公开(公告)号：CN116755323A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310857621.0

申请日：2023-07-13

Applicant: 电子科技大学(深圳)高等研究院

Inventor： 刘鑫 ,  王财政 ,  郭秋泉 ,  王傲 ,  仲启峰 ,  肖纯璐 ,  吴伟涵 ,  杨军

IPC: G05B11/42

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的多旋翼无人机PID自整定方法，涉及无人机运动控制系统技术领域，该方法通过深度强化学习算法，在无人机的飞行控制环境中进行训练，使其能够根据当前状态和目标性能指标，自动调整PID参数。训练过程中，无人机通过与环境的交互，不断优化控制策略，以获得最佳的PID参数配置。通过将环境中的状态、动作和奖励进行建模，利用深度神经网络对策略进行学习和优化，实现PID参数的自动调整。本发明能够实现快速、精确地自动调整多旋翼无人机的PID参数，无需事先了解系统参数，适用于各种多旋翼飞行器平台。本发明解决了现有技术中调整过程繁琐、收敛速度慢、参数调整不精确等问题，具有较高的实用性和经济效益。