PX4的无人机飞控应用开发
无人机飞行控制软件开发调试说明文档
无人机飞行控制软件开发调试说明文档背景该文档旨在向开发人员和测试人员提供关于无人机飞行控制软件开发和调试的指导和说明。
目标本文档的目标是确保无人机飞行控制软件的有效开发和高质量的调试。
通过正确的开发和调试过程，我们可以确保无人机的正常飞行和准确控制。
开发过程无人机飞行控制软件开发过程的关键步骤如下：1. 需求分析：仔细阅读和理解用户需求和规格说明，确保正确理解软件的功能和性能要求。
2. 设计阶段：基于需求分析，制定软件的整体结构和模块设计，确保软件的可靠性和可扩展性。
3. 编码实现：根据设计阶段的方案，进行软件编码实现，并确保代码的可读性和可维护性。
4. 单元测试：对每个单独的模块进行单元测试，确保模块的正确性和稳定性。
5. 综合测试：组合各个模块进行整体性能测试和功能测试，确保软件的一致性和健壮性。
6. 修复和优化：根据测试结果，修复软件中的错误和缺陷，并对软件进行优化以提高性能。
调试过程无人机飞行控制软件的调试过程需要以下步骤：1. 环境设置：确保正确设置开发和测试环境，并安装必要的软件和工具。
2. 软件部署：将编码实现的软件部署到无人机控制设备上，并确保正确配置和初始化。
3. 控制测试：通过模拟真实场景，对无人机进行各种控制测试，如起飞、降落、悬停、航行等，并记录测试结果。
4. 故障排查：如果在控制测试中发现问题或错误，需要进行故障排查并修复错误。
通过调试工具和日志分析，找到错误的根本原因。
5. 功能测试：对软件的各个功能进行测试，确保软件的功能符合需求和规格说明。
6. 性能测试：对软件的性能进行测试，如响应时间、飞行稳定性等。
7. 修复和优化：根据测试结果，修复软件中的错误和缺陷，并对软件进行优化以提高性能。
注意事项在开发和调试无人机飞行控制软件时，请注意以下事项：1. 按照软件开发和调试过程的步骤进行，遵循规范和设计原则。
2. 使用适当的工具和技术进行编码实现和调试，确保准确性和效率性。
PX4的无人机飞控应用开发
PX4/PixHawk无人机飞控应用开发1、PX4/Pixhawk飞控软件架构简介PX4是目前最流行的开源飞控板之一。
PX4的软件系统实际上就是一个firmware，其核心OS 为NuttX实时ARM系统。
其固件同时附带了一系列工具集、系统驱动/模块与外围软件接口层，所有这些软件（包括用户自定义的飞控软件）随OS核一起，统一编译为固件形式，然后上传到飞控板中，从而实现对飞控板的软件配置。
PX4配套的软件架构主要分为4层。
理解其软件架构是开发用户自定义飞控应用软件的基础。
a) API层：这个好理解。
b) 框架层：包含了操作基础飞行控制的默认程序集（节点）c) 系统库：包含了所有的系统库和基本交通控制的函数d) OS核：提供硬件驱动程序、网络、UAVCAN和故障安全系统上述是个面向PX4系统实现者的相对具体的软件架构。
实际上还有另外一种面向PX4自定义飞控应用开发者的高层软件架构描述，相对抽象，但更简单，就是整个PX4的软件从整体上分为2层：a) PX4 flight stack：一系列自治无人机自动控制算法的集合b) PX4 Middleware：一系列针对无人机控制器、传感器等物理设备的驱动及底层通信、调度等机制的集合PX4软件架构中，最有意思的一点在于整个架构的抽象性（多态性）。
即，为了最大限度保障飞控算法代码的重用性，其将飞控逻辑与具体的底层控制器指令实现进行了解耦合。
一套高层飞控算法（如autopilot、GeoFence等）在不做显著修改的情况下，能够适用于固定翼、直升机、多旋翼等多种机型的控制场合，这时候就体现出PX4飞控的威力来了：在用户程序写好之后，如果需要替换无人机机架的话，仅需简单的修改一下机架配置参数即可，高层的用户自定义飞控应用几乎无需修改。
理解上述初衷至关重要。
有很多搞自动化出身、没太多软件经验的朋友倾向于直接使用底层控制协议来控制飞控板，但实际上PX4架构已经在更高的抽象层面上提供了更好的选择，无论是代码维护成本、开发效率、硬件兼容性都能显著高于前者。
px4二次开发流程
px4二次开发流程
PX4的二次开发流程可以总结为以下几个步骤：
1. 准备工作：安装开发环境和相关工具，如编译器、IDE、
PX4固件等。
2. 硬件选择：根据项目需求选择合适的硬件平台，如Pixhawk
飞控板或其他支持PX4固件的飞控。
3. 创建新模块：根据项目需求，创建新的模块或应用程序。
可以使用C++或Python等编程语言进行开发。
