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| 基于LSTM的四旋翼无人机轨迹预测方法 | |
| 作者姓名： | 陆佳欢 曹宇轩 羊钊 谢华 朱仁伟 |
| 作者单位： | 1. 南京航空航天大学民航学院;2. 中国人民警察大学警务指挥与战术;3. 南京航空航天大学通用航空与飞行学院;4. 中规院(北京)规划设计有限公司江苏分公司 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(52172328)； |
| 摘 要： | 实时、准确、高效的轨迹预测是对四旋翼无人机进行有效管控的重要前提.基于深度学习理论，提出一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的四旋翼轨迹预测方法.在LSTM基础上，使学习速率自动调整，基于四旋翼无人机位置坐标与速度参量，对轨迹数据进行训练与预测，其经度、纬度、高度误差分别为6.04、6.45、2.33 m.分析历史时间步长对于预测精度的影响，结果表明历史学习步长为40～45时，LSTM预测结果最佳；比较不同预测步数的预测误差，结果表明一步预测、两步预测误差结果较好，三步预测误差显著增大. |
| 关 键 词： | 四旋翼无人机 长短期记忆神经网络 轨迹预测 深度学习 学习速率 预测误差 |