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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：一种基于数据驱动的四旋翼无人机飞行姿态控制方法，属于无人机飞行姿态控制方法领域。无人机飞行姿态控制方法涉及的强化学习算法存在训练结果明显差异，阻碍强化学习技术。本发明通过设计LSTM神经网络以及构建数据集进行姿态估计，LSTM神经网络整体结构为：将姿态角分为水平姿态角与偏航角，利用一个LSTM神经网络将陀螺仪输出、加速度计输出以及前n个时刻的水平姿态角作为输入来求解当前时刻的水平姿态角，同时利用另一个LSTM神经网络将陀螺仪输出、磁力计输出以及前n个时刻的偏航角作为输入来求解当前时刻的偏航角；传感器数据包括为陀螺仪输出、加速度计输出以及磁力计输出。基于LSTM神经网络的姿态估计算法所得结果的误差大幅下降，提高精度。
主权项：1.一种基于数据驱动的四旋翼无人机飞行姿态控制方法，其特征在于：所述方法包括设计LSTM神经网络以及构建数据集进行姿态估计，所述的LSTM神经网络整体结构为：将姿态角分为水平姿态角与偏航角，利用一个LSTM神经网络将陀螺仪输出、加速度计输出以及前n个时刻的水平姿态角作为输入来求解当前时刻的水平姿态角，同时利用另一个LSTM神经网络将陀螺仪输出、磁力计输出以及前n个时刻的偏航角作为输入来求解当前时刻的偏航角，最终实现全姿态估计；所述的数据集中的数据为安装在无人机上的MEMS及惯性测量系统传感器数据，以及Vicon系统输出的无人机姿态信息；传感器数据包括为陀螺仪输出、加速度计输出以及磁力计输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于数据驱动的四旋翼无人机飞行姿态控制方法
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