基于双向长短期记忆网络的无人机飞行路径实时预测方法

摘要

本发明提供了一种基于双向长短期记忆网络的无人机飞行路径实时预测方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、采集若干次自主作业无人机沿同一条路径飞行的GPS定位数据序列，使用基于Bessel大地坐标转换和最小二乘拟合进行数据预处理生成模型训练数据集；步骤S2、构建双向长短期记忆路径预测模型，使用所述的模型训练数据集对路径预测模型进行训练；步骤S3、利用训练好的路径预测模型，结合基于PID原理的预测模型补偿器实时预测无人机作业飞行路径。本发明的无人机飞行路径预测模型性能优于其他的传统神经网络模型，有更高的预测精度。