人制定的规则、理念、思路进行工作,管控无人机的飞 行;(2) 人工干预模态是在自主(自动)模态下,人主动 纠正自主(自动)飞行的偏差,是在默认控制基础上增 加一△增量;(3) 人工操纵模态是在控制系统出现故障而无法自主(自动)控制无人机应急条件下,由人直接操纵飞机。一般情况下,人工操纵难以保证飞机的控制效果,其原因很简单:人不在飞行现场,难以准确感知飞机的运动信息,因而也就难以准确控制飞机,无人机采用上述3个工作模态事实上也明确了“人 机权限”问题,人作为无人机的“主人”,人通过制定规则和策略管控无人机,无人机按规则和策略自主(自动)生成控制指令控制飞机的飞行;飞行中出现与人的设想不一致结果时,人可进行适度的修正;飞行出现应急情况时,人可直接操控飞机,这是“孤注一掷”的行为。

        由于无人机在整个使用过程中,不同的飞行阶段有不同的使命和任务,因此,三种工作模态在不同的飞行阶段执行不同任务命令,基于此原因,在构造无人机系统工作逻辑结构时,应采用“因地制宜”的原则进行飞行阶段与3种工作模态的逻辑构造置,即:先确认阶段,然后再选择工作模态。采用上述模态也是涉及到无人机操控人员的日常培训理念问题,按上面模态的设置,无人机日常的训练方式应该是:以模拟器虚拟训练为主,重点在任 务方面的训练,飞行特情训练为辅,再辅以少量的实 物飞行训练的方式。

        需要强调的是:既然无人机能够自主(自动)飞行,就涉及到如何自主(自动)飞行?飞行的好与坏?即自主(自动)飞行的能力和水平,也就是其智能的高低,这 就出现了自主与智能的内涵与相互关系问题。
    3   自主/智能的本质内涵及其相互关系
        自主/智能的本质内涵及其相互关系准则是无人 机设计的基本原则。

        从一般意义上讲,自主与智能是两个不同范畴的概念,自主表达的是行为方式,由自身决策完成某行为则称为“自主”;智能则是完成行为过程的能力[3],也就是运用的方式方法以及策略是否符合自然规律或符合人(或某团体)的行为规则,在千变万化的环境中找到合理的“路径”完成某项任务,则称为是智能的。显 而易见,智能是分层次和等级的[3]。

        自主与智能二者之间的关系应该是:自主在前,智能在后,二者应该相辅相成;自主未必智能,但自主希望有智能;智能依赖自主,智能的等级取决于自主权的高低,智能是自主与知识及其知识运用的结合体,智能生成的一般过程应该是:在自主的前提下, 综合运用权限范围、主动性、爱好痴迷精神、感悟力… 等各方面能力,去感受信息、提取信息、积累知识、 总结知识、归纳特征并精化、提升完善知识结构、融会贯通知识以尽可能达到符合自然规律的目的。

        智能具有相对性,不同“个体”的智能是有差别的,这些差别既来自其“出生”时所赋予的智能,又来自后天学习与完善所得到的智能。由于自然界及其存在的事物都是矛盾的统一体,“正确”与“错误”、“好”与 “坏”、“聪明”与“愚蠢”等等都是相对,可以互相转化。因此要正确理解、掌握和运用“智能”,应该认识到:在人类社会中,“高智能”是以人的标准或世界观确定的,存在所谓的“高智能”与自然界的真“高智能”不一 致的现象,也存在“大智若愚”的现象,这是人的认识能力问题。这也是人类社会的“奥妙”之一,这也引申出中华民族的至理名言“智者千虑,必有一失”这句名言既是真理,又是公理,因此在设计个体智能策略时,必须利用对方的“失”,才能掌控对方、取胜对方,因此难点就是如何探知对方的“失”,一旦掌握了对方的“失”,制定策略取胜对方就易如反掌了。

        需要强调,人们往往把智力和智能混为一谈,这是错误的。智力(智商)与智能的内涵是完全不同的。智力是对知识获取、推理和运用知识的能力,而智能是指从获取的知识、知识推理和知识运用的结果符合自然规律的程度,智力只是智能形成的一个要素,有智力不一定是智能的,高智能一定是需要高智力。

