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申请/专利权人：鹏城实验室
申请日：2022-01-07
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN114527776B
主分类号：G05D1/495
分类号：G05D1/495;G05D1/46;G05D101/15;G05D109/20
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2022.06.10#实质审查的生效;2022.05.24#公开
摘要：本发明公开了一种无人机抗风扰控制方法、装置、终端及存储介质，方法包括：采集并处理无人机在风扰场景下的飞行状态数据和传感器数据，并通过数据驱动的方式训练得到表征风扰的神经网络模型；将表征风扰的神经网络模型部署至无人机上，控制无人机进行在线运行，并实时预估当前场景风对无人机的扰动量；通过前馈补偿的方式对无人机的旋翼进行运动补偿，并根据扰动量将无人机从偏移位置恢复至目标位置。本发明能够在不分析复杂的风扰机理模型的前提下，根据预先收集的飞行记录数据，采用数据驱动的方式训练得到风扰的黑箱模型，部署到四旋翼无人机上实时运行，最后通过前馈控制的方式补偿风扰，起到抗风的控制效果，解决了扰动抑制效率低的问题。
主权项：1.一种无人机抗风扰控制方法，其特征在于，所述无人机抗风扰控制方法包括：采集并处理无人机在风扰场景下的飞行状态数据和传感器数据，并通过数据驱动的方式训练得到表征风扰的神经网络模型；将所述表征风扰的神经网络模型部署至所述无人机上，控制所述无人机进行在线运行，并实时预估当前场景风对所述无人机的扰动量；通过前馈补偿的方式对所述无人机的旋翼进行运动补偿，并根据所述扰动量将所述无人机从偏移位置恢复至目标位置；所述通过前馈补偿的方式对所述无人机的旋翼进行运动补偿，包括：计算所述无人机的位置控制器的轨迹跟踪误差；根据扰动估计值和所述轨迹跟踪误差，对所述无人机的旋翼进行运动补偿： ；其中，为所述位置控制器的输出值； 为所述无人机的期望轨迹； 均为所述位置控制器的控制参数； 为所述轨迹跟踪误差； 为所述扰动估计值；所述计算无人机的位置控制器的轨迹跟踪误差，包括：计算所述无人机的扰动观测器的估计误差： ；其中，为实际扰动量；确定所述估计误差的上界值： ；根据所述估计误差和所述上界值计算所述位置控制器的误差带，得到所述轨迹跟踪误差： 。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 鹏城实验室 一种无人机抗风扰控制方法、装置、终端及存储介质
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