基于生成对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统及控制方法技术方案

本发明专利技术公开一种基于生成对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统及方法。所述无人机包括多旋翼、固定翼、动力系统及飞行控制系统，所述飞行控制系统控制所述动力系统的输出功率进而融合调整所述多旋翼的旋转速度以及所述固定翼的迎角，原始飞行状态参数输出模组实时读取所述多旋翼及所述固定翼的额定工作参数，生成第一输入信号图像；实际飞行状态参数采集模组实时采集所述多旋翼及所述固定翼的实际工作参数，生成第二输入信号图像；生成器网络模组根据所述第二输入信号图像生成增强图片，判别器网络模组根据所述第一输入信号图像及所述增强图片输出判别结果。本发明专利技术提供的无人机控制系统，实现所述多旋翼和所述固定翼的深度融合。度融合。度融合。

【技术实现步骤摘要】
基于生成对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统及控制方法


[0001]本专利技术涉及无人机
，尤其涉及一种基于对抗网络模型在架构上将多旋翼和固定翼的无人机飞行状态融合的控制系统及控制方法。

技术介绍

[0002]近几年来，随着无人机行业飞速发展，无人机在短程运输投送领域的需求更加迫切。尤其是五公里到五十公里距离范围内、恶劣环境下的十千克到五十千克小载重量运投，使得无人机在生产和生活领域中的应用更加广泛。
[0003]按照对飞行过程中，提供动力的方式不同的区分，无人机被分为多旋翼无人机和固定翼无人机。其中，所述多旋翼无人机由于小巧便携，起降方便，展开迅速，成本低廉，环境适应性良好，成为短途运投的首选类型。但是，现有的多旋翼无人机有两大技术短板：续航时间短和载重量小。
[0004]为了解决上述技术问题：
[0005]现有技术将固定翼和多旋翼结合，由此形成“垂起固定翼无人机”系统，该技术以固定翼无人机为主，主要利用多旋翼来解决固定翼无人机起降场地的问题，同时也保留了固定翼载重能力强、航程远的性能。其中所述固定翼和多本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于生成对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统，所述无人机包括上升、巡航及降落状态，所述无人机包括多旋翼、固定翼、动力系统及飞行控制系统，所述飞行控制系统控制所述动力系统的输出功率进而融合调整所述多旋翼的旋转速度以及所述固定翼的迎角，其特征在于，所述飞行控制系统包括原始飞行状态参数输出模组、实际飞行状态参数采集模组及生成对抗网络模型，所述原始飞行状态参数输出模组实时读取所述多旋翼及所述固定翼的额定工作参数，生成第一输入信号图像；所述实际飞行状态参数采集模组实时采集所述多旋翼及所述固定翼的实际工作参数，生成第二输入信号图像；所述生成对抗网络模型包括生成器网络模组、判别器网络模组及损失函数，所述生成器网络模组根据所述第二输入信号图像生成增强图片，所述判别器网络模组根据所述第一输入信号图像及所述增强图片输出判别结果。2.根据权利要求1所述的基于对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统，其特征在于，所述生成器网络模组采用的是Attention Unet，其中所述Attention Unet网络包括下采样、上采样和Attention gate，所述第二输入信号图像经过所述下采样，学习到所述第二输入信号图像的深层特征，所述深层特征经过反卷积上采样，最后输出所述增强图像。3.根据权利要求2所述的基于对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统，其特征在于，所述判别器网络模组采用PatchGAN，将来自所述生成器网络模组输出的增强图像和第一输入信号图像输入到所述判别器网络模组中，得到n*n矩阵，最后输出判别结果，所述判别结果以所述矩阵的均值作为真/伪结果。4.根据权利要求3所述的基于对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统，其特征在于，所述损失函数包括对抗损失函数、均方误差损失函数和VGG损失函数。5.根据权利要求4所述的基于对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统，其特征在于，所述对抗损失函数为：其中，其中D表示判别器网络模组，G表示生成器网络模组，x表示第二输入信号图像G(x)表示增强图像，y表示第一输入信号图像，k为增益系数，v为飞机空速。6.根据权利要求5所述的基于对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统，其特征在于，所述均方误差损失函数为：其中W表示输入图像的宽、H表示输入图像的高。7.根据权利要求6所述的基于对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统，其特征在于，所述VGG损失函数为：其中φ
i
是VGG模型的第i层卷积的特征输出，VGG损失函数能提高生成图像的清晰度。8.根据权利要求7所述的基于对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统，其特征在于，
总损失函数为：Loss＝L
G
+λ
MSE
L
MSE
+λ
...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕诗哲，臧少龙，齐如海，武刚，陈保国，纪任鑫，
申请(专利权)人：深圳市科卫泰实业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：