TWI746365B - 無人機及其飛行控制系統與方法 - Google Patents

Abstract

本發明為一種無人機及其飛行控制系統與方法，該控制系統用以控制無人機，包含浮力裝置以及飛控裝置。該浮力裝置加掛在該無人機上，且利用氣體以提供上升浮力；以及該飛控裝置包括第一人工智慧(AI)模型、第二AI模型及第三AI模型。該第一人AI模型用於輸出第一飛行參數，使該無人機得以最佳維持於定點定高位置；該第二AI模型用於輸出第二飛行參數，使該無人機得以獲致穩定飛行；以及該第三AI模型用於輸出第三飛行參數，以調整該無人機的飛行姿態，俾消除該無人機之鐘擺效應。

Description

無人機及其飛行控制系統與方法

本發明為一種無人機及其飛行控制系統與方法，尤指一種具有浮力裝置以及飛控裝置的無人機及其飛行控制系統及方法。

無人機又稱為無人飛行載具(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)，是一種無搭載人員的載具，通常使用遙控、導引或自動駕駛來控制，而可在科學研究、場地探勘、軍事、休閒娛樂用途上使用，諸如用於空拍機或當作一個在空中定高定點的基地台。目前一般的無人機都難免有飛行時間的限制，大多為最久30分鐘，其中主要的原因在於本身能負擔的酬載重量與提供動力的電池有其容量的限制，因而如欲達成使無人機(包含旋翼機和定翼機)具備長久滯空的能力，大多使用下述方法進行以延長滯空的時間：

1.太陽能無人機：在2019年07月美國科學家研發全新的太陽能熱光電電池(thermophotovoltaics，STPV)，但發電效率不佳，仍不斷嘗試在太陽能電池背面裝設反射鏡，盼望能再提高轉換效率，且該太陽能無人機也需要布置相當大的空間，例如：裝設在機翼上。

2.飛艇無人機：是在上方裝設有一個超級巨大氣囊的氦氣球，此飛艇無人機的大小相當於一架小型的空中客機，製造的成本極高。

3.氣球狀無人機：是在無人機上加掛一顆氦氣球，再裝上馬達以提供動力，此氣球狀無人機是較適用於室內，或是像風箏一樣被綁著，再用馬達控制氣球狀無人機的移動方向，整個架構基本上就是只有一顆氣球，並沒有像旋翼機之裝設有螺旋槳，所以也無法控制該氣球狀無人機的擺動。日本電信公司NTT DOCOMO在2019年4月17日發表了一款氣球狀的「無人機」，可利用鏡頭做拍攝，但仍然沒有裝設有螺旋槳，只以超音波震動的系統作為該氣球狀無人的推動力，仍然沒有任何像旋翼機之螺旋槳之設置。而一般給小孩子玩的遙控飛天鯊魚、小丑魚或充氣鯊魚等，則是在旁邊設有一台風扇做為動力，還是沒有設置任何螺旋槳，因此其機動性較差，若用於室外則易因鐘擺效應過大(例如：超過30°)而墜機。

4.繫留無人機：是在無人機上綁著電線持續做充電的動作，此繫留無人機類似於風箏，同時需要大量在地面站的設備配合，且因為綁著電線而缺乏機動性，同時製作的成本也相對較高。

因上述缺點，使得目前商用無人機，難以藉由上述四點改良的方法增加其滯空的時間，因而目前商用的無人機，幾乎皆有著30分鐘以內的限制之滯空時間，都難以達成長時間滯空的目的。

如果想要在室外對一台裝有螺旋槳的無人機上掛載氣球以增加無人機的電池容量或延長其飛行時間，則會遇到當被風吹過後，無人機將會因氣球的帶動，而產生鐘擺效應，此鐘擺效應的影響，將會發生三種狀況：1.氣球因強風，使無人機發生鐘擺現象後，造成氣球撞上無人機的螺旋槳，讓氣球破裂並造成無人機摔落；2.氣球因強風，使無人機發生鐘擺現象後，因無人機的滾動(Roll)和俯仰(Pitch)過於劇烈，當超過度時無人機的飛控裝置中之內建的安全機制將會默認此是碰撞，將產生無人機自動摔落的現象；以及3.因上升氣流過大而帶動氣球上飄，且高於馬達推力，造成氣球帶動無人機被風吹飄遠的現象。

