一种基于自适应神经模型的无人机避障导航控制方法及系统

本发明涉及一种基于自适应神经模型的无人机避障导航控制方法及系统。方法包含离线与在线两个阶段。离线阶段先化简建模无人机并搭建CBF‑MPC控制器，经预设采样策略求解得到数据集，再用第一、第二神经网络分别学习其最优值函数和值函数关于参数的灵敏度；在线阶段基于离线成果构建参数自适应神经值函数，缩短预测步长得到短视模型预测控制器，构建得到BAN‑MPC控制器，求解并聚合新数据集更新数据集，循环训练BAN‑MPC控制器，最后求解训练后的控制器，实现无人机避障导航控制。与现有技术相比，本发明具有平衡安全性与实时性等优点。