用未校准的传感器对环境风的估计进行非线性可观测性分析,灵感来自昆虫神经编码.
1University of Nevada, Reno, USA.
Proceedings of the ... IEEE Conference on Decision & Control. IEEE Conference on Decision & Control
|October 3, 2023
概括
估计流体流动方向对于导航至关重要. 这项研究表明,机器人和动物可以通过改变方向和整合感官数据来自我校准传感器并估计流动方向.
科学领域:
- 机器人和生物力学
- 流体动力学 流体动力学
- 感官神经科学是一种神经科学.
背景情况:
- 估计环境流体流动方向对于空气和水中的自主导航至关重要.
- 动物和机器人依靠间接测量和主动控制来估计流量.
- 现有的模型表明,昆虫大脑中传感信息的二维角度编码.
研究的目的:
- 调查移动剂的自我校准和流动方向估计可行性,以改变传感器参数.
- 确定必要的感觉输入和机动,以进行持续的自我校准和流量估计.
- 探索自我校准策略与观察到的动物运动模式之间的潜在联系.
主要方法:
- 非线性可观测性分析应用于动态系统模型.
- 数学框架用于融合和暂时区分多个感官输入.
- 模拟代理运动的不同方向和方向的模拟.
主要成果:
- 连续估计流动方向和自我校准是数学上可行的.
- 有效的自我校准需要经常改变路线和方向.
- 表面流量,方向和运动数据的融合和时间差异化是必不可少的.
结论:
- 带有角度传感器的移动代理可以实现自我校准和流量估计.
- 轨道的积极变化是克服传感器校准漂移的关键.
- 观察到的动物行为,如旋,可能与流量估计策略有关.
