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帶臂旋翼機（aerial manipulators）是一種在旋翼機下加裝了機械手臂的貨物載具，能夠過調整機械手臂擺動的角度、方向、夾取功能等控制參數，抓取想拿的物品。但傳統的帶臂旋翼機可調整的參數眾多，再加上機械手臂的移動、夾取物品重量的改變，都會影響旋翼機飛行姿態，使它突然上升或下降。為了解決帶臂旋翼機在移動時不穩定的控制性能，成功大學機械工程學系教授劉彥辰帶領的研究團隊提出新型態的解耦控制架構（decoupling control），結合了「DDPG」（deep deterministic policy gradient）深度學習方法及傳統控制策略，分別控制旋翼機以及旋翼機下方連接的機械手臂，並減少空氣動力與重物對旋翼機在飛行與載物時的影響，提升了帶臂旋翼機的整體系統性能。該研究已於今（2022）年8月刊登於IEEE Transactions on Cybernetics期刊。

團隊首先藉由虛擬機器人實驗平臺「V-REP」建立帶臂旋翼機的模型，再以DDPG模式進行強化學習，使智慧主體（intelligent agent）能與周遭環境互動，嘗試以不同行為得到的最大獎勵設定帶臂旋翼機的模組後進行試飛。參與研究的博士生劉凱元指出，理論上透過不斷的模擬訓練，智慧主體就會知道執行哪些動作可以獲得較高的獎勵。但由於機器的思考邏輯與人不同，具有自己的運算策略，有時候我們認為好的獎勵其實並不是機器想要的。因此團隊隊必須反覆嘗試、持續修正，才能設計出飛行穩定又有效益的計算模組。

劉彥辰指出，研究團隊結合近年來熱門的機器學習，提出的新形態「解耦控制架構」。將旋翼機與機械手臂看作是兩個獨立的控制系統，不但模型的建構相對簡單，也能有效提升計算效率，讓機器在接收到指令的當下可以更快做出反應，以精準的夾取物品、到達指定的定位點。若是在一些旋翼機無法直接到達地方，也可以透過調整機械手臂的參數完成目標，大幅提升了帶臂旋翼機的運作。

帶臂旋翼機在建築、農業、遙測等領域都能靈活應用。不僅如此，它也具備3D立體空間移動的概念，能超越地形限制，像是難以到達的叢林、陡峭懸崖、河谷橋樑，或是不方便停留的海面上都可以進行空拍探測、救災載物的功能。另外，在日常生活中也能取代傳統於高樓外清潔玻璃、刷油漆，以及建築時搬運鋼條、建材等應用。未來若能將新型態的架構套用到多臺旋翼機上，也將能帶出更多、更靈活的使用方式。

（123RF）

新聞來源
成功大學新聞中心（2022年10月13日）。成大機械系劉彥辰團隊結合機 器學習提出新型態架構　大幅提升無人旋翼機動態性能。國立成功大學新聞
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