【摘 要】
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四旋翼无人机在飞行过程中易受到难测量的非线性多源干扰,进而影响系统的稳定性和控制精度。针对此问题,提出了一种基于自适应神经网络的鲁棒轨迹跟踪控制策略。首先,将四旋翼无人机的跟踪问题转化为对位置子系统和姿态子系统的期望指令跟踪控制问题,针对2个子系统设计基于干扰估计器的控制策略,使系统快速逼近期望轨迹;其次,针对干扰估计器存在估计误差问题,在位置子系统引入了自适应神经网络补偿,实现非线性多源干扰的高
【基金项目】
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启元实验室创新基金资助项目（S20210201102）； 澳门青年学者计划资助项目（AM2020007）； 中国高校产学研创新基金-无人集群协同智能项目（2021ZYA11009）；
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四旋翼无人机在飞行过程中易受到难测量的非线性多源干扰,进而影响系统的稳定性和控制精度。针对此问题,提出了一种基于自适应神经网络的鲁棒轨迹跟踪控制策略。首先,将四旋翼无人机的跟踪问题转化为对位置子系统和姿态子系统的期望指令跟踪控制问题,针对2个子系统设计基于干扰估计器的控制策略,使系统快速逼近期望轨迹;其次,针对干扰估计器存在估计误差问题,在位置子系统引入了自适应神经网络补偿,实现非线性多源干扰的高精度补偿;最后,通过仿真与实验验证所提控制策略的性能。实验结果表明,所提控制策略在快时变干扰下仍然能够实现期望轨迹跟踪控制,风扰环境下悬停和圆形轨迹跟踪的位置控制精度分别达到0.02m和0.1m,姿态控制精度达到0.1°。
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