摘要
本发明公开了一种无人机低空大速度小半径机动控制方法,包括数据采集与预处理、建立精确的无人机模型、设计模型预测控制器、传感器融合与实时控制等步骤;通过多种传感器采集飞行状态数据并进行预处理,建立考虑空气动力学非线性的动力学和运动学模型,利用递归神经网络和粒子群优化算法设计模型预测控制器,采用扩展卡尔曼滤波算法进行传感器融合,实现对无人机姿态和轨迹的精确控制。同时,增加了环境感知与避障、故障诊断与容错控制以及实时调整控制器参数和优化目标等功能,提高了无人机的机动性能、适应性和安全性,可广泛应用于军事侦察、物流配送、影视拍摄等领域。
技术关键词
机动控制方法
模型预测控制器
无人机模型
飞行状态数据
传感器融合算法
容错控制策略
粒子群优化算法
视觉传感器
递归神经网络
故障诊断模型
路径规划算法
无人机姿态
分析传感器数据
速度
空气动力学原理
扩展卡尔曼滤波
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多车协同
运动状态控制
车辆控制方法
系统控制
模型预测控制器
城市污水处理过程
溶解氧
扰动估计器
模糊神经网络
非线性模型预测控制方法
图形采集系统
软件算法
扩展卡尔曼滤波器
传输单元
互补滤波器
数字孪生模型
建筑能耗预测
数字孪生技术
预测控制方法
模型预测控制器
轨迹跟踪控制方法
包络
预测控制策略
管状模型
扰动观测器