摘要
本申请公开了一种结合序列建模与预测控制的无人机控制方法,包括:采集无人机状态信息,包括速度信息、姿态信息、位置信息和PWM电机控制信号;根据采集的状态信息,通过Transformer模型得到状态观测值,并根据所述状态观测值和当前的残余气动力对未来的残余气动力进行预测,得到预测的残余气动力;采用最小二乘估计方法对预测的残余气动力进行动态调整;根据调整后的残余气动力和目标轨迹,生成最优飞行轨迹,完成无人机控制。本发明融合了基于Transformer结构的序列建模机制与模型预测控制策略,显著提升了无人机在复杂风场下的控制稳定性、精度与适应能力。
技术关键词
气动力
无人机控制方法
采集无人机
无人机控制系统
估计方法
序列
模型预测控制策略
轨迹
时间偏移量
嵌入式平台
动态
速度
信号
线性
气力
注意力
矩阵
编码器
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动态状态估计方法
前馈神经网络
微电网
长短期记忆网络
随机森林
系统信道估计方法
雷达
多普勒
线性调频信号
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拉格朗日方程
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智能控制模块
SOC估计方法
蚁群优化算法
滑动平均滤波
锂电池
蚂蚁