4. 编译和部署：将开发的代码编译成可执行文件，并将其部署到飞控板上。
可以使用PX4提供的编译和上传工具进行操作。
5. 配置和参数：根据项目需求，在PX4的参数配置文件中配
置相应的参数，如飞行控制、传感器校准等。
6. 测试和调试：通过连接至飞控的调试工具，如QGroundControl或MAVLink调试器，在模拟环境或实际飞行
中进行测试和调试。
7. 进一步开发：根据测试结果和反馈，进行进一步的开发和优化，如添加新的功能、优化算法等。
8. 文档和分享：根据项目需求，编写相应的文档和代码注释，并将代码分享给其他开发者。
需要注意的是，PX4的二次开发需要一定的编程知识和飞控相关的基础知识，并且涉及到硬件与软件的结合。
在二次开发过程中，可以参考PX4官方网站提供的文档和教程，以及社区中的资源和技术支持。
px4 代码编译
px4 代码编译
Px4是一款开源飞控系统，支持多种硬件平台和飞行器类型。
如果你想对px4代码进行编译和调试，可以按照以下步骤进行操作： 1.首先，需要安装好必要的开发环境。
px4代码是基于nuttx和ROS进行开发的，所以需要安装好相应的工具。
具体步骤可以参考官方文档。
2.下载px4代码。
可以从官网或者github上下载最新版本的代码。
3.设置编译环境。
根据自己的需求，可以选择在Linux或者macOS 上进行编译。
需要设置好相应的环境变量和工具链。
4.进行编译。
进入px4代码目录，执行make命令即可开始编译。
编译完成后，会得到相应的固件文件。
5.调试代码。
可以通过GDB等工具进行代码调试，以及使用QGroundControl等软件进行飞行器的调试和测试。
总之，编译px4代码需要一定的技术基础和经验，但是只要掌握了相关的工具和流程，就可以轻松地进行开发和调试。
- 1 -。
px4 控制流程
PX4是一个开源的无人机飞行控制系统，它使用一种称为PX4Flow 的算法来控制无人机的飞行。
以下是PX4的控制流程：
1. 传感器读取：PX4通过传感器读取无人机的当前状态，包括位置、速度、姿态等。
2. 导航规划：根据无人机的目标位置和当前位置，PX4计算出无人机的导航路径。
3. 控制器设计：PX4使用一种称为PID控制器的算法来控制无人机的姿态和位置。
PID控制器是一种常用的反馈控制算法，通过调整无人机的输入信号来使其输出值与目标值一致。
4. 执行器控制：PX4将PID控制器的输出信号传递给无人机的执行器，如电机、舵机等，以控制无人机的运动。
5. 传感器融合：PX4使用传感器融合技术来提高无人机的定位精度和稳定性。
传感器融合是将多个传感器的数据进行综合处理，以提高其精度和可靠性。
6. 安全保护：PX4还具有安全保护功能，如避障、返航等，以确保无人机的安全飞行。
总之，PX4的控制流程包括传感器读取、导航规划、控制器设计、执行器控制、传感器融合和安全保护等方面，旨在实现无人机的稳定、精确和安全的飞行。
px4 代码结构
px4 代码结构PX4是一种开源的自动驾驶飞控系统，其代码结构可以分为四个主要部分：飞控固件、中间件、驱动程序和应用层。
飞控固件是PX4的核心部分，它负责处理飞行控制算法、传感器数据处理、电机控制等基本功能。
固件代码主要由C++编写，由多个模块组成，包括飞行控制模块、姿态估计模块、导航模块等。
飞控固件采用实时操作系统（RTOS）来保证实时性和稳定性，其中常用的RTOS包括NuttX和FreeRTOS。
飞控固件还提供了丰富的配置选项，可以根据不同的飞行器类型和需求进行定制。
中间件是PX4的通信框架，负责处理飞控固件与外部设备之间的数据交换。
中间件代码主要由C++编写，采用基于发布-订阅模式的消息通信机制。
PX4使用MAVLink协议作为消息格式，通过串口、CAN总线等方式与外部设备进行通信。
中间件提供了一系列的接口，使得开发者可以方便地扩展和定制PX4系统。
驱动程序是PX4与硬件设备之间的接口层，负责读取和处理传感器数据、控制执行器等。
驱动程序代码主要由C++编写，包括传感器驱动、电机驱动等。
PX4支持多种传感器和执行器类型，如加速度计、陀螺仪、磁力计、GPS、电调等，通过相应的驱动程序与飞控固件进行交互。
应用层是PX4的上层应用程序，负责实现各种功能和任务。
应用层代码主要由C++和Python编写，包括自动驾驶功能、任务执行等。
PX4提供了一系列的内置应用程序，如自动起降、航点飞行、遥控器控制等，同时也支持开发者自行编写应用程序来实现特定的功能。
