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本发明公开一种无人机灌篮、反弹自演化智能系统及控制方法，无人机智能系统包括四旋翼无人机、三个摄机、飞行控制器、机载中央处理器、地面数据处理基站和篮球投射装置。控制的方法包括双欠稳系统的控制方法和无人机自演化学习的控制方法。双欠稳系统的控制方法对无人机欠稳飞行模型中，增加了可以预估的干扰，为了补偿预估的干扰对无人机的反作用力，设计干扰补偿器进行逼近，消除可以预估的干扰对无人机带来的不稳定的因素，增强整个双欠稳系统的闭环性能，实现无人机飞行状态的自我修复。无人机自演化学习的控制方法，是机理模型和数据模型结合得出的控制方法，机理模型是对篮球飞行轨迹建立规则，数据模型通过一定数量的样本进行学习训练。

（1）本发明的无人机携带篮球可以完成灌篮、反弹入篮的功能。 （2）本发明提出的基于规则的的无人机自演化模型，通过在本质约束下，通过最基本的规则不断迭代，能够适应不同复杂的环境（包括无人机控制的误差、视觉计算的误差、篮球及场地测量的误差等等），可以在不同环境下都具有适应性较高的能力。 （3）依托本发明的无人机投篮球的项目，与已有的“自学习”相比较，验证所提出的“自演化学习”在学习的过程中，所需的样本容量更少，学习能力更快， （4）本发明方法在可预知的干扰下，对模型本身进行控制时，考虑到四旋翼无人机自身存在姿态的耦合关系以及外部确定性干扰对闭环系统的影响，可以保证每个通道的实际姿态值跟踪上期望值，有更好的响应跟踪效果，提高飞行器闭环系统的鲁棒性。 （5）在学习的过程中，充分考虑了复杂环境的不确定性，朝着控制的精度不断提高的预定目标不断演化，最终实现无人机的灌篮和反弹投篮。

浙江大学机器人研究院（以下简称“研究院）是为了贯彻落实浙江省委省政府关于推进工业转型升级的战略部署，在余姚市的大力推动下，于2017年由浙江大学和余姚市合作共建的新型研发机构。 研究院面向科技前沿、面向经济发展主战场，将机器人、智能装备研发及产业化作为主要突破方向；立足余姚、服务浙江、面向全国。以“合作、创新、智能、引领”为理念，以体制机制创新为抓手，以科技研发、成果转化和人才培育为核心，着力构建技术-人才-产业深度融合的创新创业生态；努力建成为国内一流的机器人领域政、产、学、研、用深度融通的新高地。