【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机自动控制，尤其是涉及一种基于物理信息神经网络的四旋翼无人机近地飞行控制方法。
技术介绍
1、多旋翼无人机在近地面飞行时会受到明显的地面效应干扰。地面效应是指多旋翼无人机在接近地面、墙面等边界时，旋翼下洗气流会与地面发生相互作用，导致升力增大的现象，它将影响无人机的近地飞行控制精度。目前针对该现象的方法研究主要有：
2、1)基于物理模型的方法。通过建立地面效应的数学解析模型来描述干扰特性，但由于简化的性质，以及地面效应干扰本身的复杂非线性性质，导致建立精确的物理模型较为困难。
3、2)基于干扰观测器的方法。将地面效应与其它干扰一并视为集总干扰，利用干扰观测器进行估计，但由于各干扰的特性不同，估计精度难以保证。
4、3)基于深度学习的方法。利用神经网络拟合变化的气动系数，但纯数据驱动方法缺乏物理约束，泛化能力有限，且考虑的干扰场景单一。
5、因此，亟需一种能够结合物理先验知识和深度学习的方法，实现多旋翼无人机近地面飞行控制。
技术实现思路
1、本本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于物理信息神经网络的四旋翼无人机近地飞行控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于物理信息神经网络的四旋翼无人机近地飞行控制方法，其特征在于，所述S1具体包括如下内容：
3.根据权利要求1所述的基于物理信息神经网络的四旋翼无人机近地飞行控制方法，其特征在于，S2中所述基准控制器包括位置环控制器和姿态环控制器，其中：
4.根据权利要求1所述的基于物理信息神经网络的四旋翼无人机近地飞行控制方法，其特征在于，S3中所采集的数据为无人机近地轨迹跟踪飞行的状态参数，所述状态参数包括：
5.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.基于物理信息神经网络的四旋翼无人机近地飞行控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于物理信息神经网络的四旋翼无人机近地飞行控制方法，其特征在于，所述s1具体包括如下内容：
3.根据权利要求1所述的基于物理信息神经网络的四旋翼无人机近地飞行控制方法，其特征在于，s2中所述基准控制器包括位置环控制器和姿态环控制器，其中：
4.根据权利要求1所述的基于物理信息神经网络的四旋翼无人机近地飞行...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢昊，欧阳正豪，郭祥贵，杨俊辉，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：
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