抗干扰无人机控制系统

强风下稳飞

用神经网络自适应补偿风场干扰，让无人机在风扰下仍能精确跟随预定轨迹。

李东方 · Jiechao, Zhou · 黄捷 · Dali, Zhang · Ping, Li · Rob, Law · Wu, Edmond Qi

IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2023

技术优势

不依赖精确模型

用RBNN在线逼近陀螺效应函数，消除系统不确定性影响，控制器设计无需已知精确动力学模型。

抑制风扰抖振

自适应扰动预测前馈补偿控制输入，直接抑制风场干扰引起的抖振与轨迹偏差，提升飞行平稳性。

应用场景

• 无人机飞行控制：作为飞控算法模块，在强风下保持预定航线，无需精确建模即可快速部署。
• 低空物流无人机：为低空物流无人机提供抗风扰轨迹跟踪，确保在阵风条件下仍能按时准确投递。
• 抗干扰机器人控制：该抗扰控制策略可推广至其他机器人系统，补偿外界扰动并抑制抖振，提高鲁棒性。
• 户外监测无人机：帮助户外监测无人机在风场中稳定悬停与巡航，获取清晰稳定的图像数据。