JP7254347B2 - モーフィング翼、飛行制御装置、飛行制御方法、及びプログラム - Google Patents

モーフィング翼、飛行制御装置、飛行制御方法、及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP7254347B2
JP7254347B2 JP2019154809A JP2019154809A JP7254347B2 JP 7254347 B2 JP7254347 B2 JP 7254347B2 JP 2019154809 A JP2019154809 A JP 2019154809A JP 2019154809 A JP2019154809 A JP 2019154809A JP 7254347 B2 JP7254347 B2 JP 7254347B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
flight
feathers
morphing
feather
pantograph mechanism
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019154809A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2021030950A (ja
Inventor
大地 和田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Japan Aerospace Exploration Agency JAXA
Original Assignee
Japan Aerospace Exploration Agency JAXA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Japan Aerospace Exploration Agency JAXA filed Critical Japan Aerospace Exploration Agency JAXA
Priority to JP2019154809A priority Critical patent/JP7254347B2/ja
Priority to PCT/JP2020/028169 priority patent/WO2021039209A1/ja
Priority to GB2202326.1A priority patent/GB2601088B/en
Priority to US17/637,252 priority patent/US11993372B2/en
Publication of JP2021030950A publication Critical patent/JP2021030950A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7254347B2 publication Critical patent/JP7254347B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C29/00—Aircraft capable of landing or taking-off vertically, e.g. vertical take-off and landing [VTOL] aircraft
    • B64C29/02—Aircraft capable of landing or taking-off vertically, e.g. vertical take-off and landing [VTOL] aircraft having its flight directional axis vertical when grounded
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C3/00—Wings
    • B64C3/38—Adjustment of complete wings or parts thereof
    • B64C3/54—Varying in area
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C3/00—Wings
    • B64C3/38—Adjustment of complete wings or parts thereof
    • B64C3/54—Varying in area
    • B64C3/546—Varying in area by foldable elements
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C33/00—Ornithopters
    • B64C33/02—Wings; Actuating mechanisms therefor
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C9/00—Adjustable control surfaces or members, e.g. rudders
    • B64C9/02—Mounting or supporting thereof
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C9/00—Adjustable control surfaces or members, e.g. rudders
    • B64C9/04—Adjustable control surfaces or members, e.g. rudders with compound dependent movements
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C9/00—Adjustable control surfaces or members, e.g. rudders
    • B64C9/06—Adjustable control surfaces or members, e.g. rudders with two or more independent movements
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
    • B64U10/00—Type of UAV
    • B64U10/40—Ornithopters
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/004—Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life
    • G06N3/006—Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life based on simulated virtual individual or collective life forms, e.g. social simulations or particle swarm optimisation [PSO]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N7/00—Computing arrangements based on specific mathematical models
    • G06N7/01—Probabilistic graphical models, e.g. probabilistic networks
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C3/00—Wings
    • B64C3/38—Adjustment of complete wings or parts thereof
    • B64C3/54—Varying in area
    • B64C2003/543—Varying in area by changing shape according to the speed, e.g. by morphing
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
    • B64U30/00—Means for producing lift; Empennages; Arrangements thereof
    • B64U30/10—Wings
    • B64U30/12—Variable or detachable wings, e.g. wings with adjustable sweep

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Toys (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Description

