本发明专利技术公开了一种基于BP神经网络的无人机驾驶路线航点标定方法，包括以下步骤：随机产生1000个三维坐标点；建立BP神经网络输入层的矩阵P；列出BP神经网络输出端矩阵T；建立BP神经网络；训练该BP神经网络；拟合出无人机的航点路线。与现有技术相比，本发明专利技术将无人机可划定标点数量增大、无人机标点路线具有方向性和可完善无人机自动驾驶仪系统，创新性地应用了BP神经网络技术，并在此基础上快速有效地实现无人机地面站对航点路线的设计，能够应用在无人机的自动驾驶仪上；作为新颖的基于神经网络的自动驾驶仪航点路线方案，在以后的无人机自动驾驶仪研究中有极大的发展前景。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机自动驾驶
，特别是涉及一种无人机驾驶路线的航点标 定方法。
技术介绍
近年来，无人机的发展特别迅猛。无人机使用范围已从军事拓展至民用及科研多 个领域。军事上，无人机可用于侦查监视、中继通信、电子对抗、战果评估、对地（海）攻击、 早期预警等；民用上，用于大气研究、气象观测以及新技术新设备的实验验证等。 2010年4月中旬，美国陆军正式公布了 2010年至2035年的无人机系统发展路 线图：陆军的近期目标是实现直升机的无人驾驶，即装备新型舰载垂直直升机起降战术 无人机，以填补当前迫切的战争需求。有关无人机自动驾驶仪的研究，也愈演愈烈。加 拿大MicroPilot公司的无人直升机自动驾驶仪MP2128HELI、瑞士WcControl公司的 wcPilotlOOO微小型无人直升机自动驾驶仪以及美国加州理工研发的HcliAP无人直升机 自动驾驶仪都是典型的代表。目前，国内的无人机自动驾驶仪研究水平还处于仿制阶段，整体研发尚处于起步 阶段。 BP神经网络属于前向网络，是神经网络的核心，也是整个神经网路体系中的精华， 同时它有别于多层感知器。
技术实现思路
针对上述的现有技术及存在的问题，本专利技术提出了一种基于BP神经网络的无人 机驾驶路线航点标定方法，在该领域创新性地应用了BP神经网络技术，实现针对无人机地 面站在地图上航点的无人机飞行路线标定。 本专利技术提出了一种基于BP神经网络的无人机驾驶路线航点标定方法，包括以下 步骤： 步骤1:随机产生1000个三维坐标点，用于模拟地面站地图上的1000个航点； 步骤2:建立BP神经网络输入层的矩阵P; 其中，（an，a21，a31)表示第1个航点，（a21，a22,a32)表示第2个航点，以此类推， (al999，a2999，a3999)表不弟 999 个航点，（all。。。，a21。。。，a31000 )表示第1000个航点。 步骤3 :建立BP神经网络输出端矩阵T; 其中，（bn，b21，b31)表示系统输出经过的第1个航点，（b12,b22,b32)表示系统输出 经过的第2个航点，以此类推，（b1999，b2999，b3999)表示系统输出经过的第999个航点，（b_。， b21_，b31_)表示系统输出经过的第1000个航点。同时，矩阵P与矩阵T相等，即P=T。 步骤4 :建立BP神经网络，net=netff(P，T，3)，其中，P、T分别表示BP神经网络 输入和输出矩阵，3表示设计的ΒΡ神经网络有一个隐含层，且隐含层神经元个数为3; 步骤5 :训练该ΒΡ神经网络， =train(net,Ρ，Τ)，使用输入、输出矩阵对 BP神经网络net进行训练，同时得到新的神经网络net，tr用于记录训练的步数印och和 f生能perf; 步骤6 :针对BP神经网络的矩阵输出，使用plot3函数对矩阵所代表的航线点进 行连线，生成无人机的航点路线。与现有技术相比，本专利技术将无人机可划定标点数量增大、无人机标点路线具有方 向性和可完善无人机自动驾驶仪系统，创新性地应用了BP神经网络技术，并在此基础上快 速有效地实现无人机地面站对航点路线的设计，能够应用在无人机的自动驾驶仪上； 作为新颖的基于神经网络的自动驾驶仪航点路线方案，在以后的无人机自动驾驶 仪研究中有极大的发展前景。【附图说明】 图1是100个航点下的标定路线示意图； 图2是100个航点下实际飞行路线与设计路线之间的误差性能曲线示意图； 其中，Train、Validation、Test分别表示训练的结果性能、检验的结果性能、验证 的结果性能。Performance表示系统性能，Epochs表示系统训练的步数。从图中可以看出， 三条曲线在1000步时，误差都下降到了 10 5(百分比值）。 图3是1000个航点下的标定路线示意图； 图4是1000个航点下实际飞行路线与设计路线之间的误差性能曲线示意图； 其中，Train、Validation、Test、Best分别表示训练的结果性能、检验的结果性能 验证的结果性能、系统最佳状态下的性能。