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Trajectory generation in guided spaces using NTG algorithm and artificial neural networks

机译：使用NTG算法和人工神经网络的引导空间中的轨迹

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This paper presents the preliminary results of nonlinear trajectory generation (NTG) using artificial neural networks (ANNs) as analytical data approximators. NTG framework designed at Caltech by Mark Milam et al. (2003) solves constrained nonlinear dynamic optimization problems in real time. A successful application of NTG on real-life problems with sampled data depends upon an accurate approximation scheme. Such an approximator is desired to have a compact architecture, a minimum number of design parameters, and a smooth continuously-differentiable input/output mapping. ANNs as universal approximators are known to possess these features, thus considered here as appropriate candidates for this task. The proposed cooperation of NTG and ANN is illustrated on an optimal control problem of generating realtime low observable trajectories for unmanned air vehicles in the presence of multiple radars.

机译：本文介绍了使用人工神经网络（ANNS）作为分析数据近似器的非线性轨迹生成（NTG）的初步结果。 NTG框架在Caltech设计为Mark Milam等。（2003）实时解决了受约束的非线性动态优化问题。使用采样数据的成功应用NTG对具有采样数据的真实问题取决于准确的近似方案。这种近似剂是希望具有紧凑的架构，最小数量的设计参数，以及平滑的连续可分辨率输入/输出映射。已知作为通用近似器的ANNS拥有这些特征，因此在此考虑为此任务的适当候选者。 NTG和ANN的拟议合作是在多雷达存在下为无人驾驶飞行器产生实时低可观察轨迹的最佳控制问题。

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来源
《American Control Conference》|2006年||共6页
会议地点
作者
Muezzinoglu M.K.; Inanc T.;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP273-53;
关键词
aerospace control; neurocontrollers; nonlinear control systems; optimal control; optimisation; position control; remotely operated vehicles; sampled data systems; analytical data approximator; artificial neural network; compact architecture; constrained nonlinear d;

机译：航空控制;非线性控制系统;最优控制;优化;位置控制;遥控车辆;采样数据系统;分析数据近似器;人工神经网络;紧凑型架构;受限的非线性d;

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