本発明は、モーフィング翼、飛行制御装置、飛行制御方法、及びプログラムに関する。
近年、翼にモーフィング機構を有する航空機の研究が行われている。特に鳥の筋骨格に着目し、主翼そのものの形状や位置、翼面積を大きく変化させる生体模倣アプローチは、無人航空機の飛行性能を飛躍的に向上又は拡張させる期待がある。これに関連し、飛行性能を革新的に向上又は拡張するために、翼の面積や形状、位置を大きく変形させるモーフィング翼が知られている（例えば、非特許文献１－３参照）。
Colin Greatwood, Antony Waldock, and Thomas Richardson. "Perched landing manoeuvres with a variable sweep wing UAV." Aerospace Science and Technology, Volume 71, December 2017, Pages 510-520: doi:10.1016/J.AST.2017.09.034. M. Di Luca, S. Mintchev, G. Heitz, F. Noca and D. Floreano. "Bioinspired morphing wings for extended flight envelope and roll control of small drones." Interface focus, 6 February 2017, Volume 7, Issue 1: doi:10.1098/rsfs.2016.0092. Antony Waldock, Colin Greatwood, Francis Salama, and Thomas Richardson. "Learning to Perform a Perched Landing on the GroundUsing Deep Reinforcement Learning." Journal of Intelligent & Robotic Systems, December 2018, Volume 92, Issue 3-4, pp 685-704: doi:10.1007/S10846-017-0696-1.
しかしながら、従来の技術では、飛行性能を十分に向上させられていなかった。
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、飛行体の飛行性能を向上させることができるモーフィング翼、飛行制御装置、飛行制御方法、及びプログラムを提供することを目的の一つとする。
本発明の一態様は、ある決められた方向に伸縮可能なパンタグラフ機構と、前記パンタグラフ機構に取り付けられた複数の風切羽と、前記複数の風切羽の中で互いに隣り合う前記風切羽同士を連結する連結部材と、前記方向と交差する平面の一軸周りに、前記パンタグラフ機構を回動させる第１回動機構と、前記平面の他軸周りに、前記パンタグラフ機構を回動させる第２回動機構と、を備え、前記複数の風切羽のそれぞれは、前記パンタグラフ機構が延伸するのに応じて、前記連結部材を介して連結された隣り合う前記風切羽とのなす角度が大きくなるように構成されるモーフィング翼である。
本発明の一態様によれば、飛行体の飛行性能を向上させることができる。
第１実施形態のモーフィング翼及び飛行制御装置を備える飛行体の構成の一例を示す図である。 第１実施形態のモーフィング翼の構成の一例を示す図である。 モーフィング翼のスイープ動作を説明するための図である。 モーフィング翼のツイスト動作を説明するための図である。 モーフィング翼のフォールド動作を説明するための図である。 モーフィング翼の一連のフォールド動作を説明するための図である。 モーフィング翼の一連のフォールド動作を説明するための図である。 モーフィング翼の一連のフォールド動作を説明するための図である。 モーフィング翼の一連のフォールド動作を説明するための図である。 第１実施形態の飛行制御装置の構成の一例を示す図である。 クォータニオンフィードバックを用いた姿勢制御系の一例を示す図である。 制御部の一連の処理の流れを示すフローチャートである。 飛行体の飛行の様子を模式的に示す図である。 第２実施形態の飛行制御装置の構成の一例を示す図である。 その他の実施形態のモーフィング翼の構成の一例を示す図である。
以下、図面を参照し、本発明のモーフィング翼、飛行制御装置、飛行制御方法、及びプログラムの実施形態について説明する。
＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態のモーフィング翼１４０及び飛行制御装置２００を備える飛行体１００の構成の一例を示す図である。飛行体１００は鳥を模しており、例えば、プロペラ１１０と、垂直尾翼１２０と、水平尾翼１３０と、モーフィング翼１４０と、飛行制御装置２００とを備える。
図中ΣＷは慣性座標系の一つの地球固定座標を表し、ＯＷは地球固定座標ΣＷの原点を表し、ＸＷ軸は真北を表し、ＹＷ軸は東を表し、ＺＷ軸は鉛直下方を表している。また、慣性主軸を機体固定座標系として定義した場合、図中ＸＢ軸は、飛行体１００の重心を原点としたときの機体の慣性主軸を表し、ＺＢ軸は、機体の下方向を表し、ＹＢ軸は、機体の進行方向右側の方向を表している。言い換えれば、ＸＢ軸はロール軸を表し、ＺＢ軸はヨー軸を表し、ＹＢ軸はピッチ軸を表している。
プロペラ１１０は、例えば、飛行体１００の機体の先端に設けられ、機体の軸心周り（図中ＸＢ軸周り）に回転可能に取り付けられる。
垂直尾翼１２０及び水平尾翼１３０は、例えば、飛行体１００の機体の末端といった機体の重心から離れた位置に設けられる。
モーフィング翼１４０は、飛行体１００の機体の左右両側に設けられる。モーフィング翼１４０には、スイープ機構と、ツイスト機構と、フォールド機構とが含まれる。スイープ機構は、ヨー軸ＺＢ周りにモーフィング翼１４０を回動させるための機構である。ツイスト機構は、ピッチ軸ＹＢ周りにモーフィング翼１４０を回動させるための機構である。フォールド機構は、ピッチ軸ＹＢ方向に関してモーフィング翼１４０を畳んだり展開したりするための機構である。特に、フォールド機構はパンタグラフ機構ともいう。
飛行制御装置２００は、プロペラ１１０、垂直尾翼１２０、水平尾翼１３０、及びモーフィング翼１４０を制御することで、飛行体１００を離陸させたり、着陸させたり、飛行中に旋回させたり、ホバリングさせながら降下させたりする。
［モーフィング翼の構成］
以下、モーフィング翼１４０の構成について説明する。図２は、第１実施形態のモーフィング翼１４０の構成の一例を示す図である。モーフィング翼１４０は、例えば、ヨー軸回動部材１４１と、ピッチ軸回動部材１４２と、レール部材１４３と、スライダ１４４と、フォールド部材（骨格部材）１４５～１５０と、羽軸１５１ａ～１５１ｈと、風切羽１５２ａ～１５２ｈと、リンク部材１６０～１６４とを備える。以下、羽軸１５１ａ～１５１ｈのいずれかを区別しない場合、まとめて羽軸１５１と称し、風切羽１５２ａ～１５２ｈのいずれかを区別しない場合、まとめて風切羽１５２と称して説明する。上述したフォールド機構は、レール部材１４３と、スライダ１４４と、フォールド部材１４５～１５０とを合わせたものである。また、フォールド機構は、いくつかの部材を組み合わせて、力や運動を伝える機構であることから「リンク機構」とも呼ばれる。リンク部材１６０～１６４は「連結部材」の一例である。ヨー軸回動部材１４１およびピッチ軸回動部材１４２のうち一方は「第１回動機構」の一例であり、他方は「第２回動機構」の一例である。