总结一下，PX4的代码结构包括飞控固件、中间件、驱动程序和应用层。
飞控固件是核心部分，负责飞行控制算法和基本功能；中间件处理飞控固件与外部设备之间的数据交换；驱动程序是硬件接口层，负责与传感器和执行器进行交互；应用层实现各种功能和任务。
这种模块化的代码结构使得PX4系统具有良好的可扩展性和定制性，可以适用于不同类型和需求的飞行器。
同时，PX4的开源特性也为开发者提供了学习和贡献的机会，促进了自动驾驶技术的发展和创新。
px4控制方法 -回复
px4控制方法-回复PX4控制方法是指使用PX4飞控系统进行无人机飞行控制的方法。
PX4是一种开源的飞控系统，由团队和开发者社区共同开发和维护。
该系统具有灵活的配置选项和强大的功能，可用于各种类型的无人机，包括多旋翼、固定翼和垂直起降飞机。
在本文中，将逐步介绍PX4控制方法的主要内容。
第一步：安装PX4固件安装PX4固件是使用PX4飞控系统的第一步。
PX4固件是一种嵌入式软件，可以在飞控硬件上运行。
可以从PX4官方网站上下载最新版本的固件，并按照官方文档的指引进行安装。
安装完成后，将固件烧录到飞控硬件上，并通过连接电脑与飞控硬件进行通信。
第二步：配置飞行器参数在PX4控制方法中，正确配置飞行器参数至关重要。
飞行器参数包括飞行器的物理特性、传感器校准参数和控制器参数等。
通过PX4系统提供的参数配置工具，可以设置飞行器的基本参数，如质量、惯性矩阵、推力系数等。
此外，还可以进行传感器校准，如加速度计、陀螺仪和磁力计等，以确保传感器数据的准确性。
控制器参数包括姿态控制器和位置控制器的参数，这些参数将直接影响飞行器的稳定性和飞行性能。
第三步：选择飞行模式PX4飞控系统支持多种飞行模式，如手动模式、稳定模式、定高模式、定点模式和航线模式等。
根据飞行任务的需求，选择适当的飞行模式。
手动模式下，飞行器完全由操纵杆控制；稳定模式下，姿态自动保持水平；定高模式下，飞行器将自动维持一定高度；定点模式下，飞行器将维持当前位置不动；航线模式下，根据预设的航线进行飞行。
第四步：设置任务和航点PX4飞控系统提供了任务和航点的设置功能。
通过任务和航点设置，可以指定飞行器的飞行任务和航点序列。
例如，在航线模式下，可以通过设置一系列航点，指导飞行器按照预定的路径飞行。
航点可以指定位置坐标、飞行速度和航向角等参数。
通过任务和航点设置功能，可以实现飞行器的自动化飞行。
第五步：进行飞行测试在完成上述配置后，进行飞行测试是验证PX4控制方法的关键步骤。
px4调参参数
px4调参参数摘要：px4调参参数概述I.引言A.背景介绍B.文章目的II.PX4概述A.定义与特点B.应用场景III.PX4调参简介A.参数分类B.参数作用IV.PX4调参方法与策略A.参数设置步骤B.优化策略V.常见问题与解决方案A.问题识别B.解决方案推荐VI.总结与展望A.文章总结B.未来发展趋势正文：px4调参参数概述随着无人机技术的发展，飞行控制器（FC）在无人机系统中扮演着越来越重要的角色。
px4作为一款开源的飞行控制器软件，凭借其稳定性和灵活性，受到了广泛关注。
本文将介绍px4调参参数的相关知识，以帮助读者更好地理解和使用px4飞行控制器。
PX4概述PX4是一款由德国公司Auterion开发的飞行控制器软件，适用于各种无人机平台。
它的主要特点如下：1.开源：PX4遵循开源协议，便于开发者修改和优化代码。
2.实时性：PX4具有良好的实时性能，能够实时响应无人机的状态变化。
3.稳定性：PX4经过多年迭代，具备较强的抗干扰能力和稳定性。
4.兼容性：PX4支持多种硬件平台，如树莓派、Arduino等。
PX4的应用场景主要包括：1.无人机自主飞行：如固定翼、旋翼、直升机等。
2.无人机遥控飞行：如FPV（第一人称视角）飞行。
3.多轴飞行器：如四轴、六轴、八轴等。
4.工业级应用：如物流、巡检、农业等。
PX4调参简介在PX4中，调参是指通过修改参数配置文件，实现对飞行控制器的行为和性能进行调整。
PX4的参数分为两大类：1.动态参数：这类参数会随着无人机运行过程中状态的变化而自动调整，如高度、速度等。
2.静态参数：这类参数在无人机运行过程中保持不变，如系统参数、传感器配置等。
这些参数的作用主要包括：1.控制无人机的行为：如飞行模式、导航策略等。
2.优化无人机性能：如稳定性、燃油效率等。
3.适应不同场景：如高原、海洋、森林等。
PX4调参方法与策略1.参数设置步骤：（1）了解所需调整的参数及其作用。