職是之故，如何解決商用無人機皆只有30分鐘以內限制的滯空時間之問題，以提升無人機的滯空時間，本發明申請鑑於習知技術中的不足，經過悉心試驗與研究，並一本鍥而不捨之精神，終構思出本發明，藉由提出在旋翼機上掛載有氣球以克服先前技術的不足，以下為本發明之簡要說明。

本發明揭露一種飛行控制系統，用以控制無人機，包含浮力裝置以及飛控裝置。該浮力裝置加掛在該無人機上，且利用氣體以提供上升浮力；以及該飛控裝置包括第一人工智慧(AI)模型、第二AI模型及第三AI模型。該第一人AI模型用於輸出第一飛行參數，使該無人機得以最佳維持於定點定高位置；該第二AI模型用於輸出第二飛行參數，使該 無人機得以獲致穩定飛行；以及該第三AI模型用於輸出第三飛行參數，以調整該無人機的飛行姿態，俾消除該無人機之鐘擺效應。

如按照其他可採行的觀點，本發明還揭露一種無人機，包含無人機本體、飛控板以及儲存裝置。該浮力裝置加掛在該無人機本體上，用以提供上升浮力；該飛控板設於該無人機本體上，用以控制該無人機之方位；以及該儲存裝置用以儲存AI模型，其中該AI模型係以機器學習方法訓練而獲得，並根據現場環境，而輸出飛行參數至該飛控板，俾該飛控板得最佳維持該無人機本體於定點定高位置、控制該無人機以獲致一穩定飛行或調整該無人機的一飛行姿態，俾消除該無人機之一鐘擺效應。

本發明亦可以為一種控制裝有一浮力裝置的一無人機之飛行的方法，其中該無人機包括一無人機本體、用以控制該無人機之一方位的一飛控板及用以儲存一AI模型的一儲存裝置。控制無人機之飛行方法包含：以該AI模型根據一現場環境輸出一飛行參數至該飛控板；以及以該飛控板根據該飛行參數最佳維持該無人機本體於一定點定高位置、控制該無人機以獲致一穩定飛行或調整該無人機的一飛行姿態，俾消除該無人機之一鐘擺效應。

本發明為一種控制裝有浮力裝置的無人機之飛行的方法，包含在風速中辨識該無人機之飛行姿態；以及以具有AI模型的飛控裝置根據該飛行姿態調整該無人機的飛行參數或該飛行姿態，使該無人機得以獲致穩定飛行。

10:控制系統

11:無人機

110:無人機本體

12:浮力裝置

20:飛控裝置

211:第一定點模型

212:第二定點模型

221:第一飛行模型

222:第二飛行模型

231:第一姿態模型

232:第二姿態模型

241:第一飛行參數

242:第二飛行參數

243:第三飛行參數

251:返航

252:降落

253:高度調控

254:計算返航路徑

261:第一感測資訊

262:第二感測資訊

263:第三感測資訊

27:辨識傾斜方向/角度

28:飛控板

281:收發器

282:感測器

283:IMU

284:AHRS

285:GPS

286:遙控輸入

287:遙控輸出

41:飄離現象

411:辨識高度

42:辨識結果

43:鐘擺現象

第一圖：是本發明較佳實施例之飛行控制系統之前視示意圖；

第二圖：是在第一圖的飛行控制系統中飛控裝置之結構示意圖；

第三圖：是在第一圖的無人機中飛控板之結構示意圖；

第四圖：是本發明較佳實施例之飛行控制系統之運作流程示意圖；以及

第五圖：是本發明較佳實施例之又一飛行控制系統之運作流程示意圖。

為了提升商用無人機的效能、達到長滯空且平穩之機構設計與控制，本發明提出的無人機及其飛行控制系統與方法可以在無人機上加掛浮力裝置而成為一種浮力輔助型旋翼機，並利用第一、第二及第三AI模型以克服增設浮力裝置後所造成的飄離及鐘擺效應等問題。