ヨー軸回動部材１４１及びピッチ軸回動部材１４２は、モーフィング翼１４０と飛行体１００の機体とを互いに連結する。ヨー軸回動部材１４１は、ヨー軸ＺＢ周りに回動する。ピッチ軸回動部材１４２は、ピッチ軸ＹＢ周りに回動する。
レール部材１４３は、その長手方向がロール軸ＸＢと略平行となるように、ヨー軸回動部材１４１及びピッチ軸回動部材１４２を介して飛行体１００の機体に取り付けられる。
スライダ１４４は、レール部材１４３に取り付けられる。スライダ１４４は、レール部材１４３上において、レール部材１４３の長手方向、すなわちロール軸ＸＢ方向にスライドする。
フォールド部材１４５の一端は、ヨー軸ＺＢ周りに回動可能なようにピッチ軸回動部材１４２に取り付けられ、フォールド部材１４５の他端は、ヨー軸ＺＢ周りに回動可能なようにフォールド部材１４７に取り付けられる。フォールド部材１４６は、フォールド部材１４５と交差するように、その一端がヨー軸ＺＢ周りに回動可能なようにスライダ１４４に取り付けられ、他端がフォールド部材１４８及び１４９に取り付けられる。
フォールド部材１４７は、フォールド部材１４６と略平行となるように、その一端がフォールド部材１４５に取り付けられ、他端がフォールド部材１４８及び１４９に取り付けられる。フォールド部材１４８及び１４９は、互いに平行となるように、双方の一端がフォールド部材１４６に取り付けられ、双方の他端がフォールド部材１５０に取り付けられる。
風切羽１５２ａ～１５２ｈは、例えば、カーボンやグラスファイバーといった、ある程度のたわみを許容するシート形状（例えば数百［μｍ］程度の厚さ）の部材である。シート形状の風切羽１５２ａ～１５２ｈのそれぞれには、カーボンやグラスファイバー等よりも剛性の高い、又は同程度の羽軸１５１が設けられる。
例えば、風切羽１５２ａ～１５２ｈのうち、５枚の風切羽１５２ａ～１５２ｅは、フォールド部材１４９に取り付けられる。風切羽１５２ａ～１５２ｈのうち、残りの３枚の風切羽１５２ｆ～１５２ｈは、フォールド部材１４７に取り付けられる。以下、モーフィング翼１４０のより外側に位置するフォールド部材１４９に取り付けられる風切羽１５２ａ～１５２ｅのことを「初列風切」と称し、モーフィング翼１４０のより内側に位置するフォールド部材１４７に取り付けられる風切羽１５２ｆ～１５２ｈのことを「次列風切」と称して説明する。
なお、風切羽１５２は８枚に限られず、７枚以下であってもよいし、９枚以上であってもよい。また、複数の風切羽１５２により構成される次列風切は、一つの風切羽１５２であってもよい。この場合、次列風切とする一つの風切羽１５２の面積は、複数の風切羽１５２のそれぞれの面積の合計と同じ、又はそれ以上とする。
リンク部材１６０は、次列風切の風切羽１５２ｆ～１５２ｈのそれぞれの羽軸１５１ｆ～１５１ｈを互いに連結する。リンク部材１６１は、次列風切の風切羽１５２ｆの羽軸１５１ｆと、初列風切の風切羽１５２ｅの羽軸１５１ｅとを互いに連結する。リンク部材１６２は、風切羽１５２ｅの羽軸１５１ｅと、風切羽１５２ｄの羽軸１５１ｄとを互いに連結する。リンク部材１６３は、風切羽１５２ｄの羽軸１５１ｄと、風切羽１５２ｃの羽軸１５１ｃとを互いに連結する。リンク部材１６４は、風切羽１５２ｃの羽軸１５１ｃと、風切羽１５２ｂの羽軸１５１ｂとを互いに連結する。これによって、各風切羽１５２が、自身に隣接する他の風切羽１５２とリンク接続するため、モーフィング翼１４０が展開するのに連動して風切羽１５２が重なり合ったり広がったりすることが可能となる。この結果、隣接する羽根同士が小さな靭帯や筋肉等を介して結びついており、それら羽根が連動的に展開されている、という鳥の形態的なメカニズムを模擬することができる。
リンク部材１６０における羽軸１５１の取り付け間隔は、例えば、リンク部材１６１～１６４のそれぞれよりも長くてよい。すなわち、次列風切の風切羽１５２の間隔は、初列風切の風切羽１５２の間隔よりも広くてよい。なお、リンク部材１６０における羽軸１５１の取り付け間隔は、リンク部材１６１～１６４のそれぞれの羽軸１５１の取り付け間隔と同じであってもよいし、短くてもよい。
また、リンク部材１６１よりもリンク部材１６２の方が長く、リンク部材１６２よりもリンク部材１６３の方が長く、リンク部材１６３よりもリンク部材１６４の方が長くてよい。これによって、同じ初列風切であっても、モーフィング翼１４０の外側の風切羽１５２同士のなす角度の方が大きくなり、モーフィング翼１４０の内側の風切羽１５２同士のなす角度の方が小さくなる。言い換えれば、同じ初列風切であっても、モーフィング翼１４０の外側の風切羽１５２同士の隙間の方が広くなり、モーフィング翼１４０の内側の風切羽１５２同士の隙間の方が狭くなる。なお、ここでいうなす角度は、ＸＢ－ＹＢ平面における角度であり、ＺＢ軸に関する角度成分は含まれていない。
図３は、モーフィング翼１４０のスイープ動作を説明するための図である。スイープ動作とは、ヨー軸ＺＢ周りにモーフィング翼１４０を回動させ、モーフィング翼１４０を飛行体１００の前後に移動させる動作である。ヨー軸ＺＢ周りにモーフィング翼１４０を回動させたときのピッチ軸ＹＢとのなす角度を「スイープ角度αｓｗｅ」と称する。
図４は、モーフィング翼１４０のツイスト動作を説明するための図である。ツイスト動作とは、ピッチ軸ＹＢ周りにモーフィング翼１４０を回動させ、飛行体１００に対してモーフィング翼１４０を内旋または外旋させる動作である。ピッチ軸ＹＢ周りにモーフィング翼１４０を回動させたときのロール軸ＸＢとのなす角度を「ツイスト角度αｔｗｉ」と称する。
図５は、モーフィング翼１４０のフォールド動作を説明するための図である。フォールド動作とは、ピッチ軸ＹＢ方向にモーフィング翼１４０をパンタグラフのように延伸させてモーフィング翼１４０を広げたり、ピッチ軸ＹＢ方向にモーフィング翼１４０をパンタグラフのように縮小させてモーフィング翼１４０を畳んだりする動作である。ピッチ軸ＹＢ方向にモーフィング翼１４０を伸縮させたときのフォールド部材１４５及び１４６のなす角度を「フォールド角度αｆｏｌ」と称する。
図６から図９は、モーフィング翼１４０の一連のフォールド動作を説明するための図である。図６の例では、スライダ１４４がレール部材１４３の末端（ピッチ軸回動部材１４２が取り付けられた位置の反対側の端部）に位置している。この場合、フォールド角度αｆｏｌは、取り得ることが可能な角度範囲の中で最大角をとる。これによって、モーフィング翼１４０が最大限畳まれた状態となる。
図７の例では、スライダ１４４がレール部材１４３の末端からピッチ軸回動部材１４２側の端部へと移動している。この場合、フォールド角度αｆｏｌは、図６に例示した角度よりも小さくなるため、モーフィング翼１４０が図６に例示した状態よりも開いた状態となる。
図８の例では、スライダ１４４が図７に例示した位置よりも更にピッチ軸回動部材１４２側の端部へと移動している。この場合、フォールド角度αｆｏｌは、図７に例示した角度よりも小さくなるため、モーフィング翼１４０が図７に例示した状態よりも開いた状態となる。