（2）打开PX4的配置文件（如px4fmu-common/config/default.json），找到相关参数。
px4的飞控内外环控制原理
px4的飞控内外环控制原理PX4是一种常用的开源飞控系统，它具有先进的飞行控制算法和可靠的飞行性能。
在PX4飞控系统中，内外环控制是实现飞行稳定性的关键部分。
内环控制是指控制飞机各个轴向（如横滚轴、俯仰轴、偏航轴）的姿态稳定性。
内环控制主要包括姿态解算和姿态控制两个步骤。
首先，通过使用加速度计和陀螺仪等传感器采集飞机的角速度和加速度数据。
然后利用这些数据进行姿态解算，计算出飞机的姿态信息，如横滚角、俯仰角和偏航角。
姿态解算可以使用卡尔曼滤波器等算法实现，以获得准确和稳定的姿态信息。
接着，根据目标姿态和当前姿态之间的误差，姿态控制器产生相应的控制指令。
常用的姿态控制器包括比例-积分-微分（PID）控制器和模型预测控制器。
这些控制器根据误差信号的大小和变化率来调整飞机的控制输出，以实现姿态稳定和响应的控制。
外环控制是指控制飞机的位置和速度的稳定性。
外环控制主要包括位置解算和位置控制两个步骤。
首先，通过使用全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）等传感器采集飞机的位置和速度信息。
然后利用这些数据进行位置解算，计算出飞机在空间中的位置和速度。
接着，根据目标位置和当前位置之间的误差，位置控制器产生相应的控制指令。
常用的位置控制器包括PID控制器和模糊控制器。
这些控制器根据误差信号的大小和变化率来调整飞机的控制输出，以实现位置和速度的控制。
内外环控制在PX4飞控系统中紧密合作，通过传感器数据的采集和处理，姿态和位置的解算，以及姿态和位置控制指令的生成，共同实现了飞机的稳定飞行和精确控制。
这种内外环控制的协同工作为飞行器提供了良好的飞行稳定性和控制性能，广泛应用于无人机、无人直升机和其他自主飞行装置。
四旋翼飞行器飞行控制系统研究与仿真
四旋翼飞行器飞行控制系统研究与仿真一、引言：随着无人机技术的发展，四旋翼飞行器作为一种重要的无人机类型，在军事、民用和工业领域中得到了广泛应用。
四旋翼飞行器的飞行控制系统是实现其稳定飞行和精确操控的关键。
本文将对四旋翼飞行器的飞行控制系统进行研究与仿真。
二、四旋翼飞行器飞行控制系统的功能和组成：1.嵌入式飞控系统：嵌入式飞控系统是飞行控制系统的核心，集成了飞行姿态估计、姿态控制和飞行模式切换等功能模块。
它通过接受传感器系统获取的飞行状态信息，计算出合适的控制指令，并通过执行器系统实施控制。
2.传感器系统：传感器系统用于获取飞行器的状态信息，如加速度、角速度、姿态等。
常用的传感器包括加速度计、陀螺仪、磁力计和气压计等。
3.执行器系统：执行器系统用于根据嵌入式飞控系统计算出的控制指令来控制飞行器的运动。
常用的执行器包括电机、螺旋桨等。
4.遥控器系统：遥控器系统用于远程操控飞行器的飞行和动作。
通过遥控器系统，飞行员可以对飞行器进行起飞、降落、飞行方向和高度的调整。
三、四旋翼飞行器飞行控制系统的研究内容和方法：1.飞行姿态控制：飞行姿态控制是四旋翼飞行器飞行控制系统中的核心问题之一、该问题的研究内容包括姿态估计和姿态控制两个方面。
姿态估计：姿态估计是指通过传感器获取的飞行状态信息，推导出飞行器的姿态信息。
常见的姿态估计方法有卡尔曼滤波器和互补滤波器等。
姿态控制：姿态控制是指根据飞行器的姿态信息，计算合适的控制指令来控制飞行器的姿态。
常见的姿态控制方法有PID控制器和模型预测控制器等。
2.位置和轨迹控制：位置和轨迹控制是四旋翼飞行器飞行控制系统中的另一个重要问题。
该问题的研究内容包括位置估计和位置控制两个方面。
位置估计：位置估计是指通过传感器获取的飞行状态信息，推导出飞行器的位置信息。
常见的位置估计方法有GPS和惯性导航系统等。
位置控制：位置控制是指根据飞行器的位置信息，计算合适的控制指令来控制飞行器的位置。
基于PX4飞控无人机的避障飞行系统设计
www�ele169�com | 31智能应用四旋翼无人机作为科技产品在近年来取得了快速的发展，凭借迅捷灵活和稳定可靠等特点被广泛应用于各个领域。
具有自主避障功能的无人机无论其安全性还是应用性都得到了极大的提升，下面我们将介绍基于开源飞控的四旋翼无人机的避障飞行系统设计。
1 四旋翼无人机避障系统总体设计通过四旋翼飞行器上安装的传感器来实时检测周围环境，进而使飞行器根据周围环境判断是否改变当前飞行状态。
