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无人机研究中的流行语是自主的 - 让无人驾驶飞行器完成大部分或全部飞行。
辛辛那提大学工程与应用科学学院机械工程副教授manish kumar说，这是无人机具有商业上可行用途的唯一现实方式，，例如向客户提供那卷卫生纸。
kumar和他的合着者，加州大学研究员nicklas stockton和航空航天工程教授kelly cohen在美国航空航天科技大学2017年会议上发表的一项研究中，考虑了无人驾驶飞机驾驶其不断变化的空域所遇到的困难。一月。
当无人机试图降落在移动平台上时，例如货车甚至美国海军军舰在公海投球，这个问题更加复杂。
“它必须在指定区域内着陆，误差很小，”库马尔说。“在移动平台上登陆无人机是一个非常困难的问题，从科学和工程角度来看。”
为了应对这一挑战，uc研究人员应用了一种称为模糊逻辑的概念，即人们每天潜意识地使用的推理。
虽然科学家们关注的是精确性和准确性，但是大多数人通过推理和一般性或使用模糊逻辑来度过他们的一天。模糊逻辑不是看到黑白世界，而是允许细微差别或真实程度。
“从语言学的角度来说，我们说大，中，小而不是定义精确的集合，”他说。“我们希望将人类使用的这种模糊推理转化为控制系统。”
他说，模糊逻辑有助于无人机在统计噪声的海洋中做出良好的导航决策。它被称为“遗传模糊”，因为系统随着时间的推移而不断发展并不断丢弃较小的解决方案。
stockton，kumar和cohen在模拟中成功地使用模糊逻辑来表明它是在动态条件下导航的理想系统。斯托克顿是一名工程硕士学生，他是该论文的第一作者，他正在试验模拟逻辑，以便在uc的无人机多智能体系统研究(master)实验室中使用着陆垫安装机器人的四轴飞行器。
“这个登陆项目是一个现实世界的问题。送货车可以配备一架无人机，可以自行运送货物，”斯托克顿说。
斯托克顿只是科恩指导的最新加州大学学生，他至少部分地获得了一份工作，因为他在模糊逻辑方面的经验。美国空军今年夏天毕业后，为斯托克顿提供联邦职位，继续在莱特 - 帕特森空军基地进行工程研究。
加州大学博士研究生尼克·欧内斯特是科恩的另一名学生，他创立了一家名为psibernetix，inc。的人工智能公司，该公司去年证明了模糊逻辑的强大功能，当时基于模糊逻辑的人工智能被称为alpha，击败了人类战斗机飞行员。模拟的混战。
退休的美国空军上校gene lee称alpha为“迄今为止我见过的最具侵略性，反应迅速，最具活力和可信度的人工智能”。
科恩教授对团队的方法充满信心。
“与其他最先进的自适应思维和深度学习技术相比，我们的方法似乎具有几个优点。遗传模糊是可扩展的，适应性强且非常强大的，”科恩说。
cohen撰写了100多篇关于模糊逻辑的论文，由于其在制造业和医学等各方面的广泛应用，这一主题引起了越来越多的关注。
科恩说，uc是模糊逻辑领域的全球领导者，并在本科阶段教授它。
科恩说：“在早期阶段向学生介绍模糊方法非常重要，因为它也为他们进入就业市场提供了优势。”
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