図９の例では、スライダ１４４がピッチ軸回動部材１４２側の端部へと最大限移動している。この場合、フォールド角度αｆｏｌは、取り得ることが可能な角度範囲の中で最小角をとる。これによって、モーフィング翼１４０が最大限開かれた状態となる。
このように、レール部材１４３上でスライダ１４４が移動することで、モーフィング翼１４０が畳まれたり開かれたりする。また、モーフィング翼１４０の外側の風切羽１５２に取り付けられるリンク部材１６０の方が長く、モーフィング翼１４０の内側の風切羽１５２に取り付けられるリンク部材１６０の方が短い場合、フォールド角度αｆｏｌが小さくなる。これにより、モーフィング翼１４０が開かれた場合、モーフィング翼１４０の外側の風切羽１５２ほど、より大きな角度で開いていく。この結果、モーフィング翼１４０の外側ほど、風切羽１５２同士の間に大きな隙間（なす角度）が形成されるようになる。例えば、図９に例示するように、風切羽１５２ａと１５２ｂとの間の角度θａｂは、風切羽１５２ｂと１５２ｃとの間の角度θｂｃよりも大きくなり、風切羽１５２ａと１５２ｂとの間の隙間（なす角度）の方が、風切羽１５２ｂと１５２ｃとの間の隙間（なす角度）よりも大きくなる。
一般的に、飛行体の翼が風を受けにくい場合（風が弱い場合）や、機体着陸時に翼の迎え角を大きくする場合に、翼の表面を流れる気流が剥離する境界層剥離と呼ばれる現象が生じ、飛行体が失速することが知られている。
本実施形態では、風切羽１５２の間に隙間を形成するため、モーフィング翼１４０が風を受けにくい場合や、モーフィング翼１４０の迎え角を大きくする場合であっても、境界層剥離が生じることを抑制することができる。この結果、揚力の急速な減少を抑えつつ、安定して飛行することができる。つまり、風切羽１５２の間に隙間を形成することで、大きな迎角で飛行しているときであっても、隙間に気流を逃がすことができるため、失速を抑制することができる。
［飛行制御装置の構成］
以下、飛行制御装置２００の構成について説明する。図１０は、第１実施形態の飛行制御装置２００の構成の一例を示す図である。飛行制御装置２００は、例えば、通信部２０２と、検出部２０４と、記憶部２０６と、電源２０８と、駆動部２１０と、制御部２３０を備える。
通信部２０２は、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）などのネットワークを介して、外部装置と無線通信を行う。外部装置は、例えば、飛行体１００を遠隔操作可能なリモートコントローラであってよい。例えば、通信部２０２は、外部装置から、飛行体１００がとるべき姿勢や速度などを指示するコマンドを受信する。
検出部２０４は、例えば、慣性計測装置である。慣性計測装置は、例えば、三軸式加速度センサと、三軸式ジャイロセンサとを含む。慣性計測装置は、これらのセンサによって検出された検出値を制御部２３０に出力する。慣性計測装置による検出値には、例えば、水平方向、垂直方向、奥行き方向の各加速度及び／又は角速度や、ピッチ、ロール、ヨーの各軸の速度（レート）などが含まれる。検出部２０４には、更に、レーダやファインダ、ソナー、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機などが含まれてもよい。また、検出部２０４には、更に、垂直尾翼１２０や、水平尾翼１３０、モーフィング翼１４０のひずみを検出する光ファイバセンサや、それら翼にかかる圧力を検出する圧力センサが含まれてもよい。
記憶部２０６は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置により実現される。記憶部２０６には、ファームウェアやアプリケーションプログラムなどの各種プログラムのほかに、制御部２３０の演算結果などがログとして格納される。
電源２０８は、例えば、リチウムイオン電池などの二次電池である。電源２０８は、駆動部２１０や制御部２３０に電力を供給する。電源２０８には、更に、ソーラーパネルなどが含まれてもよい。
駆動部２１０は、例えば、プロペラアクチュエータ２１２と、スイープアクチュエータ２１４と、ツイストアクチュエータ２１６と、フォールドアクチュエータ２１８と、昇降舵アクチュエータ２２０と、方向舵アクチュエータ２２２とを備える。これらのアクチュエータは、例えば、サーボモータであってよい。
プロペラアクチュエータ２１２は、プロペラ１１０を駆動させ、飛行体１００に推力を与える。スイープアクチュエータ２１４は、ヨー軸回動部材１４１を駆動させ、ヨー軸ＺＢ周りにモーフィング翼１４０を回動させる。
ツイストアクチュエータ２１６は、ピッチ軸回動部材１４２を駆動させ、ピッチ軸ＹＢ周りにモーフィング翼１４０を回動させる。フォールドアクチュエータ２１８は、レール部材１４３に取り付けられたスライダ１４４をロール軸ＸＢ方向に駆動させ、ピッチ軸ＹＢ方向にモーフィング翼１４０を展開したり、畳んだりする。
昇降舵アクチュエータ２２０は、水平尾翼１３０に設けられた昇降舵（不図示）を駆動させ、機首を上げたり、或いは下げたりする。方向舵アクチュエータ２２２は、垂直尾翼１２０に設けられた方向舵（不図示）を駆動させ、機体のヨーイングを制御する。
制御部２３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのプロセッサが記憶部２０６に格納されたプログラムを実行することにより実現される。また、制御部２３０は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェアにより実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
［制御部の処理内容］
以下、制御部２３０の制御内容について説明する。制御部２３０は、飛行体１００が９０度のピッチアップ状態にあるときに、プロペラアクチュエータ２１２を制御することでプロペラ１１０を駆動させる。これによって、飛行体１００は、テールシッタ方式のＶＴＯＬ（Vertical Take Off and Landing）無人機のように離陸する。テールシッタ方式とは、９０度のピッチアップ状態から離陸し、一定の高度で機首を水平に戻して翼が発生する揚力で飛行する飛行方式である。
このようなテールシッタ方式は、姿勢変化が大きいため、姿勢誤差の計算にＺＹＸオイラーを用いると離着陸時にＺＢ軸がプラスマイナス９０度の時に特異姿勢となり表現ができなくなる。また、鳥を模倣した飛行では、大きな姿勢変動が起こる蓋然性が高くなるため、特異姿勢がない姿勢表現が必要である。この問題を解決するため、姿勢誤差の計算にクォータニオンを採用する。クォータニオンは、三次元の単位ベクトルｒとその回転角度ζを使って数式（１）で表される。
Figure 0007254347000001
目標姿勢をｑｒとし、現在姿勢をｑｃとすると、目標姿勢と現在姿勢の偏差ｑｅはクォータニオン行列を用いると、数式（２）で表される。
Figure 0007254347000002
偏差ｑｅは、機体の現在姿勢を目標姿勢に近づけるために、現在の機体固定座標系において、どの軸周りにどれだけ回転すればよいか、ということを示している。例えば、制御部２３０は、ｑｅのベクトル部ｑｅｘ，ｅｙ，ｅｚを機体固定座標ＸＢ，ＹＢ，ＺＢ軸に対応させてフィードバック制御を行う。
