[发明专利]基于生成对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统及控制方法

权利要求书

1.一种基于生成对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统，所述无人机包括上升、巡航及降落状态，所述无人机包括多旋翼、固定翼、动力系统及飞行控制系统，所述飞行控制系统控制所述动力系统的输出功率进而融合调整所述多旋翼的旋转速度以及所述固定翼的迎角，其特征在于，所述飞行控制系统包括原始飞行状态参数输出模组、实际飞行状态参数采集模组及生成对抗网络模型，所述原始飞行状态参数输出模组实时读取所述多旋翼及所述固定翼的额定工作参数，生成第一输入信号图像；所述实际飞行状态参数采集模组实时采集所述多旋翼及所述固定翼的实际工作参数，生成第二输入信号图像；所述生成对抗网络模型包括生成器网络模组、判别器网络模组及损失函数，所述生成器网络模组根据所述第二输入信号图像生成增强图片，所述判别器网络模组根据所述第一输入信号图像及所述增强图片输出判别结果。

2.根据权利要求1所述的基于对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统，其特征在于，所述生成器网络模组采用的是Attention Unet，其中所述Attention Unet网络包括下采样、上采样和Attention gate，所述第二输入信号图像经过所述下采样，学习到所述第二输入信号图像的深层特征，所述深层特征经过反卷积上采样，最后输出所述增强图像。

3.根据权利要求2所述的基于对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统，其特征在于，所述判别器网络模组采用PatchGAN，将来自所述生成器网络模组输出的增强图像和第一输入信号图像输入到所述判别器网络模组中，得到n*n矩阵，最后输出判别结果，所述判别结果以所述矩阵的均值作为真/伪结果。

4.根据权利要求3所述的基于对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统，其特征在于，所述损失函数包括对抗损失函数、均方误差损失函数和VGG损失函数。

5.根据权利要求4所述的基于对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统，其特征在于，所述对抗损失函数为：

其中，其中D表示判别器网络模组，G表示生成器网络模组，x表示第二输入信号图像G(x)表示增强图像，y表示第一输入信号图像，k为增益系数，v为飞机空速。

6.根据权利要求5所述的基于对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统，其特征在于，所述均方误差损失函数为：

其中W表示输入图像的宽、H表示输入图像的高。

7.根据权利要求6所述的基于对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统，其特征在于，所述VGG损失函数为：

其中φⁱ是VGG模型的第i层卷积的特征输出，VGG损失函数能提高生成图像的清晰度。

8.根据权利要求7所述的基于对抗网络的无人机飞行状态融合控制系统，其特征在于，总损失函数为：

Loss＝L_G+λ_MSEL_MSE+λ_VGGL_VGG

其中L_G是对抗损失函数，L_MSE是均方误差损失函数，L_VGG是VGG损失函数，λ_MSE是均方误差损失函数的惩罚系数，λ_VGG是VGG损失函数的惩罚系数。设定好所述损失函数，然后用图像数据对所述生成对抗网络模型不断的交替迭代训练，优化所述生成对抗网络模型的模型参数。