Advertisement

PX4姿态控制流程图（来自mc_att_control_main.cpp.pdf）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：PDF

简介：
本图展示了PX4开源飞行控制器中姿态控制模块的核心流程，源自文件mc_att_control_main.cpp.pdf。详细描绘了无人机的姿态估计、控制律计算及输出等关键环节。 PX4姿态控制流程图主要基于mc_att_control_main.cpp文件中的逻辑实现。该流程图详细描述了多旋翼飞行器的姿态控制系统的工作原理及其关键步骤。通过分析此文件，可以深入了解PX4如何处理传感器数据、计算期望的机身姿态，并生成相应的控制指令来驱动电机以维持或调整飞行器的姿态稳定和操控性能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PX4姿态控制流程图（来自mc_att_control_main.cpp.pdf）
    优质
    本图展示了PX4开源飞行控制器中姿态控制模块的核心流程，源自文件mc_att_control_main.cpp.pdf。详细描绘了无人机的姿态估计、控制律计算及输出等关键环节。 PX4姿态控制流程图主要基于mc_att_control_main.cpp文件中的逻辑实现。该流程图详细描述了多旋翼飞行器的姿态控制系统的工作原理及其关键步骤。通过分析此文件，可以深入了解PX4如何处理传感器数据、计算期望的机身姿态，并生成相应的控制指令来驱动电机以维持或调整飞行器的姿态稳定和操控性能。
     
  • PX4位置控制流程图（来自mc_pos_control_main.cpp.pdf）
    优质
    本流程图详细展示了PX4飞行控制器中位置控制模块的工作原理和执行流程，源自代码文件mc_pos_control_main.cpp，适用于无人机定位与导航研究。 PX4位置控制流程图主要基于mc_pos_control_main.cpp文件中的内容进行展示。该流程图详细描述了PX4在处理多旋翼飞行器的位置控制时的内部工作原理，包括各个模块之间的交互以及数据流的方向。通过分析这个文件可以更好地理解PX4软件框架中关于定位和导航的关键算法实现细节。
     
  • PX4 姿态控制代码流程解析
    优质
    本文深入剖析了开源飞行控制系统PX4中姿态控制模块的核心算法与实现细节，旨在帮助开发者理解其背后的代码逻辑和设计思路。适合有一定编程基础的读者学习研究。 ### PX4姿态控制流程相关代码分析 #### 一、姿态控制代码流程 在PX4飞行控制系统中，姿态控制是确保无人机稳定飞行的关键组件之一。该模块负责接收来自遥控器或者内部控制器的目标姿态指令，并根据当前无人机的实际姿态计算出需要达到的目标角速度，进而通过PID控制器等算法调整电机输出，使无人机能够按照预定的姿态飞行。 以`STABILIZE`模式为例，主要涉及的函数包括`Copter::stabilize_run()`、`Copter::fast_loop()`和`AC_AttitudeControl::attitude_controller_run_quat()`等。 ##### 1.1 `Copter::stabilize_run()` ```cpp void Copter::stabilize_run() { 将遥控器的输入转换成pitch、roll、yaw指令，并调用姿态控制模块。 } ``` 在这个函数中，主要工作是将来自遥控器的信号转换为无人机需要执行的俯仰（pitch）、横滚（roll）和偏航（yaw）指令，然后调用姿态控制模块进行进一步处理。 ##### 1.2 `Copter::fast_loop()` ```cpp void Copter::fast_loop() { 根据期望的姿态计算目标角速度，并通过电机输出实现对无人机姿态的精确控制。 run low-level rate controllers that only require IMU data attitude_control->rate_controller_run(); 控制电机输出并发送到电机库中立即执行。 send outputs to the motors library immediately motors_output(); } ``` 此部分涉及到两个核心步骤：首先通过调用`attitude_control->rate_controller_run()`来计算出目标角速度；随后，通过`motors_output()`函数将这些角速度转化为实际的电机输出，以实现对无人机姿态的精确控制。 #### 二、如何将期望的姿态转成角速度 在PX4中，将期望的姿态转换为角速度的过程涉及复杂的数学变换。这一过程主要由`AC_AttitudeControl::input_euler_angle_roll_pitch_euler_rate_yaw`函数完成。 ##### 2.1 `AC_AttitudeControl::input_euler_angle_roll_pitch_euler_rate_yaw` ```cpp void AC_AttitudeControl::input_euler_angle_roll_pitch_euler_rate_yaw(float euler_roll_angle_cd, float euler_pitch_angle_cd, float euler_yaw_rate_cds, float smoothing_gain) { 将角度值转换成弧度值，并把当前姿态的四元数转为欧拉角。 根据是否启用前馈控制，决定处理方式： 如果启用了前馈控制，则通过摇杆输入与上次目标姿态差异、平滑增益及限制加速度等计算本次目标欧拉角速率； 若未启用，则直接使用遥控器的pitch、roll和yaw值作为目标姿态，并将其转换为四元数表示，同时将欧拉角速率置零。 调用`attitude_controller_run_quat()`函数进行后续处理。 } ``` 在此函数中，首先根据是否启用了前馈控制来决定具体的操作方式。如果启用，则通过摇杆输入与上次目标姿态差异、平滑增益及限制加速度等计算本次的目标欧拉角速率；若未启用，则直接使用遥控器的pitch、roll和yaw值作为目标姿态，并将其转换为四元数表示，同时将欧拉角速率置零。 ##### 2.2 `AC_AttitudeControl::attitude_controller_run_quat` ```cpp void AC_AttitudeControl::attitude_controller_run_quat() { 获取当前的姿态信息。 计算目标姿态与当前姿态之间的差异，并根据此计算所需的角速度。将该角速度转换到机体坐标系中。 根据推力和姿态的角度差，决定如何调整目标推力方向： 如果角度超过60°，则设为当前位置的Z轴； 角度介于30°至60°之间时进行逐步逼近控制； 若角小于30°，直接调整到目标姿态。 } ``` 该函数主要负责计算目标姿态和当前姿态之间的差异，并据此确定所需的角速度。具体来说： - 获取当前的姿态信息。 - 计算目标与当前姿态的差值以得出所需的目标角速度。 - 将所得的角速度转换至机体坐标系中。 根据推力方向的角度误差，决定如何调整目标推力的方向： - 如果角度误差超过60°，则将目标推力设为当前位置Z轴； - 角度在30°到60°之间时进行逐步逼近控制； - 若角小于30°直接调整至目标姿态。 #### 三、电机控制 电机控制是根据计算出的目标角速度来设定实际的电机输出，进而驱动
     