図１１は、クォータニオンフィードバックを用いた姿勢制御系の一例を示す図である。例えば、制御部２３０は、ツイストアクチュエータ２１６を制御して、飛行体１００のＸＢ軸における姿勢を制御する。また、制御部２３０は、昇降舵アクチュエータ２２０を制御して、飛行体１００のＺＢ軸における姿勢を制御する。また、制御部２３０は、方向舵アクチュエータ２２２を制御して、飛行体１００のＹＢ軸における姿勢を制御する。
制御部２３０は、各軸に対応したアクチュエータをＰＩＤ（Proportional-Integral-Differential Controller）制御を行う。ＰＩＤ制御は、数式（３）～（５）で表される。
Figure 0007254347000003
Figure 0007254347000004
Figure 0007254347000005
式中のδｘは、ツイストの舵角、すなわちツイスト角度αｔｗｉを表しており、δｙは、昇降舵の舵角を表しており、δｚは、方向舵の舵角を表している。ΚＰは比例ゲインを表し、ΚＩは積分ゲインを表し、ΚＤは微分ゲインを表している。Κｊは機体のジャイロモーメントを補正するためのゲインである。
ＹＢ軸及びＺＢ軸の制御には、右辺の第三項にプロペラジャイロ効果の影響を考慮した補正項を追加している。ωｘは、機体がＸＢ軸周りに高速で回転することは少ないため、十分小さいとして無視している。
例えば、制御部２３０は、図１１に示すように、飛行体１００の現在位置と目標位置との誤差距離を用いて目標姿勢を計算する。そして、制御部２３０は、計算した目標姿勢を基に、ツイストアクチュエータ２１６、昇降舵アクチュエータ２２０、及び方向舵アクチュエータ２２２を制御して、飛行体１００の姿勢を制御する。なお、目標姿勢は、コマンドとして外部装置から指示されてもよい。
［制御部の処理フロー］
以下、制御部２３０の一連の処理の流れをフローチャートを用いて説明する。図１２は、制御部２３０の一連の処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われてよい。
まず、制御部２３０は、通信部２０２を介して外部装置からコマンドを取得する（ステップＳ１００）。コマンドには、例えば、飛行体１００の取るべき姿勢、すなわち目標姿勢ｑｒが含まれる。
次に、制御部２３０は、検出部２０４の検出結果をもとに、飛行体１００の現在姿勢ｑｃを計算し、計算した現在姿勢ｑｃと目標姿勢ｑｒとの偏差ｑｅを計算する（ステップＳ１０２）。偏差ｑｅには、機体固定座標ＸＢ，ＹＢ，ＺＢ軸に対応したクォータニオンｑｅｘ，ｅｙ，ｅｚが含まれる。
次に、制御部２３０は、計算した偏差ｑｅを基に、ツイストの舵角δｘ、昇降舵の舵角δｙ、方向舵の舵角δｚを制御量として、ＰＩＤ制御によって計算する（ステップＳ１０４）。
次に、制御部２３０は、計算した各舵角δｘ、δｙ、δｚに基づく制御信号を各アクチュエータに送り、各アクチュエータを制御する（ステップＳ１０６）。これによって本フローチャートの処理が終了する。
図１３は、飛行体１００の飛行の様子を模式的に示す図である。図示の例では、一定の高度で水平飛行している飛行体１００が着陸するときの様子を表している。図中Ｇは、目標とする着陸地点である。着陸地点Ｇは、一次元の点であってもよいし、二次元の面であってもよいし、三次元の立体的な空間であってもよい。
例えば、時刻ｔ１の時点で、通信部２０２が、外部装置から飛行体１００を着陸させるためのコマンドを受信したとする。この場合、制御部２３０は、スイープアクチュエータ２１４を制御してモーフィング翼１４０をヨー軸ＺＢ周りに回動させることで、モーフィング翼１４０を機体の前方に移動させる。これによって、飛行体１００の機首が上がる。また、制御部２３０は、フォールドアクチュエータ２１８を制御してモーフィング翼１４０を更にピッチ軸ＹＢ方向にモーフィング翼１４０を延伸させ、風切羽１５２の間のなす角度を大きくし、隙間を形成させる。また、制御部２３０は、昇降舵アクチュエータ２２０を制御して、飛行体１００の機首を上げる。これによって、飛行体１００は、時刻ｔ２、ｔ３、ｔ４のように、機体を持ち上げながら、９０度のピッチアップ状態へと遷移する。この結果、飛行体１００は、機体全体の抗力が大きくなるため、速やかに減速することができる。また、減速時に風切羽１５２の間に隙間を形成させるため、失速を抑制することができる。制御部２３０は、飛行体１００がピッチアップ状態となった場合、プロペラアクチュエータ２１２を制御して、飛行体１００をホバリングさせながら着陸地点Ｇに降下させる。
以上説明した第１実施形態によれば、モーフィング翼１４０がピッチ軸ＹＢ方向に延伸するのに応じて、そのモーフィング翼１４０の風切羽１５２同士のなす角度を大きくする。これによって、風切羽１５２の間に隙間が形成されるため、隙間に気流を逃がすことができ、失速を抑制することができる。この結果、飛行体１００の飛行性能を向上させることができる。
また、上述した第１実施形態によれば、モーフィング翼１４０をピッチ軸ＹＢ方向に伸縮させるフォールド機構に加えて、更に、モーフィング翼１４０をヨー軸ＺＢ周りに回動させ、モーフィング翼１４０を機体の前後方向に移動させるスイープ機構と、モーフィング翼１４０をピッチ軸ＹＢ周りに回動させ、飛行体１００に対してモーフィング翼１４０を内旋または外旋させるツイスト機構とを有することで、モーフィング翼１４０の翼面積や形状の変化量を大きくすることができる。この結果、揚力やモーメントの変化が大きくなり、飛行体１００の機敏性を向上させることができる。
なお、上述したモーフィング翼１４０は、スイープ動作、ツイスト動作、及びフォールド動作のそれぞれについて、両翼対称または非対称に行うことができる。また、モーフィング翼１４０は、飛行構造への適用だけでなく、風力または潮流発電プレードや、その他流体から力を受ける構造に適用可能である。
＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態について説明する。第２実施形態では、深層強化学習を用いて、飛行体１００の姿勢や速度などを基に、スイープ機構、ツイスト機構、及びフォールド機構のそれぞれの制御量を決定する点で上述した第１実施形態と相違する。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態と共通する点については説明を省略する。なお、第２実施形態の説明において、第１実施形態と同じ部分については同一符号を付して説明する。
深層強化学習の一つには、例えば、ＤＱＮ（Deep Q-Network）が含まれる。ＤＱＮとは、Ｑ学習と呼ばれる強化学習において、ある時刻ｔのある環境状態ｓｔの下で、ある行動ａｔを選択したときの価値を関数として表した行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）を、ニューラルネットワークに近似関数として学習させる手法である。
図１４は、第２実施形態の飛行制御装置２００Ａの構成の一例を示す図である。第２実施形態の飛行制御装置２００Ａでは、記憶部２０６Ａにモデル情報３００が格納される。
モデル情報３００は、Ｑ学習によって学習されたモデルＭＤＬを定義した情報（プログラムまたはデータ構造）である。モデルＭＤＬは、例えば、複数の畳み込み層と、それら複数の畳み込み層の出力結果を一つに統合する全結合層とを含むニューラルネットワークによって実現されてよい。
