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摘要
四旋翼无人机具有强耦合和欠驱动的特点，在飞行的过程中很容易受到外界的干扰，进而影响整个无人机系统的稳定性和精度。为此，提出了一种基于RBF神经网络的指定时间预设性能约束控制策略。首先，针对四旋翼无人机的不确定数学模型存在难以建立精确数学模型，并且在执行任务过程中存在外部未知扰动问题，提出了一种基于指定时间预设性能控制方法，将四旋翼无人机的轨迹跟踪问题转化为对位置子系统和姿态子系统的期望指令跟踪问题；其次，在设计控制器的过程中，为了解决“微分爆炸”问题产生的滤波器误差，引入了一种新型补偿方法，通过RBF神经网络逼近外部未知扰动，并将预测结果补偿给控制器以提高轨迹跟踪的鲁棒性。最后，在仿真模拟该方法应用于无人机控制系统稳定性和性能优势的基础上，通过飞行试验验证，微风聚拢环境下实际飞行轨迹与仿真模拟结果趋于一致，自主轨迹跟踪起降位置偏差小于1cm，证明了所提出算法的有效性。
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