一种基于神经网络的人机协同无人机最优合围控制方法

本发明属于四旋翼无人机集群控制技术领域，具体为一种基于神经网络的人机协同无人机最优合围控制方法，通过建立带有指挥家控制输入的领导者动力学模型、四旋翼无人机跟随者的位置动力学模型、姿态动力学模型与无人集群有向图模型；并针对各模型分别设计了分布式跟随者观测器、基于评价神经网络的位置环智能学习控制器与基于评价神经网络的姿态环智能学习控制器，解决了指挥家命令下的多个领导者的最优合围控制问题，具有良好的鲁棒性与适应性。配合基于动态回归扩展与混合技术的权重参数更新算法，提升了姿态环评价神经网络参数学习过程的瞬态性能，并在弱持续激励条件下完成任务。