智能飛行的未來(lái)：人工智能驅(qū)動(dòng)下的四旋翼無(wú)人機(jī)革新

2025年第一期2025年3月2025年第一屆“未來(lái)杯”創(chuàng)新發(fā)展研究理論征集活動(dòng)/創(chuàng)新·發(fā)展·融匯·理論智能飛行的未來(lái)：人工智能驅(qū)動(dòng)下的四旋翼無(wú)人機(jī)革新楊昊達(dá)溫雪晨楊亮哈爾濱信息工程學(xué)院摘要：隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，四旋翼無(wú)人機(jī)因其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、控制靈活等特點(diǎn)，在多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。軌跡跟蹤控制和姿態(tài)控制是四旋翼無(wú)人機(jī)技術(shù)的關(guān)鍵部分，對(duì)其飛行性能和任務(wù)執(zhí)行效果具有決定性影響。本文分析了四旋翼無(wú)人機(jī)軌跡跟蹤控制和姿態(tài)控制的研究現(xiàn)狀，包括傳統(tǒng)PID控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等方法及其局限性，探討了未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，如智能化、協(xié)同化、模塊化與標(biāo)準(zhǔn)化，以及安全性與隱私保護(hù)。研究表明，隨著人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展，四旋翼無(wú)人機(jī)的軌跡跟蹤控制和姿態(tài)控制將更加智能化、高效化，為各領(lǐng)域應(yīng)用提供更可靠支持。關(guān)鍵詞：四旋翼無(wú)人機(jī)；軌跡跟蹤控制；姿態(tài)控制；人工智能；高效能源管理技術(shù)一、引言在科技飛速發(fā)展的今天，無(wú)人機(jī)技術(shù)像一顆閃爍的新星，在各個(gè)領(lǐng)域都展現(xiàn)出了它的特別魅力和巨大潛力。四旋翼無(wú)人機(jī){1}作為無(wú)人機(jī)大家庭的一員，因?yàn)樗?dú)特的結(jié)構(gòu)和靈活的操控，變得越來(lái)越得人們的關(guān)注。它的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，通過(guò)四個(gè)旋翼提供升力，不需要復(fù)雜的機(jī)械傳動(dòng)裝置，這樣就降低了成本，同時(shí)也減小了因機(jī)械故障造成飛行風(fēng)險(xiǎn)的可能；它操控靈活，可以實(shí)現(xiàn)垂直起降、懸停、快速轉(zhuǎn)向等動(dòng)作，甚至在狹窄的空間里也可以自由飛行，能適應(yīng)各種復(fù)雜的環(huán)境；它的攜帶能力很強(qiáng)，可以根據(jù)任務(wù)的需要裝載不同類(lèi)型的載荷，如高級(jí)攝像頭、傳感器、救援物資等，來(lái)完成各種各樣的任務(wù)。這些明顯的特性使得四旋翼無(wú)人機(jī)在軍事偵查、環(huán)境監(jiān)測(cè)、物流配送、影視拍攝、農(nóng)業(yè)保護(hù)、電力巡查等許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，這給人們?cè)谏詈凸ぷ髦袔?lái)了極大的便利和創(chuàng)新。然而，隨著使用場(chǎng)景的持續(xù)擴(kuò)大和任務(wù)需要的增加復(fù)雜度，人們對(duì)四旋翼無(wú)人機(jī)的性能有了更高的期望。軌跡跟蹤控制和姿態(tài)控制是四旋翼無(wú)人機(jī)技術(shù)的關(guān)鍵，它們的優(yōu)劣直接影響著無(wú)人機(jī)的飛行穩(wěn)定性和任務(wù)執(zhí)行效率。軌跡跟蹤控制使得無(wú)人機(jī)能按照預(yù)定的軌跡精確飛行，無(wú)論飛行環(huán)境是復(fù)雜的山區(qū)還是城市中的高樓林立，都需要無(wú)人機(jī)精確地遵循規(guī)劃好的路線，避開(kāi)障礙物，確保飛行安全和數(shù)據(jù)收集的完整性。