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基于Transformer模型的四旋翼無(wú)人機時(shí)空協(xié)同航跡預測方法設計
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中國電子科技集團公司第十研究所

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Design of spatiotemporal collaborative trajectory prediction method for quadcopter unmanned aerial vehicles based on Transformer model
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    摘要:

    無(wú)人機在執行任務(wù)時(shí)面臨的飛行環(huán)境復雜多變,為了減少事故的風(fēng)險,并在飛行時(shí)對異常情況進(jìn)行預測和響應,研究一種基于Transformer模型的四旋翼無(wú)人機時(shí)空協(xié)同航跡預測方法。采集四旋翼無(wú)人機原始航跡,實(shí)施異常點(diǎn)剔除和缺失點(diǎn)插值處理,以?xún)?yōu)化和清理原始航跡數據,便于后續的航跡預測。結合深度學(xué)習和表示學(xué)習方法完成數據降維,基于Transformer模型實(shí)現無(wú)人機時(shí)空協(xié)同航跡的精準預測。實(shí)驗測試結果表明,設計方法的預測結果雖然相對于真實(shí)的坐標點(diǎn)稍有偏差,然而整體結果在可接受范圍內,驗證集所有數據的均方誤差在數據條數為300時(shí)僅為0.32m,R方測試結果最接近1,具有良好的航跡預測能力。

    Abstract:

    In order to reduce the risk of accidents and predict and respond to abnormal situations in the complex and ever-changing flight environment faced by unmanned aerial vehicles (UAVs) during mission execution, a spatiotemporal collaborative trajectory prediction method based on Transformer model for quadcopter UAVs is studied. Collect the original trajectory of a quadcopter drone, implement outlier removal and missing point interpolation processing to optimize and clean up the original trajectory data for subsequent trajectory prediction. By combining deep learning and representation learning methods, data dimensionality reduction is achieved, and precise prediction of unmanned aerial vehicle spatiotemporal cooperative trajectories is achieved based on the Transformer model. The experimental test results show that although the prediction results of the design method have a slight deviation from the actual coordinate points, the overall results are within an acceptable range. The mean square error of all data in the validation set is only 0.32m when the number of data is 300, and the R-square test result is closest to 1, indicating good trajectory prediction ability.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

歐洋,漆雪蓮,胡清月.基于Transformer模型的四旋翼無(wú)人機時(shí)空協(xié)同航跡預測方法設計計算機測量與控制[J].,2024,32(6):58-64.

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  • 收稿日期:2023-11-30
  • 最后修改日期:2024-01-11
  • 錄用日期:2024-01-16
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2024-06-18
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