Performance表示系统性能，Epochs表示系统训 练的步数。BestValidationPerformanceis0· 00046723atepoch1000表不在训练到 1000步时的最佳检验性能是0. 00046723。同时，系统性能用最小均方误差表示MSE(Mean SquaredError)。可以看到，图中①②③条曲线有重叠，说明训练、检验、验证、最佳的结果 性能相似。 图5为本专利技术整体流程图。【具体实施方式】 以下结合附图及【具体实施方式】，进一步详述本专利技术的技术方案。 普通无人机自动驾驶的路线航点标定都在100个以内，本专利技术基于BP神经网络 (ErrorBackPropagation，即误差反向传播算法神经网络）可以将航点数量提高到1000 个。虽然要使用BP神经网络进行飞行路线的训练需要一定的时间，但是，本专利技术利用基于 BP神经网络这一创新点，标定精确度可以达到10 4数量级（误差值与实际值的比值大小）。 同时，在使用BP神经网络时，可以标定航点的方向，从而判断无人机飞行方向是否正确。当 无人机在两个航点间飞行时，利用本专利技术的标定结果可以给出实际飞行路线与设计路线之 间的误差，如果误差过大，那么系统就会给出警报。这样，有利于进一步完善无人机自动驾 驶仪。 本专利技术的仿真在MATLAB下进行的： 首先利用MATLAB中的randi函数生成随机的三维航点数据（分别采用了一组100 个航点和本专利技术的1000个航点进行对比）；限定数据范围，模拟空中三维点，并使航点达到 1000 个。 其次，建立BP神经网络（采用三层的神经网络，其包含输入层、输出层以及一个隐 含层），隐含层采用tansig函数，输出层采用purelin函数，BP网络的权值/阈值学习函数 为learngdm，其性能函数为MSE(MeanSquareError)，即用均方误差函数作为性能分析的 指标； 最后，针对以上的航点进行曲线拟合，形成无人机的飞行路线。 BP神经网络将输入数据的60 %用于训练，20 %用于检验，20 %用于验证，采用了 提前终止的策略，防止过拟合的情况发生，精确度有所提高。如图2和图4所示，分别给出 了 〇当前第1页1 2 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于BP神经网络的无人机驾驶路线航点标定方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤(1)，随机产生1000个三维坐标点，用于模拟地面站地图上的1000个航点；步骤(2)，建立BP神经网络输入层的矩阵P；P=a11a12a13...a1999a11000a21a22a23...a2999a21000a31a32a33...a3999a31000]]>其中，(a11，a21，a31)表示第1个航点，(a21，a22，a32)表示第2个航点，以此类推，(a1999，a2999，a3999)表示第999个航点，(a11000，a21000，a31000)表示第1000个航点。步骤(3)，列出BP神经网络输出端矩阵T；T=b11b12b13...b1999b11000b21b22b23...b2999b21000b31b32b33...b3999b31000]]>其中，(b11，b21，b31)表示系统输出经过的第1个航点，(b12，b22，b32)表示系统输出经过的第2个航点，以此类推，(b1999，b2999，b3999)表示系统输出经过的第999个航点，(b11000，b21000，b31000)表示系统输出经过的第1000个航点。同时，矩阵P与矩阵T相等，即P＝T。步骤(4)，建立BP神经网络，net＝netff(P,T,3)，其中，P、T分别表示BP神经网络输入和输出矩阵，3表示设计的BP神经网络有一个隐含层，且隐含层神经元个数为3；步骤(5)，训练该BP神经网络，[net,tr]＝train(net,P,T)，使用输入、输出矩阵对BP神经网络net进行训练，同时得到新的神经网络net，tr用于记录训练的步数epoch和性能perf；步骤(6)，针对BP神经网络的矩阵输出，使用plot3函数对矩阵所代表的航线点进行连线，生成无人机的航点路线。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：苏寒松，张永振，刘高华，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12
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