モデル情報３００には、例えば、各ニューラルネットワークを構成する入力層、一以上の隠れ層（中間層）、出力層の其々に含まれるユニットが互いにどのように結合されるのかという結合情報や、結合されたユニット間で入出力されるデータに付与される結合係数などの各種情報が含まれる。結合情報とは、例えば、各層に含まれるユニット数や、各ユニットの結合先のユニットの種類を指定する情報、各ユニットを実現する活性化関数、隠れ層のユニット間に設けられたゲートなどの情報を含む。ユニットを実現する活性化関数は、例えば、正規化線形関数（ＲｅＬＵ関数）であってもよいし、シグモイド関数や、ステップ関数、その他の関数などであってもよい。ゲートは、例えば、活性化関数によって返される値（例えば１または０）に応じて、ユニット間で伝達されるデータを選択的に通過させたり、重み付けたりする。結合係数は、例えば、ニューラルネットワークの隠れ層において、ある層のユニットから、より深い層のユニットにデータが出力される際に、出力データに対して付与される重みを含む。また、結合係数は、各層の固有のバイアス成分などを含んでもよい。
モデルＭＤＬは、例えば、状態変数ｓｔが入力されると、行動価値Ｑ（ｓｔ，ａｔ）を出力するように学習される。
状態変数ｓｔは、例えば、上述した飛行体１００の現在姿勢ｑｃや目標姿勢ｑｒ、或いはそれらの偏差ｑｅである。また、状態変数ｓｔには、姿勢や偏差に代えて、或いは加えて、飛行体１００の速度などが含まれてよい。また、検出部２０４にひずみを検出する光ファイバセンサや圧力を検出する圧力センサが含まれている場合、状態変数ｓｔには、それらセンサから取得可能なひずみや圧力が含まれてよい。ひずみや圧力を含む状態変数ｓｔは、「変位情報」の一例である。
行動ａｔは、例えば、スイープ機構の制御量、ツイスト機構の制御量、フォールド機構の制御量、プロペラ１１０の回転速度、昇降舵の舵角、方向舵の舵角などである。すなわち、行動ａｔは、駆動部２１０の各アクチュエータの操作量である。また、行動ａｔは、ＰＩＤ制御の比例ゲインΚＰや、積分ゲインΚＩ、微分ゲインΚＤ、補正ゲインΚｊであってもよい。また、行動ａｔは、ＰＩＤ制御やホバリング制御といった種々の制御のうち、いずれの制御を行うのか、或いは行わないのか、といったことを表す指標値であってもよい。
Ｑ学習は、例えば、モーフィング翼１４０やプロペラ１１０、昇降舵、方向舵が理想的な状態をとる場合に報酬を高くして、モデルＭＤＬの重みやバイアスを学習する。例えば、決められた着陸地点Ｇの上空において、飛行体１００の姿勢が９０度のピッチアップ姿勢であり、飛行体１００の速度が静止と見做せる程度の速度にあるときには報酬を高くしてよい。一方、飛行体１００が地面や木々に接触したり、決められていた高度から逸脱したりする状態にあるときには、報酬を低く（例えばゼロ）にしてよい。
制御部２３０は、このように行動ａｔに応じて報酬が与えられるように学習されたモデルＭＤＬに対して、飛行体１００の現在姿勢ｑｃや目標姿勢ｑｒなどを状態変数ｓｔとして入力する。これら状態変数ｓｔが入力されたモデルＭＤＬは、報酬が最も高くなりやすい各アクチュエータの操作量を行動価値Ｑ（ｓｔ，ａｔ）として出力する。
制御部２３０は、モデルＭＤＬによって出力された各アクチュエータの操作量を基に、アクチュエータを制御することで、飛行体１００を飛行させる。
以上説明した第２実施形態によれば、予めＱ学習によって学習されたモデルＭＤＬを利用して各アクチュエータを制御するため、鳥の飛行方法により近づけることできる。この結果、飛行体１００の機敏性を更に向上させることができる。
また、上述した第２実施形態によれば、スイープ機構、ツイスト機構、及びフォールド機構による飛行動作において、入力とその入力に対する応答としての運動との関係に大きな非線形性を伴うものの、非線形性のある環境下でも適した行動を出力できるようにモデルＭＤＬを学習させることができるため、従来制御では困難であった飛行方式を採用することができる。
＜その他の実施形態（変形例）＞
以下、その他の実施形態（変形例）について説明する。上述した実施形態では、飛行体１００が、プロペラ１１０と、垂直尾翼１２０と、水平尾翼１３０と、モーフィング翼１４０と、飛行制御装置２００とを備えるものとして説明したがこれに限られない。例えば、飛行体１００は、プロペラ１１０、モーフィング翼１４０、及び飛行制御装置２００のみを備えてもよい。この場合、飛行制御装置２００は、ツイスト機構を駆動して、飛行体１００のロール軸ＸＢの姿勢を制御したり、スイープ機構を駆動して、飛行体１００のピッチ軸ＹＢの姿勢を制御したりしてよい。
また、上述した実施形態では、モーフィング翼１４０が、ヨー軸回動部材１４１と、ピッチ軸回動部材１４２と、レール部材１４３と、スライダ１４４と、フォールド部材１４５～１５０と、羽軸１５１ａ～１５１ｈと、風切羽１５２ａ～１５２ｈと、リンク部材１６０～１６４とを備えるものとして説明したがこれに限られない。例えば、モーフィング翼１４０から、フォールド部材１４５～１５０のうち一部が省略されてもよい。
図１５は、その他の実施形態のモーフィング翼１４０の構成の一例を示す図である。図示の例のように、モーフィング翼１４０からは、フォールド部材１４８と１５０が省略されてよい。また、モーフィング翼１４０のフォールド部材１４６には、新たに、土台１１０ａが設けられてよい。土台１１０ａには、プロペラ１１０が回転可能に取り付けられる。これによって、両翼に一つずつプロペラ１１０が設けられることになる。
また、上述した実施形態では、モーフィング翼１４０の次列風切よりも初列風切の方が、風切羽１５２の数が多いものとして説明したがこれに限られず、初列風切よりも次列風切の方が、風切羽１５２の数が多くてもよい。次列風切の方が風切羽１５２の数が多い場合、次列風切の風切羽１５２の羽軸１５１の取り付け間隔は、初列風切の風切羽１５２の羽軸１５１の取り付け間隔よりも狭くてよい。
また、上述した実施形態では、一つのリンク部材１６０を介して、次列風切の風切羽１５２ｆ～１５２ｈのそれぞれが互いに連結されているものとして説明したがこれに限られない。例えば、次列風切の風切羽１５２ｆと１５２ｇは、リンク部材１６０－１を介して互いに連結され、風切羽１５２ｇと１５２ｆは、リンク部材１６０－１よりも長いリンク部材１６０－２を介して互いに連結されてよい。このように、次列風切の風切羽１５２も、初列風切の風切羽１５２と同様に、複数のリンク部材を介して互いに連結されてよい。この場合、次列風切の風切羽１５２は、モーフィング翼１４０が展開するのに連動して、機体側ほど、風切羽１５２同士のなす角度が内向きに大きくなる。
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
１００…飛行体、１１０…プロペラ、１２０…垂直尾翼、１３０…水平尾翼、１４０…モーフィング翼、１４１…ヨー軸回動部材、１４２…ピッチ軸回動部材、１４３…レール部材、１４４…スライダ、１４５～１５０…フォールド部材、１５１…羽軸、１５２…風切羽、１６０～１６４…リンク部材、２００…飛行制御装置、２０２…通信部、２０４…検出部、２０６…記憶部、２０８…電源、２１０…駆動部２１０、２３０…制御部

