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基于间接型迭代学习控制的四旋翼轨迹跟踪
基于间接型迭代学习控制的四旋翼轨迹跟踪
摘要：
四旋翼无人机在近年来的广泛应用中，需要实现准确的轨迹跟踪能力。本论文提出一种基于间接型迭代学习控制的四旋翼轨迹跟踪方法。该方法通过将系统的动力学建模为可调的线性系统，利用间接型迭代学习控制算法进行轨迹控制，以实现精确的轨迹跟踪。实验结果表明，该方法具有较高的跟踪精度和鲁棒性。
1.引言
四旋翼无人机已广泛应用于航拍、物流、农业等领域。对于精确的轨迹跟踪需求，一种高效且鲁棒性强的控制方法尤为重要。迭代学习控制方法在跟踪控制领域具有广泛的应用，可以利用历史经验对系统进行建模和修正，以提高控制效果。
2.相关工作
在四旋翼轨迹跟踪方面，已有的方法包括模型预测控制、PID控制、模糊控制等。这些方法要么对系统要求较高，要么对环境变化不敏感。迭代学习控制作为一种在线学习的方法，可以通过反馈来实现对系统的自适应调整，因此有望应用于四旋翼轨迹跟踪。
3.系统建模
将四旋翼无人机的动力学模型线性化后，可以得到系统的状态方程。通过对这些线性方程进行调整和修正，得到可调的线性系统。建立间接型迭代学习控制算法的数学模型。
4.预测误差生成
在控制过程中，需要根据当前状态和轨迹目标来生成预测误差。预测误差反映了当前系统与目标系统之间的差距，是学习控制的基础。
5.学习权值更新
迭代学习控制的关键是学习过程。在每次迭代中，通过比较期望输出和实际输出，可以更新权值以修正系统动力学模型。本文的学习过程基于最小二乘法进行参数估计。
6.轨迹控制策略
为了实现轨迹跟踪，本文提出一种基于非线性的轨迹控制策略。该策略利用迭代学习控制算法生成的权值来调整轨迹，并使实际输出尽可能接近期望输出。
7.实验结果与分析
通过在四旋翼无人机上进行实验，对比本文的方法与传统方法的轨迹跟踪精度和鲁棒性。实验结果表明，本文的方法具有较高的跟踪精度和鲁棒性。
8.结论
本论文提出一种基于间接型迭代学习控制的四旋翼轨迹跟踪方法。通过将系统建模为可调的线性系统，并利用迭代学习控制算法进行轨迹控制，可以实现精确的轨迹跟踪。实验结果表明，该方法具有较好的控制精度和鲁棒性，在实际应用中具有一定的潜力。
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