請參閱第一圖，其顯示出本發明之用以控制無人機11的飛行控制系統10，包含浮力裝置12以及的飛控裝置20。無人機11為旋翼機且包括無人機本體110及飛控板28。浮力裝置12藉由碳纖維管搭配板子或網子以固定並加掛在無人機11的無人機本體110上，並利用該板子或該網子以減少該浮力裝置12在無人機11上之擺盪，浮力裝置12可以是氦氣球或 氫氣球等比空氣輕的氣體以在室內或室外提供上升浮力，且浮力裝置12可以增加無人機11的電池容量或延長無人機11的飛行時間。飛控裝置20設置於無人機11上，且包括如第二圖所示的第一人工智慧(AI)模型、第二AI模型及第三AI模型。如第三圖所示，第一AI模型用於輸出第一飛行參數241，使無人機11得以最佳維持於定點定高位置；第二AI模型用於輸出第二飛行參數242，使無人機11得以獲致穩定飛行；以及第三AI模型用於輸出第三飛行參數243，以調整無人機11的飛行姿態，俾消除無人機11之鐘擺效應。因此，無人機11藉由第一、第二及第三AI模型決定移動方向及移動距離。本發明使用機器學習來訓練第一、第二及第三AI模型，該機器學習為事先學習之監督式學習(Supervised Learning)、非監督式學習(Unsupervised Learing)或即時學習之強化式學習(Reinforcement Learning)。

前述實施例中，無人機11的飛控板28(又稱為飛行控制器或PID控制器)如第三圖所示，飛控板28裝設有收發器281及複數個感測器282，複數個感測器282用以根據現場環境提供第一、第二及第三感測資訊261,262,263，複數個感測器282包括慣性測量單元(IMU)283、姿態及航向參考系統(Attitude and Heading Reference System,AHRS)284及全球定位系統(GPS)285。收發器281進行遙控輸出(RC Output)287以將複數個感測器282得到的第一、第二及第三感測資訊261,262,263分別輸入至第一、第二及第三AI模型。第一、第二及第三AI模型分析第一、第二及第三感測資訊261,262,263 後，分別得到第一、第二及第三飛行參數，並將第一、第二及第三飛行參數241,242,243輸入至飛控板28的收發器281。收發器281再進行遙控(Remote Control)輸入286，該遙控輸入286包括主動輸入該第一、該第二或該第三飛行參數給該飛控板28，以控制無人機11的移動方向及移動距離

前述各實施例中，該第一、該第二及該第三感測資訊261,262,263為無人機11之飛行姿態，而第一AI模型為第一定點模型，第二AI模型為第一飛行模型221或第二圖A中的第二飛行模型222，第三AI模型為第一或第二姿態模型231,232，且第一定點、第一飛行及第一姿態模型211,221,231均為管道為基礎的學習模型(Pipelines-based Learning model)架構，第二定點、第二飛行及第二姿態模型212,222,232均為端對端的學習模型(End-to-End Learning model)架構。

