一种融合高斯过程的飞行器轨迹控制方法技术

本发明专利技术公开了一种融合高斯过程的飞行器轨迹控制方法，包括以下三部分：三维数据收集、高斯过程建模和模型预测控制。该方法使用模型预测控制作为主控算法，同时融合高斯过程对下一时刻的过程进行预测，并将融合高斯过程的模型预测控制与四旋翼飞行器运动速度轨迹相结合，具有一定的高效性、精确性和实时性，通过本发明专利技术所提出的方法，飞行器轨迹跟踪误差能够有效减少。本发明专利技术的飞行器轨迹模型预测控制方法通过对训练样本中数据集进行采样来降低模型预测控制过程中的优化难度，提高模型预测控制的稳定性。的稳定性。的稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种融合高斯过程的飞行器轨迹控制方法


[0001]本专利技术本专利技术属于飞行控制
，具体涉及一种融合高斯过程的飞行器轨迹控制方法。

技术介绍

[0002]飞行器在大气中飞行时都会受到空气阻力的影响，这些复杂的空气动力效应在高速飞行下更是成为一个显著的扰动，使得在飞行过程中引入较大的跟踪误差，同时极其难以建模。为了达到高速飞行，反馈控制必须能够实时考虑这些空气动力学效应。这就需要一个既准确又高效的控制方法来进行评估。

技术实现思路

[0003](一)解决的技术问题
[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提出了一种在高速飞行状态下，飞行器轨迹的实时反馈控制方法。该方法使用模型预测控制作为主控算法，同时融合高斯过程对下一时刻的过程进行预测，并将融合高斯过程的模型预测控制与四旋翼飞行器运动速度轨迹相结合，具有一定的高效性、精确性和实时性，通过本专利技术所提出的方法，飞行器轨迹跟踪误差能够有效减少。
[0005](二)技术方案
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种融合高斯过程的飞本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融合高斯过程的飞行器轨迹控制方法，其特征在于，包括三维数据收集、高斯过程建模和模型预测控制；具体包括如下步骤：步骤1：所提出的高斯过程的模型预测控制须设计为最大化性能，同时将计算成本最小化；首先用小写v表示向量，定义了具有正交基的飞行器三维模型B，即x
B
、y
B
、z
B
，接着调整训练数据集，使得学习问题设置是识别从飞行器速度Bv到飞行器加速度扰动Ba
e
的映射，所以：Ba
e
＝μ(Bv)
ꢀꢀ
(1)(1)公式(1)、(2)、(3)中，Ba
e
是飞行器加速度扰动，Bv是飞行器速度，k是任意某一时刻，μ
vx
(Bv
xk
)、μ
vy
(Bv
yk
)、μ
vz
(Bv
zk
)分别是飞行器B在k时刻沿着x、y、z三个方向上的映射速度，)分别是飞行器B在k时刻沿着x、y、z三个方向上的映射速度，分别是在k时刻x、y、z三个方向的方差，μ指飞行器速度与飞行器加速度之间的映射关系；用动力学模型收集真实的飞行数据，对于t
k
时刻的每个样本，记录下一个采样点Bv
k+1
的速度和下一个采样点的预测速度，以及时间步长δt
k
；然后计算出时间归一化的速度误差，对应于加速度误差：步骤2：高斯过程建模；利用高斯过程预测下一过程并在每个时间序列进行闭环校正；由于高斯过程的复杂性与训练集的数量成线性关系，如果使用全部的数据集会增加模型预测控制的优化难度，所以对数据集进行采样处理并且仅使用少量诱导点；假设给定训练集x1‑
x
n
,所对应的函数值为y1‑
y
n
，假设函数f(x)是四旋翼飞行器在真实环境下的动力学函数，N为高斯噪声，即：y＝f(x)+N
ꢀꢀ
(5)公式(5)中，f(x)是四旋翼飞行器在真实环境下的动力学函数，N为高斯噪声；其中N～(0,σ
2n
),协方差函数选择径向基函数核即：公式(6)中，(x
‑
x')2为平方欧几里得距离，l是一个自由参数；根据以上写出加入噪声后的k(x,x')为：
公式(7)中，其中σ
f
，σ
n
分别表示数据和先验噪声方差；至此，基本模型已经完成建模，需要对新的输入x*求出它所对应的y*；至此，基本模型已经完成建模，需要对新的输入x*求出它所对应的y*；K
*
＝[k(x
*
,x1) k(x
*
,x2)
ꢀ…ꢀ
k(x
*
,x
n
)] K
**
＝k(x
*
,x
*
)
ꢀꢀꢀ
(8)公式(8)中，x
*
为新的输入，y
*
为对应的新的输出，K*为不断迭代新的输入而产生的过...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵太飞，张倩，刘阳，郑博睿，敬天睿，王玮，张雯，朱鹏超，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：