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🔥内容介绍
一、研究背景与意义
无人机凭借灵活性高、部署成本低、适应复杂环境等优势，已广泛应用于航拍测绘、电力巡检、物流配送、应急救援等领域。随着应用场景的拓展，无人机飞行任务日趋复杂，对飞行控制的稳定性、精度及安全性提出更高要求。例如，电力巡检无人机需在高压线路间穿梭，面临空间狭小、障碍物密集的约束；物流配送无人机需在城市建筑群中飞行，需规避动态障碍并满足飞行速度、高度限制。
传统无人机控制方法（如 PID 控制、LQR 控制）虽实现简单，但对多约束、强耦合的复杂飞行场景适应性不足：PID 控制难以兼顾多变量约束协调，LQR 控制对模型精度依赖高且鲁棒性有限。模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）作为一种先进控制策略，通过滚动优化与在线约束处理，能在预测时域内综合考虑系统动态特性与各类约束，生成最优控制序列，为解决具有飞行约束的无人机控制问题提供理想方案。
因此，开展具有飞行约束的无人机 MPC 控制研究，不仅能提升无人机在复杂场景下的飞行安全性与控制精度，还能拓展无人机的应用边界，为实际工程应用提供理论支撑与技术参考，具有重要的学术价值与实用意义。
二、无人机飞行特性与核心约束分析
（二）无人机 MPC 控制框架
五、研究总结与展望
（一）研究总结
- 构建了四旋翼无人机线性化动力学模型，明确了位置 - 姿态耦合关系，为 MPC 控制器设计提供精准模型基础。
- 提出具有飞行约束的无人机 MPC 控制框架，系统整合物理约束、任务约束与安全约束，通过约束凸化、动态更新与优先级处理，解决多约束冲突问题，确保优化可行性。
- 仿真验证表明，相比传统 PID 与无约束 MPC，具有飞行约束的 MPC 控制器在轨迹跟踪精度（误差降低 40%-60%）、障碍规避安全性（最小距离满足安全要求）、控制量稳定性（无执行器饱和）与抗干扰鲁棒性（恢复时间缩短 37.5%）方面均表现更优。
（二）研究展望
- 非线性 MPC 拓展：当前采用线性化模型，未来可引入非线性 MPC（NMPC），直接基于非线性动力学模型优化，提升无人机在大姿态角、高速飞行场景下的控制性能。
- 多无人机协同约束处理：针对多无人机编队飞行，需加入无人机间避撞约束与任务协同约束（如队形保持），设计分布式 MPC 控制策略，降低集中式优化的计算复杂度。
- 实时性优化：MPC 优化计算量随预测时域与约束数量增加而增大，未来可采用快速 QP 求解器（如 OSQP、qpOASES）或模型降阶技术，提升控制器实时性，满足无人机高速飞行需求。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 符晓玲.有约束的模型预测控制器设计[J].信息与电脑：理论版, 2009(10):2.DOI:CNKI:SUN:XXDL.0.2009-10-013.
[2] 肖智明,陈启宏,张立炎.电动汽车双向DC-DC变换器约束模型预测控制研究[J].电工技术学报, 2018, 33(A02):10.DOI:CNKI:SUN:DGJS.0.2018-S2-029.
[3] 李荣泽.基于模型预测控制的无人艇轨迹跟踪控制技术研究[D].上海海洋大学,2022.
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
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2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
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2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
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