Claims (8)

  1. ある決められた方向に伸縮可能なパンタグラフ機構と、
    前記パンタグラフ機構に取り付けられた複数の風切羽と、
    前記複数の風切羽の中で互いに隣り合う前記風切羽同士を連結する連結部材と、
    前記方向と交差する平面の一軸周りに、前記パンタグラフ機構を回動させる第１回動機構と、
    前記平面の他軸周りに、前記パンタグラフ機構を回動させる第２回動機構と、を備え、
    前記複数の風切羽のそれぞれは、前記パンタグラフ機構が延伸するのに応じて、前記連結部材を介して連結された隣り合う前記風切羽とのなす角度が大きくなるように構成される、
    モーフィング翼。
  2. 前記複数の風切羽のうち、翼の外側の前記風切羽ほど、前記連結部材を介して連結された隣り合う前記風切羽とのなす角度が、より大きくなるように構成される、
    請求項１に記載のモーフィング翼。
  3. 前記連結部材は、前記複数の風切羽のうち、第１風切羽と、前記第１風切羽と隣り合い、前記第１風切羽よりも翼の内側に位置する第２風切羽とを互いに連結する第１連結部材と、前記複数の風切羽のうち、前記第２風切羽と、前記第２風切羽と隣り合い、前記第２風切羽よりも翼の内側に位置する第３風切羽とを互いに連結する第２連結部材と、を有し、
    前記第１連結部材は、前記第２連結部材よりも長い、
    請求項１または２に記載のモーフィング翼。
  4. 請求項１から３のうちいずれか一項に記載のモーフィング翼を備える飛行体を制御する飛行制御装置であって、
    前記方向に前記パンタグラフ機構を伸縮させる駆動部と、
    前記駆動部を制御する制御部と、を備え、
    前記制御部は、前記飛行体が着陸する際に、前記駆動部を制御して前記パンタグラフ機構を前記方向に延伸させ、前記複数の風切羽のそれぞれのなす角度を大きくする、
    飛行制御装置。
  5. 前記制御部は、
    前記飛行体の姿勢を表す姿勢情報を取得し、
    深層強化学習を用いて学習されたモデルに対して、前記取得した姿勢情報を入力することで得られた前記モデルの出力結果に基づいて、前記駆動部を制御する、
    請求項４に記載の飛行制御装置。
  6. 前記制御部は、更に、前記モーフィング翼のひずみ又は圧力のうち少なくとも一方を含む変位情報を取得し、前記モデルに対して、前記取得した変位情報を入力することで得られた前記モデルの出力結果に基づいて、前記駆動部を制御する、
    請求項５に記載の飛行制御装置。
  7. 請求項１から３のうちいずれか一項に記載のモーフィング翼を備える飛行体を制御する飛行制御装置が、
    前記飛行体が着陸する際に、前記方向に前記パンタグラフ機構を伸縮させる駆動部を制御して前記パンタグラフ機構を前記方向に延伸させ、前記複数の風切羽のそれぞれのなす角度を大きくする、
    飛行制御方法。
  8. 請求項１から３のうちいずれか一項に記載のモーフィング翼を備える飛行体を制御する飛行制御装置に、
    前記飛行体が着陸する際に、前記方向に前記パンタグラフ機構を伸縮させる駆動部を制御して前記パンタグラフ機構を前記方向に延伸させ、前記複数の風切羽のそれぞれのなす角度を大きくすることを実行させる、
    プログラム。
JP2019154809A 2019-08-27 2019-08-27 モーフィング翼、飛行制御装置、飛行制御方法、及びプログラム Active JP7254347B2 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019154809A JP7254347B2 (ja) 2019-08-27 2019-08-27 モーフィング翼、飛行制御装置、飛行制御方法、及びプログラム
PCT/JP2020/028169 WO2021039209A1 (ja) 2019-08-27 2020-07-20 モーフィング翼、飛行制御装置、飛行制御方法、及びプログラム
GB2202326.1A GB2601088B (en) 2019-08-27 2020-07-20 Morphing wing, flight control device, flight control method, and program
US17/637,252 US11993372B2 (en) 2019-08-27 2020-07-20 Morphing wing, flight control device, flight control method, and storage medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019154809A JP7254347B2 (ja) 2019-08-27 2019-08-27 モーフィング翼、飛行制御装置、飛行制御方法、及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021030950A JP2021030950A (ja) 2021-03-01
JP7254347B2 true JP7254347B2 (ja) 2023-04-10