姿態(tài)控制則負(fù)責(zé)保證無(wú)人機(jī)在飛行過(guò)程中的穩(wěn)定和姿態(tài)準(zhǔn)確，無(wú)論是在強(qiáng)風(fēng)干擾下保持平穩(wěn)懸停，或者在高速飛行時(shí)快速調(diào)整姿態(tài)以應(yīng)對(duì)突發(fā)情況，良好的姿態(tài)控制都是非常重要的。盡管傳統(tǒng)的控制方法在一定程度上可以滿(mǎn)足基本需要，但在面對(duì)復(fù)雜多變的環(huán)境和高精度任務(wù)二、四旋翼無(wú)人機(jī)軌跡跟蹤控制研究現(xiàn)狀四旋翼無(wú)人機(jī)，可以自主飛行，完成高效任務(wù)，關(guān)鍵技術(shù)就是軌跡跟蹤控制{2}。科技飛速發(fā)展，使得這項(xiàng)技術(shù)大步前進(jìn)，但還有許多挑戰(zhàn)和問(wèn)題需要改善。目前，常用的軌跡跟蹤控制方法包括PID控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和優(yōu)化算法控制。最常見(jiàn)的PID控制，因?yàn)楹?jiǎn)單易懂，方便實(shí)施，經(jīng)常用在四旋翼無(wú)人機(jī)的軌跡跟蹤控制中。控制器通過(guò)調(diào)整比例，積分，微分三個(gè)參數(shù)，可以根據(jù)無(wú)人機(jī)的實(shí)際位置和期望軌跡的偏差，計(jì)算出合適的控制量，實(shí)現(xiàn)精確的軌跡跟蹤。但這種控制器在復(fù)雜環(huán)境下有局限性。碰到外界干擾或模型不確定，PID控制器的參數(shù)難以調(diào)整，控制效果和跟蹤精度會(huì)下降。相對(duì)而言，模糊控制是一種智能控制方法，基于模糊邏輯，不需要精確的數(shù)學(xué)模型，可以根據(jù)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)和模糊規(guī)則對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行控制。在四旋翼無(wú)人機(jī)的軌跡跟蹤控制中，模糊控制利用飛行狀態(tài)和環(huán)境信息，實(shí)時(shí)調(diào)整控制策略，提供系統(tǒng)的魯棒性和適應(yīng)性。但這種控制方法依賴(lài)于經(jīng)驗(yàn)，可能造成控制效果不穩(wěn)定。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制有強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力，可以對(duì)復(fù)雜非線性系統(tǒng)進(jìn)行建模和控制。訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，熟悉無(wú)人機(jī)的動(dòng)力學(xué)特性和軌跡跟蹤任務(wù)的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)精確控制。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源訓(xùn)練，訓(xùn)練過(guò)程耗時(shí)，模型不易理解，這使得在實(shí)際工程中使用有一定限制。為了解決這些問(wèn)題，研究人員提出了很多改進(jìn)和優(yōu)化方法。結(jié)合模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，提高軌跡跟蹤控制精度和魯棒性。還有策略，使用自適應(yīng)控制，實(shí)時(shí)調(diào)整控制器參數(shù)，增強(qiáng)系統(tǒng)自適應(yīng)能力。一些學(xué)者還研究了基于優(yōu)化算法的軌跡跟蹤控制方法，如遺傳算法，粒子群優(yōu)化算法等。這些算法通過(guò)優(yōu)化控制器參數(shù)或設(shè)計(jì)最優(yōu)控制策略，來(lái)提高軌跡跟蹤控制性能。但是，優(yōu)化算法需要大量計(jì)算，實(shí)際應(yīng)用時(shí)需要考慮計(jì)算時(shí)間與控制效果之間的關(guān)系。雖然四旋翼無(wú)人機(jī)軌跡追蹤控制的研究成果豐富，但仍面臨一些挑戰(zhàn)。其一，如何提高控制方法在復(fù)雜環(huán)境如強(qiáng)風(fēng)和氣流干擾下的適應(yīng)性和穩(wěn)健性？這種環(huán)境可能對(duì)無(wú)人機(jī)的軌跡跟蹤精度產(chǎn)生不利影響。其二，多架無(wú)人機(jī)協(xié)同軌跡追蹤控制方面的研究不夠。隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，實(shí)現(xiàn)多架無(wú)人機(jī)高效協(xié)同成為趨勢(shì)。因此，如何實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，就是緊迫的問(wèn)題。最后，軌跡追蹤控制的安全性是重要的研究方向。在航空攝影、物流配送等場(chǎng)合，無(wú)人機(jī)飛行的安全至關(guān)重要。因此，我們必須在保證追蹤精度的同時(shí)，提高系統(tǒng)的安全性和可靠性。這將是未來(lái)研究的重點(diǎn)之一。三、四旋翼無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制研究現(xiàn)狀分析四旋翼無(wú)人機(jī)的姿態(tài)控制{3}同樣是其核心技術(shù)之一，對(duì)于保證飛行穩(wěn)定性和任務(wù)執(zhí)行效果至關(guān)重要。姿態(tài)控制主要涉及對(duì)無(wú)人機(jī)的俯仰、滾轉(zhuǎn)和偏航三個(gè)姿態(tài)角進(jìn)行精確控制，以確保無(wú)人機(jī)在飛行過(guò)程中能夠保持穩(wěn)定的姿態(tài)。傳統(tǒng)的四旋翼無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制方法主要基于PID控制及其改進(jìn)形式。PID控制器通過(guò)測(cè)量無(wú)人機(jī)的實(shí)際姿態(tài)角與期望姿態(tài)角之間的誤差，利用比例、積分和微分環(huán)節(jié)計(jì)算出控制量，驅(qū)動(dòng)電機(jī)調(diào)整無(wú)人機(jī)的姿態(tài)。這種方法簡(jiǎn)單易行，在早期的四旋翼無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制中得到了廣泛應(yīng)用。然而，PID控制存在一些固有的缺陷。其參數(shù)整定較為困難，需要根據(jù)不同的無(wú)人機(jī)型號(hào)和飛行條件進(jìn)行反復(fù)調(diào)試，而且一旦參數(shù)確定，在復(fù)雜的飛行環(huán)境中可能無(wú)法保持良好的控制性能。當(dāng)無(wú)人機(jī)加速或受到外部干擾時(shí)，PID控制器可能無(wú)法及時(shí)響應(yīng)，導(dǎo)致姿態(tài)角出現(xiàn)較大的偏差。為了提高姿態(tài)控制的精度和魯棒性，研究人員提出了許多改進(jìn)的方法。一種常見(jiàn)的思路是引入先進(jìn)的控制理論和技術(shù)，如滑?？刂?、自適應(yīng)控制、模型預(yù)測(cè)控制等?；？刂凭哂袑?duì)系統(tǒng)不確定性和外部干擾完全自適應(yīng)的優(yōu)點(diǎn)，能夠在保證系統(tǒng)穩(wěn)定性的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)快速、精確的姿態(tài)控制。通過(guò)設(shè)計(jì)合適的滑模面和趨近律，滑模控制器可以迫使系統(tǒng)狀態(tài)在有限時(shí)間內(nèi)到達(dá)滑模面并沿其滑動(dòng)，從而對(duì)姿態(tài)角進(jìn)行有效的跟蹤控制。自適應(yīng)控制則可以根據(jù)無(wú)人機(jī)的實(shí)時(shí)飛行狀態(tài)和環(huán)境變化，自動(dòng)調(diào)整控制器參數(shù)，提高系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。自適應(yīng)反步法通過(guò)逐步構(gòu)建虛擬控制量和Lyapunov函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)四旋翼無(wú)人機(jī)姿態(tài)的穩(wěn)定控制，并在外部干擾和參數(shù)不確定的情況下具有良好的性能。模型預(yù)測(cè)控制則利用系統(tǒng)的模型信息，對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的姿態(tài)變化進(jìn)行預(yù)測(cè)，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)化控制策略，提前應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的姿態(tài)偏差。