  • PX4多旋翼姿态控制流程解析
    优质
    本文章详细剖析了开源飞控系统PX4中多旋翼飞行器的姿态控制机制，帮助读者深入了解其工作原理及优化方法。 PX4 姿态控制流程图分析（mc_att_control）主要涉及多旋翼飞行器的姿态控制系统。该系统通过解析传感器数据来计算所需的飞行姿态，并生成相应的控制指令以实现精确的飞行控制。在这一过程中，关键步骤包括状态估计、目标设定以及反馈校正等环节，确保无人机能够稳定地完成各种任务。
     
  • 新版PX4姿态控制流程相关代码解析
    优质
    本文深入剖析了新版PX4飞行控制器的姿态控制流程中的核心代码，旨在帮助开发者和爱好者更好地理解和优化自主飞行器的姿态控制系统。 在不同的机器结构上读取非格式化数据可能存在困难。（ByteOrder命令能够解决许多此类问题。IDL5.1版本引入了新的Swap_If_Big_Endian 和 Swap_If_Little_Endian关键字到Open命令中，使得编写跨平台代码以读取二进制文件成为可能。） 为了在不同架构的计算机之间传递非格式化数据，IDL支持XDR（eXternal Data Representation, 外部数据表示）文件格式。这种由Sun Microsystems创建的数据格式几乎可以在所有现代计算机上使用。它虽然存储了少量元信息，但仍然保持简洁。 如果以XDR形式写入文件，则该数据在不同机器之间传输时将非常方便。换句话说，非格式化的 XDR 文件成为跨平台的通用文件格式。 要读取或写入 XDR 格式的文件，请使用带有XDR关键字打开： ```idl IDL> OpenW, lun, process.dat, Get_Lun, XDR ``` 常规WriteU命令用于将数据写入文件： ```idl IDL> WriteU, lun, header, edge IDL> Free_Lun, lun ``` 在读取XDR格式的字符串时，会自动存储其长度并恢复。这意味着不需要像处理普通非格式化文件那样每次都初始化一个正确大小的字符串变量。 例如，打开并从 XDR 文件中读取信息可以这样操作： ```idl IDL> OpenR, lun, process.dat, XDR IDL> thisHeader = IDL> thisData = IntArr(256, 256) IDL> ReadU, lun, thisHeader, thisData IDL> Free_Lun, lun ``` 使用关联变量处理非格式化数据文件 大型的非格式化数据通常由一系列重复单元组成。例如，卫星每半小时拍摄一幅512*600像素的浮点图像，并将这些图像连续存储在一个大文件中供定期下载。 一个IDL关联变量通常是处理这种类型的数据结构的最佳方式（有时是唯一的方式）。它通过映射数组或结构到数据文件的内容来实现。每个重复单元被视为数组的一个元素，第一个单元索引为0等。 与常规变量不同的是，关联变量不会将所有数据都加载至内存中；而是当访问特定部分时才进行相应的读写操作以获取所需的数据。
     
