一种基于机器学习的多旋翼无人机建模方法及系统

本发明提供了一种基于机器学习的多旋翼无人机建模方法及系统，其中，方法包括：S1、收集旋翼无人机的飞行数据，完成前期数据的清洗，并将数据集划分为训练集与验证集；S2、根据飞行数据，从数据中划分状态量和动作量；S3、根据状态量和动作量的维度选择对应的深度神经网络模型并设定输入和输出；S4、利用对抗模仿学习算法，定义训练终止条件，使用训练数据集对深度神经网络模型进行训练；S5、使用验证集评估训练完成的神经网络模型，并对模型的泛化性准确性进行评估。本发明可以降低旋翼无人机数据建模时对数据量、数据覆盖度的要求，同时简化了需要专业方向的领域内人员事先分析动力学特性，针对性地构建动力学模型和运动学的过程。