這種方法在處理復(fù)雜的非線性系統(tǒng)和約束條件方面具有優(yōu)勢(shì)，能夠提高姿態(tài)控制的精度和效率。還有一些研究人員將智能控制算法應(yīng)用于四旋翼無(wú)人機(jī)的姿態(tài)控制中。模糊控制通過(guò)建立模糊規(guī)則庫(kù)，將專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)融入控制過(guò)程，能夠處理復(fù)雜的非線性和不確定性問(wèn)題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制則利用其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和泛化能力，對(duì)四旋翼無(wú)人機(jī)的姿態(tài)動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和逼近，從而實(shí)現(xiàn)高效的控制。這些智能控制方法在一定程度上提高了姿態(tài)控制的智能化水平和魯棒性，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。模糊規(guī)則的獲取和優(yōu)化需要大量的實(shí)驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn)積累，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要足夠的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，且模型的解釋性較差。盡管在四旋翼無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制方面已經(jīng)取得了不少研究成果，但仍然存在一些問(wèn)題和挑戰(zhàn)。首先，現(xiàn)有的方法在應(yīng)對(duì)極端復(fù)雜環(huán)境和突發(fā)故障時(shí)的能力仍然有限。在強(qiáng)風(fēng)、暴雨等惡劣天氣條件下，或者當(dāng)無(wú)人機(jī)的部分傳感器或執(zhí)行器出現(xiàn)故障時(shí)，姿態(tài)控制系統(tǒng)可能無(wú)法有效地維持無(wú)人機(jī)的穩(wěn)定飛行。其次，多無(wú)人機(jī)協(xié)同姿態(tài)控制的研究還處于起步階段。隨著多無(wú)人機(jī)協(xié)同任務(wù)的日益增多，如何實(shí)現(xiàn)多架無(wú)人機(jī)之間的姿態(tài)協(xié)調(diào)和同步控制是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。此外，姿態(tài)控制的精度和響應(yīng)速度還需要進(jìn)一步提高，以滿(mǎn)足一些高精度任務(wù)的需求，如航空航天攝影測(cè)量、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的農(nóng)藥噴灑等。綜上所述，四旋翼無(wú)人機(jī)的軌跡跟蹤控制和姿態(tài)控制是兩個(gè)相互關(guān)聯(lián)又各自獨(dú)立的研究領(lǐng)域，它們的發(fā)展對(duì)于推動(dòng)四旋翼無(wú)人機(jī)技術(shù)的整體進(jìn)步具有重要意義。未來(lái)，需要進(jìn)一步深入研究先進(jìn)的控制算法和技術(shù)，結(jié)合人工智能{4}、優(yōu)化算法等新興技術(shù)手段，不斷提高四旋翼無(wú)人機(jī)的控制精度、魯棒性和智能化水平，以適應(yīng)日益復(fù)雜多變的應(yīng)用環(huán)境和任務(wù)需求。四、四旋翼無(wú)人機(jī)控制方式的未來(lái)隨著科技發(fā)展和無(wú)人機(jī)用途的擴(kuò)大，四旋翼無(wú)人機(jī)的控制方式也在迎接新的發(fā)展階段，面臨著大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。未來(lái)的發(fā)展將側(cè)重于提升控制的精確度，增強(qiáng)穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)智能和自主化，并滿(mǎn)足各種不同的場(chǎng)景需要。