这一避障方案的基本结构可分为三个部分，第一部分是检测模块，即使用传感器，感知周围的障碍物；第二部分是通信模块，即副控制板与飞控主板实现通信；第三部分决策模块，即飞控主板根据得到的传感器数据，进行判断后，对飞行器发出相应的控制指令来控制飞行状态，本文基于此原理实现四旋翼飞行器的避障飞行系统设计。
2 基于PX4飞控无人机的硬件结构介绍■2.1 Arduino 副控制模块该模块基于Arduino Uno R3(主控芯片ATMega328P，14个I/O 口，内存32KB，时钟频率16MHz)芯片，该芯片通过UART 串口与主控芯片相连接，通过I 2C 总线与四个方位的测距传感器相连，通过轮询方式向四个方向的传感器请求数据。
图1 无人机总体硬件结构■2.2 超声波传感器测距模块该模块使用US-100超声波传感器(电压5v，探测距离2cm~450cm，精度3mm)，飞行器前、后、左、右四个方向分别安装了超声波测距传感器，检测飞行环境内可能存在的障碍物。
在I 2C 总线上，四个不同方位的传感器具有不同的地址(0xf0，0xf2，0xf4，0xf6)，根据不同的地址副芯片便可识别来自不同方向的传感器数据。
测距传感器采取IO 触发原理，当拉低传感器TRIP 引脚后给一个50μs 高电平信号，传感器开始一次测距，副芯片得到传感器返回的数据后计算出距离。
■2.3 PX4主控制模块四旋翼飞行器主控基于Pixhawk2.4.8开源飞控。
基于Pixhawk飞控的四轴飞行器编队控制分析
基于Pixhawk飞控的四轴飞行器编队控制分析近年来，随着无人机技术的不断发展，无人机编队控制技术受到了广泛关注。
无人机编队控制技术可以有效提高无人机的整体性能和协同作战能力，对于无人机应用领域有着重要意义。
而基于Pixhawk飞控的四轴飞行器编队控制技术，作为无人机编队控制技术的一种重要方法，已经得到了广泛的研究和应用。
本文将对基于Pixhawk飞控的四轴飞行器编队控制进行分析和讨论，旨在为无人机编队控制技术的研究和应用提供参考。
Pixhawk飞控是一种开放源代码的飞行控制硬件，它基于PX4自动驾驶软件开发。
Pixhawk飞控具有处理能力强、稳定性好、接口丰富等特点，广泛应用于无人机的控制系统中。
基于Pixhawk飞控的四轴飞行器编队控制技术，是指通过Pixhawk飞控实现多架四轴飞行器之间的协同控制和协同飞行。
这一技术需要对Pixhawk飞控进行软件编程，并设计相应的通信协议和控制算法，从而实现多架四轴飞行器之间的协同飞行和协同任务执行。
1. 多机通信协议设计：基于Pixhawk飞控的四轴飞行器编队控制技术首先需要设计适用于多机通信的协议。
这一通信协议需要能够支持多机之间的信息交换和数据传输，从而实现多机之间的控制指令传递和飞行状态信息共享。
2. 协同控制算法设计：基于Pixhawk飞控的四轴飞行器编队控制技术还需要设计相应的协同控制算法。
这一算法需要实现多机之间的协同控制，包括编队形态维持、编队飞行和协同任务执行等功能。
目前，基于Pixhawk飞控的四轴飞行器编队控制技术已经取得了一系列的研究进展。
研究者们通过实验和仿真，验证了基于Pixhawk飞控的四轴飞行器编队控制技术的有效性和可行性，同时也提出了一系列改进和优化的建议，进一步提高了编队控制技术的性能和稳定性。
在协同控制算法方面，研究者们提出了一种基于强化学习的协同控制算法，通过强化学习方法实现了多机之间的协同控制，提高了编队飞行的稳定性和精度。
基于PX4构建高可靠多旋翼控制器的实现方法
基 于Ｐ Ｘ ４ 构 建高可 靠多旋 翼控 制器 的实现方法术
陈子杰 刘永辉 厚 宝， 苏仰锋２ 陆小敏３
’ （ 上海金 融学院 上海 ２ ０ １ ２ ０ ９ ） （ 复旦 大学 上海 ２ ０ ０ ４ ３ ３ ） 。 （ 上海 市信 息中心 上海 ２ ０ ０ ０ ５ ０ ）
ｐ ｒ ｏ ｊ ｅ ｃ ｔ ｏ ｎ Ａ ｒ ｄ ｕ ｉ ｎ ｏ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ ｉ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｅ ｘ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ － Ｒ ｏ ｔ ｏ ｒ Ｕ Ａ Ｖ ． Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ
