【摘 要】
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首先给出理想情况下固定翼无人机的姿态动力学模型,然后在此基础上根据动态逆方法设计出无人机姿态控制器,但基于此控制器并不适合实际情况下的无人机模型,原因在于无人机实
【机 构】
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四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川轻化工大学物理与电子工程学院,徐州工程学院信电工程学院
【基金项目】
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人工智能四川省重点实验室基础研究重点项目(2016RZ J02);四川省科技计划项目(19ZDZX0037,2017GZ0303);四川省智慧旅游研究基地规划项目(ZHZJ18-01);四川理工学院人才引进项目(2018RCL18);校级研究生创新基金资助项目(y2018037);徐州工程学院培育项目(XKY2018126)
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首先给出理想情况下固定翼无人机的姿态动力学模型,然后在此基础上根据动态逆方法设计出无人机姿态控制器,但基于此控制器并不适合实际情况下的无人机模型,原因在于无人机实际模型与理想模型之间存在一定的偏移,即模型不确定,而且在实际情况中还存在一定的干扰,因此,在原有无人机姿态控制器的基础上结合模糊神经网络,来补偿无人机运行过程中存在的模型不确定及干扰。
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