Family

ID=74674962

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019154809A Active JP7254347B2 (ja) 2019-08-27 2019-08-27 モーフィング翼、飛行制御装置、飛行制御方法、及びプログラム

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11993372B2 (ja)
JP (1) JP7254347B2 (ja)
GB (1) GB2601088B (ja)
WO (1) WO2021039209A1 (ja)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220308598A1 (en) * 2020-04-30 2022-09-29 Rakuten Group, Inc. Learning device, information processing device, and learned control model
CN113148147B (zh) * 2021-05-28 2022-04-01 哈尔滨工业大学（深圳） 一种用于扑翼飞行机器人的折叠式尾翼
CN113415114B (zh) * 2021-07-27 2023-12-12 北京理工大学 一种基于仿生变体机翼的跨介质飞行器
CN114590395A (zh) * 2022-03-11 2022-06-07 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 一种折叠机翼的柔性可伸缩扩展机构
CN114771819A (zh) * 2022-04-07 2022-07-22 上海电气集团股份有限公司 一种垂直起降的变形翼无人机
JP2023175366A (ja) * 2022-05-30 2023-12-12 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 制御装置、制御方法、及びプログラム
WO2024069210A1 (en) * 2022-09-28 2024-04-04 Ecole Polytechnique Federale De Lausanne (Epfl) Method for wind harvesting and wind rejection in flying drones
CN116767522A (zh) * 2023-07-11 2023-09-19 中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所 一种仿鸟扑翼机构、控制方法及仿鸟飞行器
CN116674747B (zh) * 2023-08-03 2023-10-20 西南石油大学 一种柔性扑翼与涵道螺旋桨混合驱动的仿蝠鲼浮空飞行器
CN118083171B (zh) * 2024-04-29 2024-07-16 中国兵器装备集团自动化研究所有限公司 一种仿鸟扑翼飞行器

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020130218A1 (en) 2001-03-19 2002-09-19 Smith Michael J.C. Wing-drive mechanism and vehicle employing same
JP2006282170A (ja) 2006-06-16 2006-10-19 Sharp Corp 離着陸補助装置
JP2006312436A (ja) 2004-06-24 2006-11-16 Sharp Corp 移動装置
CN102107733A (zh) 2009-12-23 2011-06-29 姚金玉 仿生飞行器
US20160176502A1 (en) 2012-09-17 2016-06-23 Blue Bear Systems Research Limited Morphing Foil or Wing
CN107499498A (zh) 2017-09-18 2017-12-22 佛山市神风航空科技有限公司 一种扇形机翼可折叠的飞行器
CN109760833A (zh) 2019-01-28 2019-05-17 胡高 可收展弹性翼

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108945431B (zh) * 2018-07-23 2020-05-08 西北工业大学 扑翼机的仿鸟类与蝙蝠的可折叠机翼
CN109436319A (zh) * 2018-11-07 2019-03-08 天津大学 扑翼飞行器翅膀扇动频率、方向及振幅的传动控制机构

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020130218A1 (en) 2001-03-19 2002-09-19 Smith Michael J.C. Wing-drive mechanism and vehicle employing same
JP2006312436A (ja) 2004-06-24 2006-11-16 Sharp Corp 移動装置
JP2006282170A (ja) 2006-06-16 2006-10-19 Sharp Corp 離着陸補助装置
CN102107733A (zh) 2009-12-23 2011-06-29 姚金玉 仿生飞行器
US20160176502A1 (en) 2012-09-17 2016-06-23 Blue Bear Systems Research Limited Morphing Foil or Wing
CN107499498A (zh) 2017-09-18 2017-12-22 佛山市神风航空科技有限公司 一种扇形机翼可折叠的飞行器
CN109760833A (zh) 2019-01-28 2019-05-17 胡高 可收展弹性翼

Also Published As

Publication number Publication date
GB2601088B (en) 2023-10-04
GB2601088A (en) 2022-05-18
GB202202326D0 (en) 2022-04-06
JP2021030950A (ja) 2021-03-01
US11993372B2 (en) 2024-05-28
WO2021039209A1 (ja) 2021-03-04
US20220281585A1 (en) 2022-09-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7254347B2 (ja) モーフィング翼、飛行制御装置、飛行制御方法、及びプログラム
Ahmed et al. Recent advances in unmanned aerial vehicles: a review
Liew et al. Recent developments in aerial robotics: A survey and prototypes overview
Bucki et al. Design and control of a passively morphing quadcopter
Abdelmaksoud et al. Control strategies and novel techniques for autonomous rotorcraft unmanned aerial vehicles: A review
Floreano et al. Science, technology and the future of small autonomous drones
Fuller et al. Controlling free flight of a robotic fly using an onboard vision sensor inspired by insect ocelli
US11518489B2 (en) Systems and methods for an origami-inspired foldable quad-rotor
Patel et al. An intelligent hybrid artificial neural network-based approach for control of aerial robots
Grauer et al. Multibody model of an ornithopter
Schnipke et al. Autonomous navigation of UAV through GPS-denied indoor environment with obstacles
Garratt Biologically inspired vision and control for an autonomous flying vehicle
WO2023282294A1 (ja) 飛行機具及び運営方法
Doukhi et al. Deep reinforcement learning for autonomous map-less navigation of a flying robot
Tahar et al. Control of an under-actuated x4-flyer using integral backstepping controller
Davidi et al. Formation flight using multiple integral backstepping controllers
Kirchgeorg et al. Multimodal aerial-tethered robot for tree canopy exploration
Chand et al. Design analysis modelling and experimental validation of a bird-like flapping-wing flying robot
Fuller et al. Rotating the heading angle of underactuated flapping-wing flyers by wriggle-steering
WO2023282278A1 (ja) モーフィング翼、飛行制御装置、飛行制御方法、及びプログラム
George et al. On the design and development of a coaxial nano rotorcraft
Barrientos et al. Rotary-wing MAV modeling & control for indoor scenarios
Saiki et al. A path following control method under wind disturbances for outdoor blimp robots
Rinaldi Automatic control of a multirotor
Vaitheeswaran et al. Vision based altitude control for a trajectory following quadrotor using position feedback

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220623

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20221220

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230220

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230314

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230322

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7254347

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150