ｍａ ｉ ｎｌ ｙ ｄｉ ｓ ｃ ｕ ｓ ｓ ｅｄ ｔ ｈ ｅ Ｒｅ ｄｕ ｎ ｄ ａｎ ｃ ｙ Ｓｗｉ ｔ ｈ ｉ ｎ ｇ Ｓｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ａｎ ｄ ｔ ｈ ｅ Ｆａ ｌ ｌ ｉ ｎ ｇ Ｗａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ Ｓｙ ｓ ｔ ｅｍ ．Ｂｏ ｔ ｈ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍ ｈ ａ ｖ ｅ ｐ ａ ｓ ｓ ｅ ｄ ｔ ｅｓ ｔ ｓ ｔ ｏ ｉ ｍ ｐｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅｉ ｒ ｖ ａｌ ｉ ｄ ｉ ｔ ｙ ． Ｋｅ ｙＷ ｏｒ ｄｓ Ｏｐ ｅ ｎ — ｓ ｏｕ ｒ ｃ ｅ Ｆ ｌ ｉ ｇ ｈ ｔ Ｃｏｎ ｔ ｒ ｏｌ ｌ ｅｒ ， ＰＸ４， Ａｒ ｄｕ ｉ ｎ ｏ， Ｒｅ ｄ ｕｎ ｄ ａｎ ｃ ｙ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｍ ｕｌ ｔ ｉ － Ｒｏ ｔ ｏｒ ＵＡ Ｖ ｈ ａ ｓ ａ ｔ ｔ ｒ ａｃ ｔ ｅ ｄ ｓ ｅｒ ｉ ｏｕ ｓ ｃ ｏｎ ｃ ｅ ｒ ｎ ｒ ｅｃ ｅ ｎ ｔ ｌ ｙ ．Ｄｅ ｓ ｐｉ ｔ ｅ ｉ ｔ ｓ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｆ ｕ Ｉ ｆ ｕ ｎｃ ｔ ｉ ｏｎ ｓ ．ｔ ｈ ｅｒ ｅ ｒ ｅ ｍ ａｉ ｎ ｓ ｓ ｏｍ ｅ ｐ ｒ ｏｂ ｌ ｅｍ ｓ ｏ ｆ ｒ ｅ ｌ ｉ ａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ． Ａ ｈｉ ｇ ｈｌ ｙ ｒ ｅｌ ｉ ａｂ ｌ ｅ ｌ Ｏ Ｗ－ ｃ ｏ ｓ ｔ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ ． Ｒｏ ｔ ｏ ｒ ｌ ｆ ｉ ｇｈ ｔ ｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ Ｉ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏｎ ＰＸ４
px4飞控调试方法——【无人机 零件及设备】
11.双gps 设置2.BRD_SAFETYENABLE 0:禁用安全开关 1:启用安全开关3. 3.2这个界面是正常工作的界面，此时通过串口的数据是2进制数据，所以看到的是乱码从Open com port 之后就是乱码。
可以尝试在飞机刚复位时（就是点连接后），快速按Enter 键3次以上，可能能够进入CLI 命令界面。
还有一种可能是编译时禁止了CLI ，则不会出现CLI 界面。
禁止后可以减少使用21K 空间 这个问题影响不大，可以不管它。
如果确实影响工作，也可以解决。
4.你发的文档我看了，对比3.3.2和3.2.1版本，确实是3.3.2才会发送这个信息。
3.2.1没有这个消息。
文档说“这个是地面站算出来的”是不对的。
这个消息是飞控发出的。
数学上就是磁场采样值方差超差。
它意味着磁场采样值变化太大（短时间），超过了一个预设的门限。
这最可能是磁场干扰问题。
也不排除某个磁场设备（一共有2个）有点问题。
最好是换一个飞控硬件及外部罗盘，在相同地点相同飞机的情况下比较测试一下，确定问题原因。
可以通过飞控日志及日志分析器定量评估这个问题。
可以把比较的日志发给我。
另外你可以尝试改变一下预设的门限值：对应飞控配置参数中的FS_EKF_THRESH缺省是0.8，严格是0.6，宽松是1.0。
所以可以改为1.0，放宽门限。
如果改为1.0还报这个错可能需要认真查找原因了。
如果你们想用3.3.2版本最好对3.3.2做完整认真的评估测试，看都有一些什么问题，做到心中有数。
如果只是想在没有GPS时禁止切换到定点模式（PosHold），避免问题。
我估计使用3.2.1修改应该也不难，具体我看一下代码2。
px4开源飞控uORB学习笔记
px4开源飞控uORB学习笔记1、uORB是什么，起什么作⽤？uORB(Micro Object Request Broker,微对象请求代理器)是PX4/Pixhawk系统中⾮常重要且关键的⼀个模块，它肩负了整个系统的数据传输任务，所有的传感器数据、GPS、PPM信号等都要从芯⽚获取后通过uORB进⾏传输到各个模块进⾏计算处理。