前述各實施例中，第一AI模型持續監控該飄離現象，而第一感測資訊261包括滾動(Roll)、俯仰(Pitch)、目標滾動(DesRoll)、俯仰(Pitch)、目標俯仰(DesPitch)、偏航(Yaw)、目標偏航(DesYaw)及無線電操縱(Radio Control)輸出之各螺旋槳馬達電壓/電流及該GPS所提供之高度(Latitude)、經度(Longitude)及緯度(Altitude)。請參閱第四圖，第一AI模型於分析第一感測資訊261後，即將第一飛行參數241輸入至該飛控板28，第一飛行參數241包括啟動/不啟動降落252模式、與返航251有關之指定經度、指定緯度及指定高度、以及高度調控253(例如：降低高度)。第一定點模型211辨識是否有飄離現象41發生，若無飄離現象41時，感測器282即繼續提供第一 感測資訊給第一定點模型211，而當發生飄離現象41時，第一定點模型211辨識是否有飄離現象41發生，若無飄離現象41時，感測器282即繼續提供第一感測資訊給第一定點模型211，而當發生飄離現象41時，即執行返航程式以進行返航251的程序，根據該指定經度、該指定緯度及該指定高度以計算返航路徑254，並轉換相對應的該遙控輸入286的參數，再輸入到該飛控板28中，以使無人機11自動飛回原先的位置；且當發生飄離現象41時，同時亦辨識無人機11的高度411，當無人機11的高度大於2公尺時(在第四圖中的θ值為2公尺)，即進行降低高度之高度調控253，藉以降低無人機11所受到的風力之影響，當無人機11的高度已經小於2公尺時，第一定點模型211使無人機11進行就地安全降落252。

第一定點模型211亦可以改為如第五圖所示的第二定點模型212，即可不需經過辨識飄離現象41及高度411，而直接輸出第一飛行參數241以進行返航(至原滯空點)251、就地安全降落252或、高度調控253，藉由返航251以消除飄離現象。

前述各實施例中，第二AI模型係持續監控該穩定飛行，而第二感測資訊262包括滾動、目標滾動、俯仰、目標俯仰、偏航、目標偏航、XYZ加速度的參數及該GPS所提供之高度。請參閱第四圖，第二AI模型於分析第二感測資訊262後，即將第二飛行參數242輸入至該飛控板28。第二飛行參數242包括穩定滾動(Stabilize Roll)、穩定俯仰及穩定偏航的比例(P)、滾動比率(Rate Roll)、俯仰比率及偏航比率的比例積 分微分(PID)及最大積分(IMAX)、油門加速(Throttle Accel)的比例積分(PI)及高度保持(Altitude Hold)的比例。且第一飛行模型221更包括執行飛行姿態辨識以獲致辨識結果42，並根據該辨識結果以輸出第二飛行參數242。

第一飛行模型221亦可以改為如第五圖所示的第二飛行模型222，即可不需經過飛行資訊辨識而直接輸出第二飛行參數。監督式學習方法能使PID控制讓具有浮力裝置12的無人機11受外力影響後的水平修復能力穩定滾動/俯仰達到最高效果。利用AI的大數據分析，分析目前無人機11所在環境，根據環境的變化，自動調整完美的PID控制參數，使無人機11在任意高度與風力狀態，皆能保持應有的穩定度。

前述各實施例中，第三AI模型係持續監控該飛行姿態，而第三感測資訊263包括滾動、目標滾動、俯仰、目標俯仰、偏航、目標偏航、X、Y、Z加速度、無線電操縱輸出之各螺旋槳馬達電壓/電流及該GPS所提供之高度。請參閱第四圖，第三AI模型於分析第三感測資訊263後，即將第三飛行參數243輸入至該飛控板28。第三飛行參數243為該滾動、該俯仰、該油門及該偏航的輸入，且第一姿態模型231的基本概念為辨識是否發生一鐘擺現象43，若無鐘擺現象40時，感測器282即繼續提供第三感測資訊給第三AI模型，而當發生鐘擺現象40時，即辨識該鐘擺效應之一傾斜方向(即被甩出去的方向)/角度27，以操控無人機11向傾斜的反方向(即被甩出去的反方向)移動，即得以主動消除該鐘擺效應。使用AI辨識其鐘擺現象發生，然後透過AI模型自動辨識無人機傾斜角 度，且使用AI模型自動姿態調整，透過即時循環調整後，無人機11即可在任意機型、並掛載任意顆氣球的狀態下，解決具有浮力裝置12的無人機11的鐘擺效應之影響。

