面向改进神经网络的自适应无人机控制方法

本发明公开了面向改进神经网络的自适应无人机控制方法，包括以下步骤：构建BP神经网络的PID控制器SSA‑BP‑PID；基于麻雀搜索算法SSA优化PID控制器SSA‑BP‑PID，更新种群位置并赋值给SSA‑BP‑PID的权值与阈值，使得SSA‑BP‑PID输出更新后的PID参数、控制律；根据控制律并结合飞行器动力学模型，计算飞行器的输出姿态数据；设定迭代次数，结合超调量、调节时间、稳态误差构建适应度函数作为最小化目标，迭代计算步骤S2‑S3得到输出姿态数据，用于控制无人机飞行。本发明方法用于优化PID控制器参数，相比传统PID控制方法，在动态响应速度、稳态精度和抗扰能力等方面具有显著优势，提高了四旋翼无人机的控制性能。