实际上uORB是⼀套跨「进程」的IPC通讯模块。
在Pixhawk中，所有的功能被独⽴以进程模块为单位进⾏实现并⼯作。
⽽进程间的数据交互就由为重要，必须要能够符合实时、有序的特点。
在PX4中，uorb是⽤于⽆⼈机模块间通信的协议机制。
Pixhawk 使⽤的是 NuttX 实时 ARM 系统，uORB 实际上是多个进程打开同⼀个设备⽂件，进程间通过此⽂件节点进⾏数据交互和共享。
进程通过命名的「总线」交换的消息称之为「主题」(topic)，在 Pixhawk 中，⼀个主题仅包含⼀种消息类型，通俗点就是数据类型。
每个进程可以「订阅」或者「发布」主题，可以存在多个发布者，或者⼀个进程可以订阅多个主题，但是⼀条总线上始终只有⼀条消息。
2、uORB运⾏机制⾸先，我们可以将uorb的通信机制了解⼀下。
它的设计理念很有趣，它可以实现不同模块中的数据快速通讯，并且以异步通讯为基本原则，也就是说在通讯过程中发送者只负责发送数据，⽽并不关⼼数据由谁接收，也不关⼼接收者是否能将所有的数据都接收到；⽽对于接收者来说并不关⼼数据是由谁发送的，也不关⼼在接收过程中是否将所有数据都接收到。
uORB在在数据发布与接收过程中并不保证发送者的所有数据都可以被接收者收到，⽽只保证接收者在想要接收时能收到最新的数据。
⽽发送与接收的分离可以使飞程中各个模块相互独⽴，互不⼲扰。
实际上⼀个uORB可以由多个发送者发布，也可以被多个接收者接收，也就是说他们之间是多对多的关系。
发布者以⼀定频率更新发布数据到uorb平台上，不关⼼谁来接收。
5)飞控程序开发方法与过程
5)飞控程序开发方法与过程飞控程序开发方法与过程会涉及以下几个主要步骤：1.需求定义：首先需要明确飞控系统的功能需求和性能指标，包括飞行控制、导航、传感器数据处理等方面的要求。
可以通过与飞行员、工程师和其他相关方进行讨论，以确保需求的准确性和完整性。
2.系统设计：根据需求定义，进行系统设计。
这包括确定飞控单元、传感器、执行器、通讯接口等硬件组件，并设计程序架构和算法。
程序架构可以采用模块化设计，确保代码可重用性和可维护性。
3.编码开发：根据系统设计编写代码。
这涉及到使用合适的编程语言和开发工具，按照定义的程序架构进行模块化开发。
同时需要进行运行时环境的配置和编译构建。
4.单元测试：单元测试是对飞控程序中每个模块进行逐一测试，以确保其功能的正确性。
可以使用各种测试工具和技术，例如单元测试框架、模拟器和虚拟环境等。
单元测试可以帮助早期发现和排除潜在的问题。
5.集成测试：在单元测试通过后，进行集成测试。
这是将所有模块组合起来进行整体功能测试的阶段。
特别需要测试模块之间的交互和数据流动情况，以确保整个飞控系统的协调运行。
6.验证与验证测试：在集成测试通过后，进行验证与验证测试。
这是将飞控系统与实际硬件进行连接和测试的阶段。
通过验证测试，可以验证飞控系统是否满足之前定义的需求和性能指标。
7.调试与优化：当验证测试发现问题时，需要进行调试和优化。
可以使用调试工具和日志来定位和解决问题。
同时，对性能瓶颈进行分析和优化，如提高计算效率、减少延迟等。
8.系统部署：在完成调试和优化后，将飞控程序部署到实际的飞行控制硬件上。
这可能涉及到固件更新、配置文件的设置和参数的调整等工作。
9.持续改进：飞控程序的开发是一个迭代的过程，为了让系统保持在良好状态，需要进行持续的改进和维护工作。
这包括修复bug、添加新功能和适应新的环境等。
总之，飞控程序的开发方法与过程需要遵循系统化的规范和流程，以确保程序的正确性和可靠性。
同时，需要与相关专业人员密切合作，确保飞控系统能够满足飞行任务的要求。
px4调参参数
px4调参参数PX4是一款开源的无人机飞行控制器软件，广泛应用于各种无人机项目中。
调参是无人机使用中非常重要的一环，下面是一些关于PX4调参的参数和解释，希望对你有所帮助。
1、Roll/Pitch/Yaw Rate ：这三个参数分别控制无人机的横滚、俯仰和偏航速率。
这些参数决定了无人机在空中的动态响应速度，如果设置得太高，无人机可能会过于敏感，导致难以控制；如果设置得太低，则可能导致无人机反应迟钝。
2、Thrust Scale ：这个参数用于调整无人机的推力大小。
如果您的无人机有动力系统（例如，使用电动机），这个参数将影响无人机的起飞和降落速度。
3、Max Altitude ：这个参数限制了无人机的最大高度。
