一种无人机机动能力模型建立方法技术

本发明专利技术公开了一种无人机机动能力模型建立方法。本发明专利技术根据无人机机动能力模型建模的需求，设计了无人机加速度、速度和电池电量作为模型输入，无人机左右控制量、前后控制量、油门控制量、自旋控制量作为模型输出量。以此为标准建立了无人机机动能力数据库。卷积神经网络模型具有利用较少的稀疏连接高效地描述多个变量的复杂相关性的特性，选择CNN基于数据库训练模型，保存模型训练结果。XGBoost模型具有较强的线性回归能力，可有效避免过拟合，选择XGBoost基于数据库训练模型，保存模型训练结果对比两种模型训练结果，选取更为精准的无人机机动能力模型，得到无人机控制指令与本身飞行状态之间的对应关系模型。

A method of building UAV maneuverability model

【技术实现步骤摘要】
一种无人机机动能力模型建立方法
本专利技术属于无人机实际飞行控制研究领域，具体为一种无人机机动能力模型。
技术介绍
无人机因具有较强的负载能力及灵活的机动性，广泛应用于军事和民用领域，具体应用在道路交通巡查、城市测绘航拍和大型无人机集群表演等方面。随着无人机个体与集群需要完成的工作(火灾急救、铁路巡检和协同作战)越来越复杂，高动态情况下无人机的飞行位置偏差，这极易造成无人机个体和集群的任务失败，甚至发生坠机现象，因而如何实现高动态情况下的高精确性飞行控制是无人机飞行控制关键所在。受到机器视觉匹配、路径规划决策和实际控制飞行等技术约束，现有的无人机与真正的自动化、智能化的智能体还有比较大的差距。近年来，国内外机构围绕无人机飞行控制在路径规划理论和算法、飞行控制工程等方面开展了大量研究，并提出了诸多可行的算法和控制流程，力求实现无人机的精确控制。在路径规划方面，提出了人工势场法、蚁群算法、A*算法、粒子群算法、杜宾算法等算法，但是这些算法基本上没有涉及与无人机相关的控制指令，算法难以用于实际无人机控制。在飞行控制方面，目前研究主要聚焦于提高本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机机动能力模型建立方法，其特征在于，包括：/n步骤1、无人机数据预处理，数据格式标准化，建立无人机机动能力训练数据库；/n步骤2、使用卷积神经网络CNN基于数据库训练无人机机动能力模型；/n步骤3、使用极端梯度提升XGBoost基于数据库训练无人机机动能力模型；/n步骤4、对比两种模型训练结果，选取更精准的无人机机动能力模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种无人机机动能力模型建立方法，其特征在于，包括：
步骤1、无人机数据预处理，数据格式标准化，建立无人机机动能力训练数据库；
步骤2、使用卷积神经网络CNN基于数据库训练无人机机动能力模型；
步骤3、使用极端梯度提升XGBoost基于数据库训练无人机机动能力模型；
步骤4、对比两种模型训练结果，选取更精准的无人机机动能力模型。


2.根据权利要求1所述的一种无人机机动能力模型建立方法，其特征在于，所述的无人机数据预处理包括滤波和去异常点。


3.根据权利要求1所述的一种无人机机...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪慧，吴鹏勇，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33