一种基于质量自适应多层神经网络的无人机控制方法

摘要

本发明提供了一种基于质量自适应多层神经网络的无人机控制方法，包括如下步骤：获取无人机自身的飞行实时运行数据；建立无人机动力学模型，并通过无人机动力学模型和地面坐标系R_G以及无人机机体坐标系R_U之间的坐标变换得到无人机系统的状态方程；根据状态方程，设计基于质量自适应多层神经网络控制器，并设计关于输出控制量的基于质量自适应多层神经网络的姿态角控制器、高度控制器和位置控制器；求解无人机输出控制量；将求解得到的控制量，传递给无人机电机调速器，以控制无人机运动。本发明可快速、准确、实时地求解出无人机所需的控制量，且具有强大的稳定性和抗干扰能力，能够估计质量的变化并实现稳定控制。