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国内刊号：21-1137/TP
国际刊号：1002-0446
发布日期:
作者：李晓信, 刘志宏, 王冠政, 王祥科
关键词：四旋翼无人机, 深度强化学习, 神经网络控制器, 双向推力, 底层控制
目前四旋翼无人机控制技术主要采用电机正向推力的思路，限制了双向转动电机的应用潜力。为了提高四旋翼无人机的机动性，扩展其动作空间，实现机动飞行和快速控制，提出一种基于深度强化学习的四旋翼无人机双向推力控制方法。该方法首次将深度强化学习与四旋翼无人机双向推力控制相结合，在双向推力的旋翼无人机动力学模型的基础上，设计基于深度强化学习的神经网络控制器，控制无人机底层的4个电机的期望推力，实现了无人机在剧烈运动状态下的快速悬停。同时，开展了大姿态角、大速度、大角速度等剧烈运动状态下四旋翼无人机稳定悬停控制仿真实验，实验结果表明，与现有使用正向推力的控制器相比，本文提出的双向推力控制器执行动作更平滑、无人机状态波动更小、控制时间更短、鲁棒性更强，能够有效提升无人机的控制效果。
来源：2025年第3期
《机器人》期刊编辑部
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