1.智能控制和自適應(yīng)調(diào)節(jié)的深度結(jié)合傳統(tǒng)的PID控制和其變體在過(guò)去被廣泛使用，但在面對(duì)復(fù)雜的環(huán)境和任務(wù)需求時(shí)，其能力有所限制。未來(lái)，四旋翼無(wú)人機(jī)的控制方式將更多側(cè)重于使用智能控制策略。更多使用模糊控制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，滑?？刂频雀呒?jí)控制理論。這些智能控制方法可以根據(jù)無(wú)人機(jī)的現(xiàn)時(shí)飛行狀況和環(huán)境改變，自動(dòng)改變控制參數(shù)，實(shí)現(xiàn)更精確的姿態(tài)控制。特別是，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，將為姿態(tài)控制提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。通過(guò)大量飛行數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，模型學(xué)會(huì)了無(wú)人機(jī)在不同工況下的優(yōu)化姿態(tài)反應(yīng)，所以在遇到不明狀況時(shí)，可以迅速做出自適應(yīng)調(diào)整，大大提升的控制穩(wěn)定性和精度。而這類(lèi)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能控制策略，將讓無(wú)人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境中，實(shí)現(xiàn)更穩(wěn)定精確的飛行姿態(tài)。2.綜合使用多種傳感器與冗余設(shè)計(jì)為提高控制的準(zhǔn)確性和可靠性,四旋翼無(wú)人機(jī)未來(lái)將更多使用多種傳感器的綜合技術(shù).通過(guò)整合陀螺儀,加速度計(jì),磁力計(jì)(指南針)以及氣壓計(jì)等多種傳感器的信息,利用先進(jìn)的傳感器合并算法(如卡爾曼濾波,貝葉斯估計(jì)等),能更準(zhǔn)確地估測(cè)無(wú)人機(jī)的姿態(tài)狀態(tài).多種傳感器綜合使用不僅能獲取更全面,精確的姿態(tài)信息,在部分傳感器故障或受到干擾時(shí),還能通過(guò)冗余信息保證控制的連續(xù)性和穩(wěn)定性.另外,使用冗余的傳感器設(shè)計(jì)會(huì)成為常態(tài),即在無(wú)人機(jī)上安裝多個(gè)相同或不同類(lèi)型的傳感器,將增加系統(tǒng)的容錯(cuò)能力.當(dāng)某個(gè)傳感器出現(xiàn)異常時(shí),其他傳感器能馬上接管其工作,保證無(wú)人機(jī)能繼續(xù)安全飛行。3.無(wú)人機(jī)的團(tuán)隊(duì)合作和群體智慧隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的發(fā)展，無(wú)人機(jī)的團(tuán)隊(duì)合作已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)。在未來(lái)，控制四旋翼無(wú)人機(jī)不僅要注重每一個(gè)無(wú)人機(jī)的精確性，也需要實(shí)現(xiàn)高效的團(tuán)隊(duì)合作。編隊(duì)飛行、任務(wù)分配和避免相撞，這些都需要考慮。為了達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，研究需要尋找合作控制策略。這樣，每架無(wú)人機(jī)都可以保持穩(wěn)定飛行，并且按照?qǐng)F(tuán)隊(duì)的總體目標(biāo)進(jìn)行調(diào)整。無(wú)人機(jī)之間需要實(shí)時(shí)通信和分享信息，通過(guò)群體智能算法（比如粒子群優(yōu)化和蟻群算法）來(lái)實(shí)現(xiàn)密切合作和高效團(tuán)隊(duì)工作。這種合作控制將增加無(wú)人機(jī)的使用范圍，包括農(nóng)業(yè)、物流和環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域。4.