[发明专利]一种基于最大评分状态更新的无人机自动化控制方法

说明书

本发明揭示了一种基于最大评分状态更新的无人机自动化控制方法，通过建立当前状态执行各个执行动作后至下一状态的评分表，建立评分的计算公式，然后利用下一状态与目标状态的差距来更新优化评分表，实现评分表的自主优化迭代，最终得到最大评分值的评分表，最后无人机根据此评分表来执行所有状态下最大评分值所对应的执行动作，从而从当前状态达到目标状态的飞行控制。本发明非常适用于无人机飞行或悬停在固定位置执行任务的情况，控制精度更高。

【技术领域】

本发明属于飞行控制技术领域，特别是涉及一种基于最大评分状态更新的无人机自动化控制方法。

【背景技术】

目前，对于无人机的自动化控制，通常采用基于经典PID控制论的方法。无人机在飞行时，飞行控制器首先通过一个定时循环的传感器参数收集过程，设置一组基本的PID参数分别针对飞行器的横滚、俯仰及偏航三个基本姿态进行自我稳定调整，以实现在空中的自主姿态控制，这个过程通常被称为无人机自动化控制的内部环路。其次，无人机需要可以在用户的输入下执行移动指令，飞行控制器这时会以用户输入的指令为依据使用另一组PID参数来实现飞行器的移动，这个过程被称为外部环路控制。通过调整这几组PID参数，合并用户输入的指令，可以实现飞行器以不同的姿态进行自主飞行。然而，当PID的参数调整不当的时候，就会出现飞行器不能够以稳定的状态进行姿态控制和移动。由于上述的飞行器控制论的过程，两个采样循环之下的PID参数调整通常需要对飞行器理论和控制论都非常熟悉才能进行良好的调整，且控制程序非常复杂，难以达到精准的、最优化的飞行路径控制。

因此，有必要提供一种新的基于最大评分状态更新的无人机自动化控制方法来解决上述问题。

【发明内容】

本发明的主要目的在于提供一种基于最大评分状态更新的无人机自动化控制方法，能够快速的、精准的进行自主飞行达到目标状态。

本发明通过如下技术方案实现上述目的：一种基于最大评分状态更新的无人机自动化控制方法，其包括以下步骤：

1)根据初始状态S_t与目标状态S₀的空间距离以及控制精度要求划分N个中间状态点，并建立每一个状态点S_i(i＝t,t+1,t+2,…,t+N,0)与所有可执行动作a_j(j＝1,2,…,M)一一对应的评分量表，其中M代表有M个可执行动作；

2)随机产生一组(N+2)×M矩阵数据作为评分量表的初始评分；

3)计算无人机在S_i状态下执行完动作a_j之后的状态S_i+1与既定目标状态S₀之间的差距ΔS_i+1，其中ΔS_i+1＝-|S_i+1-S₀|；

4)令无人机在S_i状态下执行完动作a_j之后的状态S_i+1所得评分为其中max(q_t+1)为下一个状态所有动作中能获得的最高评分，γ∈[0,1)为下一个状态评分的权重参数，以此作为无人机选择执行动作的依据；

5)在每一状态下，无人机根据前述评分量表，选择最高评分的动作执行，然后根据执行完动作之后状态和目标状态之间的差距，更新当前状态对应的已执行动作的评分，其中，

其中，为在S_i状态下执行完a_j获得的评分；

6)重复步骤3)-5),对评分表进行优化迭代，最终获得最大评分值表，该表中，每一个状态均会对应有一个最大评分，然后无人机根据查找此评分表并执行最大评分所对应的执行动作，使其逐渐接近既定目标状态。