當然，第一姿態模型231亦可以改為如第五圖所示的第二姿態模型232，如此即可不需經過鐘擺現象43辨識而直接輸出第三飛行參數。

如按照其他可採行的觀點，本發明還揭露一種無人機11，包含無人機本體110、飛控板28以及儲存裝置(例如：在飛控裝置20中的記憶裝置)。浮力裝置12加掛在無人機本體110上，用以提供上升浮力；飛控板28設於無人機本體110上，用以控制無人機11之方位；以及該儲存裝置用以儲存AI模型，其中AI模型係以機器學習方法訓練而獲得，並根據現場環境，而輸出飛行參數至飛控板28，俾飛控板28得最佳維持無人機本體110於定點定高位置、控制無人機11以獲致穩定飛行或調整無人機11的飛行姿態，俾消除該無人機之鐘擺效應。

本發明亦可以為一種控制裝有浮力裝置12的無人機11之飛行的方法，其中無人機11包括無人機本體110、用以控制無人機之方位的飛控板28及用以儲存AI模型(例如：第一AI模型、第二AI模型或第三AI模型)的儲存裝置(例如：在飛控裝置20中的記憶裝置)。控制方法包含：以AI模型根據現場環境輸出飛行參數(例如：第一飛行參數241、第二飛行參數242或第三飛行參數243)至該飛控板28；以及以飛控板28根據該飛行參數最佳維持無人機本體110於定點定高位置、控制無人機11以獲致穩定飛行或調整無人機11的飛行姿 態，俾消除無人機11之鐘擺效應。

本發明為一種控制裝有浮力裝置12的無人機11之飛行的方法，包含在風速中辨識無人機11之飛行姿態；以及以具有AI模型(例如：第一AI模型、第二AI模型或第三AI模型)的飛控裝置20根據該飛行姿態調整無人機11的飛行參數(例如：第一飛行參數241、第二飛行參數242或第三飛行參數243)或該飛行姿態，使無人機11得以獲致穩定飛行。

通常無人機11在控制螺旋槳進行滾動是包括左滾動以向左移動以及右滾動以向右移動，而無人機11在控制螺旋槳進行俯仰則是包括上仰以往後移動以及下俯以往前移動。本發明以無人機11總重為1100g為例，只多掛載4顆22吋的氦氣球，利用氦氣球所提供的升力，減輕約184克的重量，如以電池容量2800mAh(空載)在4m高的飛行時間12分35秒，與本發明的電池容量5000mAh+四顆氣球在相同高度的飛行時間30分09秒相比，將可增加17分34秒的飛行時間，總延長時間的效能為140%，大幅提升長滯空飛行的時間。即使與5000mAh(空載)的飛行時間27分18秒相比，亦可增加2分51秒(增加10.4%)。本發明的飛行控制系統10可使氦氣球無人機11保持穩定且持久的飛行，避免無人機不適當的過度反應，節約無人機電池能源。本發明的飛行控制系統10藉由調整適當的PID，這樣飛行控制器能及時的判斷，無人機11該如何抵抗側風，以至於不被風給吹走，讓四軸的馬達能有所作動。假定無人機11被風往後吹時，無人機將會即時的，調大後面兩顆馬達的馬力往前做俯仰，使無人機能與風抵抗，能讓無 人機能順利定高定點。

綜上所述，本發明確能藉由嶄新的控制系統而獲得一種利用浮力裝置以增加無人機的電池容量或延長飛行時間的效果，同時藉由訓練好的AI模型以克服加掛浮力裝置所造成的問題，並且所運用之將感測資訊輸入AI的模型，果能獲致飛控板適時取得各種飛行參數以穩定無人機的飛行及姿態之功效。故凡熟習本技藝之人士，得任施匠思而為諸般修飾，然皆不脫如附申請專利範圍所欲保護者。

211:第一定點模型

221:第一飛行模型

231:第一姿態模型

241:第一飛行參數

242:第二飛行參數

243:第三飛行參數

251:返航

252:降落

253:高度調控

254:計算返航路徑

261:第一感測資訊

262:第二感測資訊

263:第三感測資訊

27:辨識傾斜方向/角度

41:飄離現象

411:辨識高度

42:辨識結果

43:鐘擺現象

Claims (9)

