[發明專利]傾轉雙旋翼飛行器及其姿態控制方法

在審

• 申請號: 202210480301.3
• 申請日: 2022-05-05
• 公開（公告）號: CN114756044A
• 公開（公告）日: 2022-07-15
• 發明（設計）人: 姚剛;章池生;肖鑫;胡會明;陳海濤;劉坤
• 申請（專利權）人: 佛山市鷹火微峰科技有限公司
• 主分類號: G05D1/08
• 分類號: G05D1/08
• 代理公司: 深圳市順天達專利商標代理有限公司 44217
• 代理人: 郭偉剛

1.一種傾轉雙旋翼飛行器，其特征在于，包括懸停囊體(10)，飛控模塊(30)、遙控模塊(40)以及兩套傾轉旋翼組合結構(20)；

所述傾轉旋翼組合結構(20)包括電機(21)、可傾轉地安裝在懸停囊體(10)上并與電機(21)連接、用于傾轉電機(21)的舵機(22)；所述電機(21)上安裝有螺旋槳；

飛控模塊(30)安裝在懸停囊體(10)上且與傾轉旋翼組合結構(20)電性連接，用于控制傾轉旋翼組合結構(20)工作；遙控模塊(40)與飛控模塊(30)通信連接、用于向飛控模塊(30)發出控制指令。

2.根據權利要求1所述的傾轉雙旋翼飛行器，其特征在于，懸停囊體(10)中填充有氦氣或氫氣。

3.根據權利要求1所述的傾轉雙旋翼飛行器，其特征在于，懸停囊體(10)呈球形，兩套傾轉旋翼組合結構(20)分別掛載于懸停囊體(10)赤道上，并以懸停囊體(10)球心為對稱點中心對稱。

4.一種如權利要求1-3中任意一項所述傾轉雙旋翼飛行器的姿態控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、構建PID神經網絡結構，該PID神經網絡結構的網絡層數為3；PID神經網絡結構的輸入層節點采用傾轉雙旋翼飛行器的飛行姿態信息和姿態穩定性衡量值，PID神經網絡結構的輸出層節點采用傾轉雙旋翼飛行器的飛行控制參數；

步驟2、收集傾轉雙旋翼飛行器的歷史飛行姿態信息以及對應的歷史飛行控制參數和歷史姿態穩定性衡量值，并輸入到所述PID神經網絡結構中進行訓練，得到初步訓練好的神經網絡模型；

步驟3、通過初步訓練好的神經網絡模型對傾轉雙旋翼飛行器進行飛行控制，若發生傾轉雙旋翼飛行器的姿態穩定性衡量值實時反饋值的偏差值超出預設PID控制閾值時，則采用傾轉雙旋翼飛行器的姿態穩定性衡量值實時反饋值以及相應的飛行姿態信息對所述初步訓練好的神經網絡模型進行迭代學習訓練，產生對應的飛行控制參數，并采用該飛行控制參數對傾轉雙旋翼飛行器進行飛行控制。

5.根據權利要求4所述的姿態控制方法，其特征在于，所述采用傾轉雙旋翼飛行器的姿態穩定性衡量值實時反饋值以及相應的飛行姿態信息對所述初步訓練好的神經網絡模型進行迭代學習訓練，產生對應的飛行控制參數，并采用該飛行控制參數對傾轉雙旋翼飛行器進行飛行控制包括：

步驟3.1、將對初步訓練好的神經網絡模型進行迭代學習訓練所產生的飛行控制參數用于對傾轉雙旋翼飛行器的飛行控制，從而產生新的姿態穩定性衡量值實時反饋值；

若該新的姿態穩定性衡量值實時反饋值的偏差值沒有超出預設PID控制閾值，則采用所述對初步訓練好的神經網絡模型進行迭代學習訓練所產生的飛行控制參數對初步訓練好的神經網絡模型進行迭代更新；否則，撤回所述對初步訓練好的神經網絡模型進行迭代學習訓練所產生的飛行控制參數。

6.根據權利要求4所述的姿態控制方法，其特征在于，傾轉雙旋翼飛行器的飛行姿態信息包括地磁數據、陀螺儀數據、GPS數據、氣壓計數據、旋翼角度數據、旋翼轉速數據及飛行速度數據。

7.根據權利要求4所述的姿態控制方法，其特征在于，傾轉雙旋翼飛行器的姿態穩定性衡量值包括傾轉雙旋翼飛行器的X軸偏移值、Y軸偏移值以及Z軸偏移值。