摘要
随着电子技术和智能控制技术的不断成熟，无人机已被广泛应用于农业植保、安防监测、电力巡检、资源探测及物流快递等领域。无人机姿态稳定在无人机技术研究领域中占有举足轻重的地位，它关系着无人机在飞行过程中能否按照一定的精度保持期望的飞行姿态，直接决定了无人机的工作效率。因此，如何稳定、自主地控制无人机飞行姿态成为无人机领域需要解决的关键问题之一。 本文深入研究了无人机飞行姿态稳定控制技术，分析了深度学习在非线性控制问题中的优势，针对多变量、非线性的四旋翼无人机姿态控制系统，以优化控制过程为研究目标，提出了基于深度学习的无人机飞行姿态稳定控制方法，通过卷积神经网络实时调整无人机姿态控制参数，实现了无人机飞行姿态的自主稳定控制，解决了传统控制技术在复杂非线性系统中的不足。论文针对无人机姿态预测问题，利用卷积神经网络设计了姿态预测模型，通过该模型得到了无人机姿态角的预测输出；针对无人机姿态控制过程，利用卷积神经网络设计了姿态稳定控制器，通过卷积神经网络算法实时校正无人机姿态角，得到了无人机姿态的稳定控制量。在训练姿态预测网络和姿态控制网络中，分别采用卷积神经网络算法，通过“离线训练，在线校正”的方式进行无人机姿态稳定控制。 本文分别采用卷积神经网络和传统BP神经网络对无人机姿态稳定控制性能进行了计算机仿真及结果对比。仿真结果表明，本文提出的基于卷积神经网络的无人机飞行姿态稳定控制方法能够实现无人机姿态角的自主稳定控制，且稳定控制效率和姿态误差校正能力明显高于传统神经网络，对于改善无人机的姿态控制精度和控制能力具有良好的效果。
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