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题名基于BSP-ANN的四旋翼无人机轨迹跟踪方法
被引量：18
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作者
陈志明
牛康
李磊
吴云华
华冰
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机构
南京航空航天大学微小卫星研究中心
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出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期177-184,共8页
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基金
国家自然科学基金(61673212)
航空科学基金(20150852013)
+1 种基金
江苏省自然科学基金(BK20161490)
上海市优秀学科带头人计划(14XD1423300)~~
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文摘
为了降低无人机轨迹跟踪误差,提高系统抗干扰能力,对反步(Backstepping)法进行改进提出一种基于反步神经网络(BSP-ANN)的无人机轨迹跟踪方法。首先,建立了四旋翼无人机运动学模型;然后,结合Backstepping方法在无人机的姿态控制、轨迹跟踪控制系统中引入Sigma-Pi神经网络,同时设计Sigma-Pi神经网络控制率,并证明该控制率满足Lyapunov意义下的系统稳定;最后,分别给出了相应的仿真实验。仿真结果表明:该算法可以有效降低跟踪误差,缩短无人机跟踪时间,同时可以提高系统的抗干扰能力。
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关键词
无人机
轨迹跟踪
Sigma-Pi
反步神经网络
反步
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Keywords
UAV
trajectory tracking
Sigma-Pi
bsp-ann
backstepping
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分类号
V249.1
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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