1. 一種飛行控制系統，用以控制一無人機，該無人機具有一飛控板，包含：一浮力裝置，加掛在該無人機上，且利用一氣體以提供一上升浮力；以及一飛控裝置，連接於該飛控板，該飛控板裝設有一收發器及複數個感測器，該複數個感測器包括一慣性測量單元(IMU)、一姿態及航向參考系統(Attitude and Heading Reference System,AHRS)及一全球定位系統(GPS)，用以提供一第一、一第二及一第三感測資訊，該飛控裝置包括：一第一人工智慧(AI)模型，用於輸出一第一飛行參數，使該無人機得以最佳維持於一定點定高位置，其中該第一飛行參數包括一啟動/不啟動降落模式、一指定經度、一指定緯度、一指定高度及一高度調控；一第二AI模型，用於輸出一第二飛行參數，使該無人機得以獲致一穩定飛行，其中該第二飛行參數包括一穩定滾動、一穩定俯仰及一穩定偏航的比例(P)、一滾動比率、一俯仰比率及一偏航比率的比例積分微分(PID)及最大積分(IMAX)、一油門加速的比例積分(PI)及一高度保持的比例；以及一第三AI模型，用於輸出一第三飛行參數，以調整該無人機的一飛行姿態，俾消除該無人機之一鐘擺效應，其中該第三飛行參數為一滾動、一俯仰、一油門及一偏航的輸入，該收發器將該第一、該第二及該第三感測資訊分別輸入至該 第一、該第二及該第三AI模型，並輸入該第一、該第二或該第三飛行參數給該飛控板，該第一AI模型於分析該第一感測資訊後，將該第一飛行參數輸入至該飛控板，該第二AI模型於分析該第二感測資訊後，將該第二飛行參數輸入至該飛控板，該第三AI模型於分析該第三感測資訊後，將該第三飛行參數輸入至該飛控板。
2. 如請求項1所述之控制系統，其中該浮力裝置用於增加該無人機的一電池容量或延長該無人機的一飛行時間，該無人機用以接收該第一飛行參數以進行一返航或一就地安全降落，藉由該返航以消除一飄離現象，該無人機為一旋翼機，而該浮力裝置為一氦氣球或一氫氣球，且訓練該第一、該第二及該第三AI模型係使用一機器學習以取得，該機器學習為一監督式學習(Supervised Learning)、一非監督式學習(Unsupervised Learning)或一強化式學習(Reinforcement Learning)。
3. 如請求項2所述之控制系統，其中，而該第一AI模型為一第一或一第二定點模型，該第二AI模型為一第一或一第二飛行模型，該第三AI模型為一第一或一第二姿態模型，且該第一定點、該第一飛行及該第一姿態模型均為一管道為基礎的學習模型(Pipelines-based Learning model)架構，該第二定點、該第二飛行及該第二姿態模型均為端對端的學習模型(End-to-End Learning model)架構。
4. 如請求項3所述之控制系統，其中該第一AI模型係持續監控該飄離現象，而該第一感測資訊包括一滾動、 一俯仰、一目標滾動、一俯仰、一目標俯仰、一偏航、一目標偏航及一無線電操縱輸出之各螺旋槳馬達電壓/電流及該GPS所提供之一高度、一經度及一緯度，且該第一定點模型更包括利用一返航程式以執行該返航的一程序，該程序根據該指定經度、該指定緯度及該指定高度以計算一返航路徑，並轉換相對應的該遙控輸入的參數，再輸入到該飛控板中。
5. 如請求項3所述之控制系統，其中該第二AI模型係持續監控該穩定飛行，而該第二感測資訊包括一滾動、一目標滾動、一俯仰、一目標俯仰、一偏航、一目標偏航、一X、Y、Z加速度的參數及該GPS所提供之一高度，且該第一飛行模型更包括執行一飛行姿態辨識以獲致一辨識結果，並根據該辨識結果以輸出該第二飛行參數。