        在构造无人机时,应赋予无人机“相当”的自主和智能能力,以满足人的需求,应基于上述的自主与智能的关系准则进行设计。

        由于无人机是在人授权下工作的,无人机由人赋予智能的能力,在赋予智能能力过程中会“植入”使无人机会出现“灾祸”的因子,所谓“灾祸”是“天灾”和“人祸”,“天灾”是自然界的创造,人类无能力管控,“人祸” 是人主观想干某事,由于能力问题或责任心问题(疏 忽),导致飞机不听人的指挥或未按人的想法“做事”,出现人不想看到、更不想要、而人又无法控制的事情发生,这确实存在,强调的是:这些失控是暂时的,不可能永远持续;原因是无人机需要能量,其智能程度是有限的,再则人也可以采用其他手段管控或击毁它,“机器将来局部取代人”的论断在某种意义上是成 立的,但“机器将来控制人类”是不可能的,但会给人 类带来“麻烦”或“灾难”,此类“麻烦”或“灾难”并不是完全不好,对于某些人群是“坏事”,但对于另外的人群是“好事”(前提是能管控住),用此特点对付“他人”。

        具体个体的自主是有权限和范围的,受到许多因素的限制,正如与人的自主概念是一样的,一是人受到自然界的规律或法理限制,二是人受到所处群体的 制约(国家/制度、社会团体/规程、单位/条例、家庭/伦理道德);无人机的自主权限首先受人(使用者)限制,同时也受自身能力的制约,也受其使用环境的限 制(自然地理环境、飞机编队要求、任务要求等)。

        实现无人机自主行为方式的基本原则或底线是:必须具有独立自主信息获取能力、独立自主信息处理与决策能力、独立行为执行能力。独立自主信息获取能力是自主的基础,没有独立自主的信息获取能力,就是“空中楼阁”,就是个“附庸”或“寄生虫”;对无人机而言,如果信息需要外界提供,一旦外界不再提供信息,那么无人机就会变成“聋子、瞎子”;独立自主信息处理与决策能力是自主的核心,否则就谈不上自主,自己没有主见,只听别人发号施令,只能作“傀儡”;独立行为执行能力含义为独立服从自身决策层的命令,依据自身的能力去执行任务,而不是仅仅机械地执行外来命令。因此,无人机成为完整的自主智能需要有上面的三层组成,三者是相互作用与依存,是命运共同 体,图4示出了无人机自主智能体信息流图和要求示。

    0?wx_fmt=jpeg    无人机智能实现的基本原则或底线是: 在自主体三层面的每个层面都要有基本的智能功能和能力,三者协调互补;每层的智能功能应实现基本的自然规律或行为规则,有自学习和自完善的能力。信息感知与提取要独立自主能力体现在下面三个方面:(1) 信息源应是自然属性,信息源不能人为设置特征属性,这会难以保证信息的唯一性、可信性和 安全性;(2) 信息源的信息感知要自主完成,不能利用其他外部信息和辅助段;(3) 信息特征的提取要自主完成,不能利用其他外部手段提供的特征信息。

        显而易见,GPS、北斗信息以及数据链提供的信息不是自主信息,这些信息传感器(或设备)就不是自主信息传感器(或设备);下面列出的传感器(或设备) 属于信息自主感知传感器:惯性传感器; 视觉感知设备;地形匹配感知设备;光学感知(激光/红外/紫外等) 传感器;天文信息感知传感器;电磁感知传感器。

        以机场感知与特征提取为例说明信息感知与提取要独立自主能力的含义。

        在机场上安装反光镜或其他人为设置的标志来指示机场的位置特征、跑道的参数特征就不体现自主特性,因为这些人为设置的特征很容易改变或破坏,不能作为可信和唯一的信息属性标志。应以跑道周围难以改变的属性特征作为信息源,周围面积大小根据距离的远近选择,从远到近,区域面积逐步减小,区 域内以人难以改变的属性特征为信息提取特征:如高山、河流、自然景观以及它们之间的相互关系为属 性,这样就既能实现自主,又能进行故障识别与故障 重构,为自主决策提供可信和唯一特征的信息。

        目前人是自然界的“精灵”,是最为合理的自主智能综合体。无人机的设计理念应遵循人体结构和人思维/行为逻辑的关系,复杂性管理的策略和方针应是 “分而治之”(divideandrule)[4]。人的智能处理是分层次的,对外界的信息处理和响应分优先级,生死问题优先处理,提高和改善生活质量和环境次之,不同的条件下,生死问题处理方法也不一样。因此, 无人机作为人使用的工具,其智能处理也应分层次和等级[1,5],有优先级。建议以优先级为原则将无人机智能等级分3个等级(层级)(图5)。

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        第一等级是无人机个体安全飞行等级,定义为“高可靠活着”:能够安全飞行,高度、速度和姿态等状态是安全的;有防撞能力,能自主安全的规避静止和动的物体;空中加受油能力,确保有飞行能量;故障重构和自修复能力;特情安全着陆能力。