  • PX4姿态误差计算流程解析
    优质
    本文详细探讨了开源飞控系统PX4中姿态估计的关键环节——姿态误差计算的具体流程与实现方法。通过对这一过程的深入分析，旨在为开发者提供更深层次的理解和优化空间。适合对无人机控制算法感兴趣的读者阅读。 ### PX4姿态误差计算过程分析 #### 概述 在飞行控制系统中，准确的姿态误差计算对于实现稳定、精确的飞行至关重要。本段落将详细介绍PX4飞行控制软件中的姿态误差计算流程，并与APM（ArduPilot Mega）的方法进行对比和深入分析。通过比较这两种不同算法的具体步骤和细节，有助于我们更好地理解姿态误差计算的核心原理。 #### APM姿态误差计算流程 在APM中，姿态误差的计算主要包括以下五个步骤： 1. **计算倾斜误差四元数**：根据实际的姿态与目标姿态来求得倾斜误差四元数。这一步着重于飞机相对于期望姿态在横滚和俯仰方向上的偏差。 2. **转换至机体坐标系**：接着，将得到的倾斜误差四元数转换到机体坐标系下，以便后续计算更加直观和方便。 3. **获取机体坐标系下的倾斜姿态误差矢量**：通过轴角方程可以得出在机体坐标系统中的横滚和俯仰角度偏差。 4. **计算偏航误差四元数**：基于两个四元数之间的差值概念，求得总的姿态误差与倾斜误差的差异，并进一步转换为偏航误差矢量。 5. **限制偏航误差矢量**：为了防止系统因过大偏航角度而变得不稳定，通常需要对计算出的偏航误差进行一定的调整和限制。 #### PX4姿态误差计算流程 PX4的姿态误差计算步骤如下： 1. **计算倾斜误差四元数**：与APM类似，首先根据实际姿态及目标姿态来求得倾斜误差四元数。 2. **旋转当前姿态四元数**：不同于APM的方法，在这一步中，将当前的飞行器姿态四元数按照先前计算出的倾斜误差进行调整。 3. **计算偏航误差四元数**：同样利用两个四元数值之间的差值来求得最终的偏航误差。 4. **通过四元数乘法得到新的目标四元数**：使用上述方法，计算从当前姿态到新目标的姿态转换所需的四元数。 5. **计算姿态误差四元数**：最后一步是根据两个关键四元数值之间的差值来求得最终的飞行器姿态偏差。通过特定公式将此结果转化为物理意义明确的形式。 #### 四元数“差”的本质 在上述两种方法中，“四元数差”这一概念非常核心。“四元数差”实际上表示了两个四元数之间旋转关系的结果，这可以通过一个简单的数学操作来完成：给定两组姿态数据（Q1和Q2），它们的差异可通过公式 Q1^-1 * Q2 计算得出。这种方法不仅能够准确描述两者之间的相对变化，并且可以避免欧拉角等其他表示方法中可能出现的问题。 #### 数学推导 为了更好地理解上述过程，这里给出了一些关键的数学表达式： - 假设目标姿态四元数为n，当前的姿态四元数是b，倾斜误差四元数记作q_tilt，则： Q_{ntilt} = [q_1, q_2, q_3, q_4] Q_{nb} = [p_1, p_2, p_3, p_4] - 当前姿态按照倾斜误差进行旋转操作，得到新的四元数表示： Q_{ntilt} = Q_{nb} ⊗ q_tilt - 计算临时偏航误差四元数： Q_{npart} = Q_{ntilt} ⊗ q_d - 四元数值的“差”计算方法如下： Q1^-1 * Q2 其中，Q1 和 Q2 分别代表两个姿态数据。 - 转换为轴角表示形式并加上偏航权重因子限制误差值大小: V = w_yaw · q_yaw 其中w_yaw是用于调整偏航影响的参数。 #### 结论 通过对APM和PX4姿态误差计算流程进行详细对比分析，可以看出两者虽有相似的基本思路，在具体实现细节上存在差异。APM更侧重于直接通过四元数转换获取各个方向上的偏差值，而PX4则采用了更加复杂的四元数乘法与变换策略。这两种方法各有优缺点，选择哪种取决于具体的使用场景和需求。总体而言，正确理解和应用这些计算流程对于提高飞行器控制系统的性能至关重要。
     
