Machine Learning for Adaptive Control Systems in Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)
This project focuses on adopting machine learning for adaptive control in unmanned aerial vehicles.
Clearly, there are various uncertainties encountered during flight control for UAVs. Adaptive control is crucial for UAVs operating in dynamic and unpredictable environments, as it allows real-time adjustments to changing conditions, such as wind gusts or system anomalies. By leveraging machine learning and adaptive control, we intend to create a system that is capable of adjusting to unknown conditions, enable specific functionalities based on mission objectives and exhibit optimum performance.
Ссылка
Направление
Транспорт, Безопасность и оборонная сфера, Беспилотные авиационные системы
Рынки
AeroNet, TechNet, MariNet
Сквозные технологии
Искусственный интеллект, Аддитивные технологии, Технологии машинного обучения и когнитивные технологии, 3д прототипирование, Технологии беспроводной связи и «интернета вещей», Технологии компонентов робототехники и мехатроники, Технологии сенсорики
Вконтакте