控制与决策

作者：鲜斌,耿向威

单位：天津大学 电气自动化与信息工程学院,天津 300072,,天津大学 电气自动化与信息工程学院,天津 300072,

关键词：四旋翼无人机;自主降落;地面效应补偿;非线性控制;深度学习;鲁棒控制

基金：国家重点研发计划项目(2018YFB1403900)；国家自然科学基金项目(91748121,90916004).

针对四旋翼无人机在降落控制过程中地面效应对控制性能有较大影响的问题,在地面效应复杂,难以建立机理模型的约束下,提出一种基于深度学习的新型非线性鲁棒控制策略.利用深度神经网络的学习能力,建立无人机降落过程中未知地面效应的补偿模型;结合super-twisting控制设计,实现对降落过程中未知地面效应的快速抑制和无人机降落的精确控制;通过Lyapunov分析法和谱归一化法,证明降落过程中闭环系统的稳定性和无人机位置误差的有限时间收敛特性.实时飞行实验结果表明,所提出的控制策略具有较好的控制效果.

来源：2021年第11期

《控制与决策》期刊编辑部

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