        第二等级是完成小组特定的工作,定义为“高品质的工作”:能够实现四维导航,实现态势感知与认知;能够实现路径规划与重规划;任务规划与重规划;无意识信息的认知。

        第三等级是实现机群协同任务,定义为“为集体使命高效工作”:编队飞行;有人/无人协同作战;群体感知与态势共享;集群联合作战。

        总之,为能实现上面3个等级的自主智能控制,“创造”出完整与完善的无人机, 应遵循下面的“创造”原则:在保证自主与智能的前提下,应借助其他手段和传感器充分获取和利用一切可用的信息,这样可起到事半功倍的效果和作用,强调自主与智能必需确保底线。为实现这一原则,无人机必需具有3个信息环:自主信息环、非自主(外来辅助)信息环、权限信息环(高智能还应有无意识信息环);信息的获取、处理与应用以及任务决策必须保证自主完成,这需要构造“代理机构”来实现,至少有两个“代理”,一是在地面上的“代理”, 完成人的指令构造与分发,二是在飞机上的“代理”,实现完善的自主智能管控,其作用最为关键,是核心功能“构件”,没有此“代理”,无人机就无法实现真正的自主智能使命。图6示出了无人机信息流与结构。

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        无人机在自然界能作为一完整独立的个体,它应融入自然界中,它应与自然界、作为其主人的人和对手有密切的关联,否则难以达到自主智能的高境界,无人机本体与自然和人以及代理同时有关系才能实现“真正”的自主与智能功能。图7示出了“真正”无人 机的“社会”关系。

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    4   无人机自主智能控制实现方法
        正如人一样,世界上任何有“生命”的事物构成都是一样的,由载体(人为肉体)和功能灵魂两部分组成的,因此,无人机自主智能控制系统也不例外,是由硬 件载体和载体所承载的功能灵魂(信息获取与行为决策、控制律与控制逻辑等)组成(见图8系统基本构成)。需要指出的是:硬件载体和功能灵魂是相互作用的,不同的载体承载不同的功能灵魂,高智能的灵魂需要高性能的载体,两者是相辅相成的,“创造”无人机自主智能控制系统时必须对二者同时考虑,二者必须相 协调。

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        为能实现无人机自主智能控制,需要载体能扩充、功能能扩展、智能水平可提升、故障重构和自修复能力可完善,系统结构应采用分布式系统,信息感知与获取的传感器(部件)、信息处理分析与决策计算单元、指令执行部件采用相对独立,并分布式配置,这里分布式配置有两个含义,其一是硬件载体分布配
    置(图9(a)),二是功能控制也是分布的,有主控制中心,也有副控制中心,还有辅助控制(图9(b))[4,6]。相对来说,分布式载体构成与实现容易些,但对于自主智能的功能灵魂,要实现3层10级的自主智能等级要求,其逻辑与信息架构的“创造”难度是非常之大,经分析研究,可行的逻辑与信息架构如图10所示的四环结构,第一、第二个环完成第一层级的自主智能控制,实现“高可靠活着”;第一、第二和第三个环完成第二层级的自主智能控制,实现“高品质的工作”; 第一、二、三、四环完成第三层级的自主智能控制。

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    实现“为集体使命高效工作”。上面的自主智能控制的框架结构基于“分而治之”的策略,先分层次,然后每个层级采用不同智能决策策略,简化系统的复杂度。

    5   讨论与结论

        本文作者在多年的研究基础上,对无人机的定义和内涵进行重新梳理,分析阐述了无人机的自主与智能控制的关系,初步形成了无人机自主智能控制实现 的基本理念和思路,构建了自主智能控制系统工程实现的架构,部分结果已在实际飞机控制系统中采用,这只是起步工作;虽然自主智能控制已有多年的研究历史,但研究深度远远不够,大多停留在理论层面上,工程应用层面上还处于萌芽状态,急需对具体的自主智能的信息感知方法、智能决策策略与实现方法(算法)进行深入研究。


    参考文献
    1 Weatherington D. Unmanned Aircraft Systems Roadmap 2005–2030. US Department of Defense Report, 2005

    2 International Civil Aviation Organization. Unmanned Aircraft Systems (UAS). ICAO Report, 2011

    3 Long L N, Hanford S D. Evaluating cognitive achitectures for intelligent and autonomous unmanned vehicles. Technical Report. 2007 AAAI Workshop, University Park

    4 Advisory Group for Aerospace Research & Development. Integrated Vehicle Management Systems. AGARD Advisory Report 343, AGARDAR-343, 1986

    5 Gertler J. U.S. Unmanned Aerial Systems. Congressional Research Service Reports, 2014

    6 Barnwell W G. Distributed actuation and sensing on an uninhabited aerial vehicle. Dissertation of Masteral Degree. Raleigh: North Carolina State University, 2003


    本文摘自《中国科学:技术科学》2017(47)3:221-229

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