一种基于DDPG的四旋翼无人机自抗扰控制方法

本发明属于深度强化学习技术领域，尤其为一种基于DDPG的四旋翼无人机自抗扰控制方法。本发明包括以下步骤：1)根据四旋翼无人机的飞行原理，坐标定义以及旋转矩阵等得到四旋翼无人机的数学模型；2)根据建立的系统模型，设计线性自抗扰控制系统；3)建立基于深度确定性策略梯度算法(DDPG)的深度强化学习框架，包括经验池存放，奖励函数的设计，智能体训练等过程。本发明，通过设计基于DDPG的四旋翼无人机的自抗扰控制器，在DDPG算法中提出适合的奖励函数，使无人机尽快贴近期望轨迹，提高四旋翼无人机系统的跟踪性能、抗干扰性、鲁棒性等性能。