一种基于强化学习的四旋翼无人机最优姿态同步控制方法

本发明提出了一种基于强化学习的四旋翼无人机最优姿态同步控制方法。首先，建立基于欧拉角的动力学模型，并通过构建全局一致的势垒函数，将约束控制问题转换为无约束问题。然后，利用邻机状态设计分布式观测器，以估计领机状态，将复杂的姿态同步任务转化为轨迹跟踪任务。接着，结合估计的领航状态与四旋翼状态，构造增广方程，并设计性能指标函数，通过Hamilton方程和数据驱动的强化学习算法迭代得到最优控制输入。最后，采用神经网络近似最优性能指标函数和控制输入，利用最小二乘法更新神经网络权值，通过该更新策略对无人机进行跟踪控制。本方法确保四旋翼无人机在不同状态约束下的安全飞行，避免了动态信息难收集导致的跟踪失败。