摘要：针对无人机惯性(INS)/GPS组合导航系统,考虑导航过程中存在的GPS数据中断的问题,设计了一种改进的滤波算法。首先建立了无人机导航运动学模型,再将传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)技术和强跟踪滤波结合,利用模糊理论中的隶属度函数设计了一种模糊强跟踪扩展卡尔曼滤波(STEKF)算法。仿真结果表明,所设计的改进算法能够快速适应GPS信号突变,即当GPS信号从故障状态恢复到正常状态时,改进算法相较普通EKF算法能更快速地收敛到稳定状态,重新完成对飞行状态的估计。同时相较普通EKF和强跟踪扩展卡尔曼滤波算法,改进算法具有更高的滤波精度。

摘要：针对单轨双轮机器人在静止情况下存在的固有静态不稳定问题,提出一种基于模糊强化学习(简称为Fuzzy-Q)的控制方法。首先,运用拉格朗日法建立带控制力矩陀螺的系统动力学模型。然后,在此基础上设计表格型强化学习算法,实现机器人的稳定平衡控制。最后,针对算法存在的控制精度不高和控制器输出离散等问题,采用模糊理论泛化动作空间,改善控制精度,并使控制输出连续。仿真实验表明,相较于传统强化学习方法,所提方法能够显著提高控制精度,且可以有效抑制外界干扰力矩对系统的影响,保证系统具有一定的抗干扰能力。