摘要
本申请涉及无人机控制技术领域,公开一种用于四旋翼无人机的风扰补偿控制方法,包括:通过模型预测控制器跟踪不同风况条件下的四旋翼无人机的飞行轨迹,获得不同风况条件下的飞行状态数据;根据不同风况条件下的飞行状态数据与动力学方程,构建四旋翼无人机的动力学模型并基于动力学模型获得飞行数据集;基于优化的深度网络学习模型,确定无人机姿态修正量;根据无人机姿态修正量及不同风况条件下的飞行状态数据,获得四旋翼无人机的电机基础推力;根据电机基础推力及优化的深度网络学习模型输出的风扰补偿力,获得补偿风扰后的电机目标推力。本申请还公开一种用于四旋翼无人机的风扰补偿控制装置及系统。
技术关键词
深度网络学习
飞行状态数据
无人机姿态
四旋翼无人机系统
补偿控制方法
补偿控制装置
推力
构建深度神经网络
模型预测控制器
强化学习模型
随机梯度下降
方程
策略学习方法
坐标系
电机
无人机控制技术
误差函数
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姿态控制方法
姿态动力学模型
四旋翼无人机姿态
无人机控制系统
估计误差
连续油管
补偿控制系统
误差偏角
图像识别模块
传动组件
四旋翼无人机系统
数学模型
线性扩张状态观测器
深度强化学习技术
二阶非线性系统
构建无人机
仿真模型
监控方法
飞行状态数据
综合评估模型
多无人机协同定位
视景仿真
无迹卡尔曼滤波
定位方法
识别策略