无人机系列及飞控算法

人工智能之无人机系列及飞控算法重点知识总结，包括无人机分类、飞控系统、无人机飞控三大算法等等。

无人机系列及飞控算法

• 无人机分类
  • 可分为固定翼无人机，旋翼无人机，无人飞艇，伞翼无人机，扑翼无人机等
• 飞控系统
  • 飞控系统功能
    • 完成起飞，空中飞行，执行任务，返航等整个飞行过 程的核习系统，对无人机实现全权控制与管理，是无人机的大脑。
    • 无人机姿态稳定与控制
    • 与导航子系统协调完成航迹控制
    • 起飞与返航控制
    • 无人机飞行管理
    • 无人机任务管理与控制
    • 应急控制
• 无人机飞控三大算法
  • 捷联式惯性导航系统
    • 分类：分为平台式惯性导航和捷联式惯性导航。
    • 利用载体上的加速度计、陀螺仪这两种惯性远见，去分别测出飞行器的角运动信息和线运动信息，与初始姿态、初始航向、初始位置一起交给计算模块，由计算模块推算出飞机的姿态、速度、航向、位置等导航参数的自主式导航方法。
  • 卡尔曼滤波算法
    • 卡尔曼滤波算法采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻地观测值来更新对状态变量的估计，求出现刻的估计值。
    • 应用：机器人导航，控制， 传感器数据融合甚至军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。如：在雷达中，卡尔曼滤波利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响，得到一个关于目标位置最优的估计。
  • 飞行控制PID算法
    • PID控制器是一种线性控制器，它主要根据给定值和实际输出值构成控制偏差，然后利用偏差给出合理的控制量。
    • 应用：在工程应用领域，基于经典PID的控制算法仍然是最简单、最有效的控制方案。目前主流的几款开源飞控中，都是采用PID控制算法来实现无人机的姿态和轨迹控制。
• 飞控算法程序用什么语言
  • MWC
  • APM（ArduPilotMega）:是在2007年由DIY无人机社区（DIY Drones）推出的飞控产品，是当今最为成熟的开源硬件项目。APM基于Arduino的开源平台，对多处硬件做出了改进，包括加速度计、陀螺仪和磁力计组合惯性测量单元（IMU）。 通过开源软件Mission Planner，开发者可以配置APM的设置，接受并显示传感器的数据，使用Google Map完成自动驾驶等功能。
  • PX4 & PIXHawk: PX4是一个软硬件开源项目（遵守BSD协议），目的在于为学术、爱好和工业团体提供一款低成本、高性能的高端自驾仪。 该飞控是目前全世界飞控产品中硬件规格最高的产品，也是当前爱好者手中最炙手可热的产品。