[发明专利]一种无人机灌篮、反弹自演化智能系统及控制方法

摘要

本发明公开一种无人机灌篮、反弹自演化智能系统及控制方法，无人机智能系统包括四旋翼无人机、三个摄机、飞行控制器、机载中央处理器、地面数据处理基站和篮球投射装置。控制的方法包括双欠稳系统的控制方法和无人机自演化学习的控制方法。双欠稳系统的控制方法对无人机欠稳飞行模型中，增加了可以预估的干扰，为了补偿预估的干扰对无人机的反作用力，设计干扰补偿器进行逼近，消除可以预估的干扰对无人机带来的不稳定的因素，增强整个双欠稳系统的闭环性能，实现无人机飞行状态的自我修复。无人机自演化学习的控制方法，是机理模型和数据模型结合得出的控制方法，机理模型是对篮球飞行轨迹建立规则，数据模型通过一定数量的样本进行学习训练。

主权项

1.一种基于三摄像头的无人机灌篮、反弹自演化智能系统，包括具有自动驾驶功能的四旋翼无人机智能系统，其特征在于所述无人机智能系统包括四旋翼无人机、三个摄机、飞行控制器、机载中央处理器、地面数据处理基站和篮球投射装置；所述的三个摄像机包括一个机载摄像机C，以及两个360度全景球形相机。所述的机载摄像机C用于识别篮球框，指示无人机向篮球框方向飞行；所述的360度全景球形相机B，随机放置在篮球场地上，用于检测篮球运动的轨迹，对抛射的参数和结果进行记录；所述的360度全景球形相机A放置在篮球框之下，用于检测无人机运动的轨迹，记录无人机飞行方向；所述系统采用双欠稳系统的控制方法和无人机自演化学习的控制方法控制，所述双欠稳系统的控制方法是通过对无人机原有的欠稳飞行模型中，增加了可以预估的干扰，为了补偿预估的干扰对无人机的反作用力，设计一定的干扰补偿器进行逼近，消除可以预估的干扰对无人机带来的不稳定的因素；无人机自演化学习的控制方法，是机理模型和数据模型相结合得出的控制方法，首先机理模型是对篮球飞行轨迹建立规则，其次数据模型通过一定数量的样本进行学习训练；所述系统采用三摄像头的组合定位方法进行定位，在一个三维的物理空间当中进行定位数据计算，为无人机自演化控制方法生成基本规则集并利用无人机自演化控制方法完成无人机灌篮、无人机反弹投篮控制。