【飞行器】基于LQR算法的无人机四轴飞行器捕捉与返回控制设计附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本论文聚焦无人机四轴飞行器的捕捉与返回控制难题，提出基于线性二次调节器（LQR）算法的控制设计方案。首先推导无人机四轴飞行器的非线性动力学模型，并利用一阶泰勒展开进行线性化处理，使其适配 LQR 算法。接着构建以状态和控制输入加权的成本函数，通过求解 Riccati 方程获取最优控制增益矩阵，实现对飞行器的精准控制。经仿真与实验验证，该设计能有效应对飞行干扰，完成捕捉与返回任务，为无人机在复杂场景下的应用提供了可靠的控制策略与技术支持。

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着无人机技术的飞速发展，无人机四轴飞行器凭借其结构简单、操作灵活等优势，在航拍测绘、环境监测、物资投递等领域广泛应用 。在诸如应急救援物资投送、空中设备检修等场景中，无人机不仅需要完成常规飞行任务，还需实现精准的捕捉与返回操作 。例如在灾害救援时，无人机需捕捉特定物资并精准返回指定地点，这对其控制精度和稳定性提出了极高要求 。传统的控制方法在处理复杂多变的飞行环境和高精度任务需求时，往往难以满足要求 。线性二次调节器（LQR）算法作为一种经典的最优控制策略，能够在兼顾控制性能和控制代价的前提下，实现对系统的最优控制 。将 LQR 算法应用于无人机四轴飞行器的捕捉与返回控制设计，对于提升无人机在复杂任务场景下的作业能力，推动无人机技术的进一步发展具有重要的现实意义。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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🌈 路径规划方面

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