高效能源和續(xù)航能力的進(jìn)步對(duì)于需要長(zhǎng)時(shí)間飛行的任務(wù)，能源效率和續(xù)航能力是非常重要的限制因素。未來(lái)的四旋翼無(wú)人機(jī)控制技術(shù)將會(huì)更加關(guān)注能源管理，目標(biāo)是通過(guò)優(yōu)化控制策略來(lái)減少能源消耗。利用能源回收機(jī)制，在無(wú)人機(jī)降落或者減速的時(shí)候，將動(dòng)能轉(zhuǎn)換為電能存儲(chǔ)起來(lái)。另外，開(kāi)發(fā)更高效的電池材料和能源管理系統(tǒng)，以提高電池的能量密度和使用壽命。與此同時(shí)，新的能源技術(shù)，比如太陽(yáng)能和氫能，也可能被應(yīng)用在無(wú)人機(jī)領(lǐng)域，為長(zhǎng)時(shí)間的飛行提供更可持續(xù)的能源解決方案。隨著能源技術(shù)的不斷突破，未來(lái)的四旋翼無(wú)人機(jī)可以在不犧牲性能的條件下，實(shí)現(xiàn)更長(zhǎng)的飛行時(shí)間和更遠(yuǎn)的飛行距離。規(guī)整與組件設(shè)計(jì)推動(dòng)健康發(fā)展的無(wú)人機(jī)行業(yè)，我們看到未來(lái)的四軸無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制系統(tǒng)趨勢(shì)：規(guī)整和組件化設(shè)計(jì)。設(shè)立統(tǒng)一界面，通信協(xié)議，控制規(guī)范，我們可以降低研發(fā)費(fèi)用，提高系統(tǒng)的增長(zhǎng)和維修可能性。{新段落}組件設(shè)計(jì)創(chuàng)造可能性讓我們依照需求快速搭建和調(diào)整無(wú)人機(jī)系統(tǒng)。換傳感器、提升控制算法或是增加新功能，任何都可在短時(shí)間內(nèi)完成。這樣的彈性設(shè)計(jì)方式會(huì)大大推動(dòng)無(wú)人機(jī)技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用擴(kuò)展。五、結(jié)論四軸無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制技術(shù)作為核心技術(shù)之一，確保飛行穩(wěn)固和任務(wù)執(zhí)行效果是非常關(guān)鍵的。隨著科技持續(xù)提升和無(wú)人機(jī)應(yīng)用區(qū)域的擴(kuò)大，未來(lái)的發(fā)展會(huì)圍繞智能控制和自動(dòng)調(diào)整、多傳感器融合和冗余設(shè)計(jì)、協(xié)同控制和群智能、能源效率和飛行持久力以及規(guī)整和組件設(shè)計(jì)的關(guān)鍵趨勢(shì)展開(kāi)。這些趨勢(shì)不僅會(huì)提升四軸無(wú)人機(jī)的控制精度和魯棒性，也會(huì)推向更智能化、更自主化和協(xié)同化的方向發(fā)展。通過(guò)集合先進(jìn)的控制算法、多傳感器信息、分布協(xié)同策略和高效能源管理技術(shù){5}，四軸無(wú)人機(jī)將在更多應(yīng)用場(chǎng)景中產(chǎn)生重要影響，從農(nóng)業(yè)、物流到環(huán)境監(jiān)測(cè)等行業(yè)，都將迎來(lái)前所未有的發(fā)展機(jī)會(huì)。馬中靜,鄧斌,郭勝杰,等.四旋翼無(wú)人機(jī)新工科人才培養(yǎng)的教學(xué)探索[J].電氣電子教學(xué)學(xué)報(bào),2024,46(02):199-204.王寧濤,陸偉民,應(yīng)彬,等.基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的四旋翼無(wú)人機(jī)目標(biāo)軌跡跟蹤控制[J].航天控制,2024,42(06):11-17.DOI:10.16804/ki.issn1006-3242.2024.06.009.高宏建,陳霖周廷,胡建興,等.基于改進(jìn)CPSO算法的四旋翼無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制參數(shù)優(yōu)化方法[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制,2025,33(02):143-151.DOI:10.16526/ki.11-4762/tp.20