【无人机控制】基于神经网络四旋翼无人机间接模型参考自适应控制附Matlab代码

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🔥 内容介绍

四旋翼无人机凭借其结构简单、机动性强、垂直起降等优势，在航拍测绘、物流配送、应急救援等领域得到广泛应用。然而，其动力学系统具有强耦合、非线性、欠驱动特性，且在实际飞行中易受气流扰动、负载变化、参数摄动等不确定因素影响，传统 PID 控制或模型预测控制难以满足高精度轨迹跟踪需求。间接模型参考自适应控制（Indirect Model Reference Adaptive Control, IMRAC）通过在线估计系统参数并修正控制律，为处理系统不确定性提供了有效途径，而神经网络的引入则进一步增强了对复杂非线性动态的逼近能力。本文将构建基于神经网络的四旋翼无人机间接模型参考自适应控制系统，系统阐述其控制架构、参数估计机制与轨迹跟踪性能。

一、四旋翼无人机的动力学特性与控制挑战

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function W = debugInitializeWeights(fan_out, fan_in)

%DEBUGINITIALIZEWEIGHTS Initialize the weights of a layer with fan_in

%incoming connections and fan_out outgoing connections using a fixed

%strategy, this will help you later in debugging

%   W = DEBUGINITIALIZEWEIGHTS(fan_in, fan_out) initializes the weights 

%   of a layer with fan_in incoming connections and fan_out outgoing 

%   connections using a fix set of values

%

%   Note that W should be set to a matrix of size(1 + fan_in, fan_out) as

%   the first row of W handles the "bias" terms

%

% Set W to zeros

W = zeros(fan_out, 1 + fan_in);

% Initialize W using "sin", this ensures that W is always of the same

% values and will be useful for debugging

W = reshape(sin(1:numel(W)), size(W)) / 10;

% =========================================================================

end

🔗 参考文献

[1] 张园,郑鸿基,刘海涛,等.基于自适应RBF神经网络具有模型不确定性的四旋翼无人机指定时间预设性能控制方法[J].农业机械学报, 2024, 55(4):64-73.DOI:10.6041/j.issn.1000-1298.2024.04.006.

[2] 喻伯牙,高俊宏,王鸿,等.四旋翼无人机的RBF神经网络姿态控制研究[J].机械科学与技术, 2025, 44(2):381-388.DOI:10.13433/j.cnki.1003-8728.20230175.

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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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