6. 如請求項3所述之控制系統，其中該第三AI模型係持續監控該飛行姿態，而該第三感測資訊包括一滾動、一目標滾動、一俯仰、一目標俯仰、一偏航、一目標偏航、一X、Y、Z加速度、一無線電操縱輸出之各螺旋槳馬達電壓/電流及該GPS所提供之一高度，且該第一姿態模型更辨識該鐘擺效應之一傾斜方向/角度，以操控該無人機向一傾斜的反方向移動，以主動消除該鐘擺效應。
7. 如請求項2所述之控制系統，其中該浮力裝置藉由一碳纖維管搭配一板子或一網子以固定於該無人機上，而該無人機藉由該第一、該第二及該第三AI模型決定一移動方向及一移動距離，且當該無人機之該高度小於2公尺時，該第一、該第二及該第三AI模型使該無人機的進行該就地安全 降落。
8. 一種無人機，包含：一無人機本體；一浮力裝置，加掛在該無人機本體上，用以提供一上升浮力；一飛控板，設於該無人機本體上，用以控制該無人機之一方位，該飛空板設有複數個感測器，該複數個感測器包括一慣性測量單元(IMU)、一姿態及航向參考系統(Attitude and Heading Reference System,AHRS)及一全球定位系統(GPS)，用以提供一第一、一第二及一第三感測資訊；以及一儲存裝置，用以儲存一AI模型，其中該AI模型係以一機器學習方法訓練而獲得，並根據一現場環境從該複數個感測器所獲得的該第一、該第二及該第三感測資訊，而輸出一飛行參數至該飛控板，俾該飛控板得最佳維持該無人機本體於一定點定高位置、控制該無人機以獲致一穩定飛行或調整該無人機的一飛行姿態，俾消除該無人機之一鐘擺效應，其中該飛行參數包含一第一飛行參數、一第二飛行參數以及一第三飛行參數，該第一飛行參數包括一啟動/不啟動降落模式、一指定經度、一指定緯度、一指定高度及一高度調控，該第二飛行參數包括一穩定滾動、一穩定俯仰及一穩定偏航的比例(P)、一滾動比率、一俯仰比率及一偏航比率的比例積分微分(PID)及最大積分(IMAX)、一油門加速的比例積分(PI)及一高度保持的比例，該第三飛行參數為一滾動、一俯仰、一油門及一偏航的輸入，且該AI模型輸入該第一、該第二及 該第三飛行參數至該飛控板。
9. 一種控制裝有一浮力裝置的一無人機之飛行的方法，其中該無人機包括一無人機本體、用以控制該無人機之一方位的一飛控板、設於該飛空板的一慣性測量單元(IMU)、一姿態及航向參考系統(Attitude and Heading Reference System,AHRS)及一全球定位系統(GPS)，及用以儲存一AI模型的一儲存裝置，包含：以該AI模型根據一現場環境從該慣性測量單元、該姿態及航向參考系統、該全球定位系統所獲得的一第一、一第二及一第三感測資訊，輸出一飛行參數至該飛控板，其中該飛行參數包含一第一飛行參數、一第二飛行參數以及一第三飛行參數，該第一飛行參數包括一啟動/不啟動降落模式、一指定經度、一指定緯度、一指定高度及一高度調控，該第二飛行參數包括一穩定滾動、一穩定俯仰及一穩定偏航的比例(P)、一滾動比率、一俯仰比率及一偏航比率的比例積分微分(PID)及最大積分(IMAX)、一油門加速的比例積分(PI)及一高度保持的比例，該第三飛行參數為一滾動、一俯仰、一油門及一偏航的輸入，且該AI模型輸入該第一、該第二及該第三飛行參數至該飛控板；以及以該飛控板根據該飛行參數最佳維持該無人機本體於一定點定高位置、控制該無人機以獲致一穩定飛行或調整該無人機的一飛行姿態，俾消除該無人機之一鐘擺效應。

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