  • PX4飞控EKF姿态计算方法
    优质
    简介：本文探讨了PX4开源飞行控制软件中EKF（扩展卡尔曼滤波器）的姿态估计技术，详细分析其算法原理及应用实践。 本段落详细介绍了开源PX4飞控的EKF姿态解算方法，并附有代码示例和仿真效果展示。
     
  • PX4控制算法中的L1控制流程图（.vsdx）
    优质
    这段内容是关于PX4开源飞行控制器项目中L1级别控制算法的流程图。它详细描绘了L1层的核心控制逻辑与架构，并帮助开发者理解和优化无人机等设备的低级飞行控制功能。 在研究学习PX4代码的过程中，我总结了一些代码流程图，这可以显著提高对代码的阅读效率。特此编写本段落档，献给所有热爱开源PX4代码的爱好者们，并欢迎大家交流探讨。
     
  • PX4飞控系统流程图
    优质
    本图解详细展示了PX4开源飞行控制器的核心工作流程，包括传感器数据处理、导航算法执行及指令输出等环节，适用于无人机爱好者和技术开发人员参考学习。 一共有四个文件：位置解算、位置控制流程图、姿态解算和姿态控制流程图。
     
  • ArduPilot V4.4.4版本姿态控制流程更新
    优质
    ArduPilot V4.4.4版本对姿态控制系统进行了全面优化和升级，改进了飞行器的姿态稳定性和响应速度，提升了整体飞行性能。 在无人机和其他飞行器的飞控系统中，姿态控制器是至关重要的部分之一。它通过管理飞行器的姿态和运动来确保设备能够稳定且安全地运行。ARDUPILOT 是一个开源项目，提供了多种控制算法以适应不同的需求。 本段落将详细介绍 ARDUPILOT 姿态控制器在 V4.4.4 版本中的最新流程及其工作原理。 1. **姿态控制器简介** 姿态控制器是飞控系统中不可或缺的一部分。它通过调整飞行器的滚动、俯仰和偏航角度来维持设备的姿态稳定性和安全性，确保其能够按照预定目标进行运动。 2. **姿态控制算法** ARDUPILOT 的姿态控制系统采用欧拉角表示法来描述飞行器在三维空间中的旋转状态。该方法利用三个独立的角度（即滚动、俯仰和偏航）来精确地定义飞行器的姿态变化情况。 在具体实施过程中，首先确定目标姿态的欧拉角度值；然后通过 PI 控制器及开方控制器计算出对应的角速度指令，并进一步推导得到整体的目标角速度。最后依据这些数据调整实际运动状态。 3. **算法实现** ARDUPILOT 的姿态控制逻辑是用 C++ 编程语言完成的，其主要步骤包括： - 确定目标欧拉角度值 - 利用 PI 控制器和开方控制器计算角速度指令 - 根据上述信息推导出整体的目标角速度 - 通过反馈机制调整实际运动状态 4. **四元数姿态控制** 此外，ARDUPILOT 提供了另一种基于四元数的姿态控制系统选项。这种算法利用数学上的四元数模型来描述飞行器在三维空间中的旋转情况。 四元数方法能够提供更高的计算精度和稳定性优势，但同时也伴随着较高的处理复杂度。 5. **结论** ARDUPILOT V4.4.4 版本的最新姿态控制流程为设备提供了高效且精确的姿态管理功能。它结合了欧拉角表示法与四元数模型的优点，在保持系统稳定性和安全性的同时实现了精准操控。