arXiv cs.RO 机器人学· Daniele Affinita, Mingda Xu, Beno\^it Valentin Gherardi, Pascal Fua·· 5 小时前精选AI 评分54
基于神经代理的气动外形与控制协同设计方法
Neural-Surrogate Co-Design of Aerodynamic Shape and Control
AI 导读
论文提出一种基于梯度的双层公式，用可微神经代理替代动力学模型，并通过利用结构的方式对轨迹优化器求导，实现机器人物理设计与控制器的协同设计。该方法在固定翼滑翔机上验证，采用 NeuralFoil 作为气动代理，任务包括最大距离滑翔、最小距离降落和栖停；在 2D 翼型与 3D 机翼上的实验显示，其运行速度约为先进进化基线的五倍，并优于优化气动代理指标的流程。
推荐理由
论文给出的五倍加速与基线对比，可帮助评估神经代理模型在控制协同设计中的实用价值。
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