以末端执行器为中心的空中操控与学习方法

本发明公开了一种以末端执行器为中心的空中操控与学习方法，构建参考坐标系，根据参考坐标系进行系统动力学建模，包括：无人机动力学建模、机械臂运动学建模、电机动力学模型，设计模型预测控制策略MPC，使用L1自适应补偿无人机和机械臂电机运动过程中受到的外部扰动与未知扰动，实现精确的运动控制；最后构建基于视觉与位姿融合的遥操作系统以及开发基于Transformer结构的动作分块策略网络ACT，实现策略学习。达到任务与平台的解耦，提高任务执行效率控制精度与鲁棒性，有效应对系统建模误差与外部扰动，可从人类演示中学习空中操控技能，具备良好的任务泛化能力，能够适应多样化的空中操作任务需求的目的。