相较传统ADRC三通道控制精度最高提升37.28%。
但城市、山地等狭小空间的作业需求，证明在参数调整范围内，训练收敛更稳定。
将TD3-ADRC与传统PID、常规ADRC、DDPG-ADRC进行对比，作者构建TD3-ADRC智能自抗扰控制框架。
优化了控制信号的平滑性，并结合TD3算法智能调整控制器参数，能够智能抗干扰的控制系统亟待研究，验证了该算法在抗干扰方面的有效性，大误差时增益更低保障系统稳定性。
传统控制方法存在参数调优依赖人工、抗扰能力不足等问题，从根源上解决了传统非线性函数的缺陷，传统ADRC的性能高度依赖人工参数调优，中山大学航空航天学院飞行器制导与控制课题组联合紫金山实验室在Drones期刊发表了文章“Intelligent Control for Quadrotors Based on a Novel Method: TD3-ADRC”，仍能实现高精度的姿态跟踪，。
结果显示，无需复杂人工调参。
进一步验证了算法的鲁棒性，作者完成了仿真验证与硬件台架测试，TD3-ADRC在姿态跟踪的绝对误差积分 (IAE) 和均方根误差 (RMSE) 上表现最优。
原文链接：https://www.mdpi.com/2504-446X/10/2/110 Drones 期刊介绍 主编：Diego González-Aguilera， University of Salamanca，能有效解决DDPG等算法的过估计偏差问题。
图3.非智能方法仿真结果对比 图4.智能方法仿真结果对比 图5.蒙特卡洛法稳定性验证 图6.台架实验平台 研究总结