设置一个合理的最大高度可以确保无人机的安全，防止其飞得过高或过低。
4、Min Altitude ：这个参数设定了无人机的最低飞行高度。
确保无人机不会飞得太低，避免碰撞地面或其它障碍物。
5、Velocity Control ：这个参数控制无人机的最大速度。
在速度控制模式下，无人机会根据设定的最大速度自动调整推力，以保持速度恒定。
6、Position Control ：这个参数用于控制无人机的位置。
通过调整位置控制参数，您可以设置无人机的起飞和降落点，以及飞行轨迹。
7、Control Filter ：这个参数用于控制无人机的稳定性。
通过调整控制滤波器的参数，您可以优化无人机的飞行性能和稳定性。
8、Barometer Calibration ：这个参数用于校准气压计。
校准气压计可以提高无人机的定位精度和高度控制精度。
以上只是一部分重要的调参参数，实际上PX4还有很多其他参数可以调整，具体取决于您的应用场景和需求。
建议在进行任何调整之前都进行充分的研究和测试，以确保无人机的安全和性能。
px4控制分配算法
px4控制分配算法PX4控制分配算法是为无人机设计的一种高级控制算法，用于将控制输入分配给各个执行机构，以实现期望的飞行动作。
该算法基于飞行动力学和系统约束，通过优化分配策略，提供优化的飞行控制性能。
PX4控制分配算法的核心目标是根据飞行器当前状态和控制输入，将控制指令分配给不同的执行机构，如电动机、舵面、推进器等。
为了实现最佳的飞行控制性能，算法需要考虑多种因素，如控制输出限制、飞行器动力学、控制输入反馈等。
首先，控制分配算法需要考虑执行机构的动态响应特性。
具体来说，算法需要考虑飞行器执行机构的响应速度、可靠性和准确性。
通过预先建立执行机构模型，算法可以根据当前控制输入和执行机构特性，计算出期望的执行机构输出。
其次，控制分配算法需要考虑控制输出限制。
飞行器执行机构通常有一些特定的限制，如电动机的最大功率、舵面的最大转角等。
算法需要在满足这些限制的前提下，同时实现期望的控制效果。
通过将控制输出映射到执行机构的有效工作范围内，算法可以保证执行机构的运行安全性和稳定性。
此外，控制分配算法还需要根据控制输入的反馈信息进行调整。
通过采集传感器数据和控制输入反馈信息，算法可以实时调整控制分配策略。
例如，当飞行器受到外部干扰或飞行状态发生变化时，算法可以根据反馈信息调整执行机构的输出，以保持飞行器的稳定性和灵活性。
最后，控制分配算法还需要考虑多任务分配的问题。
在一些复杂的任务场景中，飞行器需要同时执行多个任务，如定点悬停、跟踪目标等。
控制分配算法需要根据任务优先级和任务需求，合理分配控制输入给各个执行机构。
通过优先级调度和资源分配策略，算法可以实现多任务飞行控制的优化效果。
总而言之，PX4控制分配算法是为无人机设计的一种高级控制算法，用于将控制输入分配给各个执行机构，以实现期望的飞行动作。
算法通过考虑执行机构响应特性、控制输出限制、控制输入反馈和多任务分配等因素，提供优化的飞行控制性能。
这些特点使得PX4控制分配算法在无人机领域具有广泛的应用前景。
5)飞控程序开发方法与过程
5)飞控程序开发方法与过程近年来，随着无人机技术的快速发展，飞控程序的开发变得越来越重要。
飞控程序是指控制无人机飞行的软件系统，它负责接收传感器数据，计算飞行姿态和控制指令，并将结果发送给无人机的执行器。
本文将介绍飞控程序的开发方法与过程。
一、需求分析在飞控程序开发之前，首先需要进行需求分析。
需求分析是确定飞控程序功能和性能要求的过程。
开发团队需要与无人机制造商和用户进行充分的沟通，了解他们的需求和期望。
在需求分析过程中，开发团队需要明确飞行模式、传感器类型、控制指令和安全保护等方面的要求。
二、架构设计在需求分析之后，开发团队需要进行飞控程序的架构设计。
架构设计是指确定飞控程序的模块划分和模块之间的交互方式。
飞控程序通常包括传感器数据采集模块、姿态解算模块、控制指令生成模块和执行器控制模块等。
开发团队需要根据需求分析的结果，设计出合理的架构，并将其分解成可实现的子任务。
三、编码实现在架构设计之后，开发团队开始进行编码实现。
编码实现是将架构设计转化为实际的程序代码的过程。
开发团队需要选择合适的编程语言和开发工具，并遵循统一的编码规范。
在编码实现过程中，开发团队需要进行模块间的接口设计和功能实现。
同时，为了保证代码的质量和可维护性，开发团队需要进行代码审查和单元测试。
四、集成测试在编码实现完成之后，开发团队需要进行集成测试。
集成测试是指将各个模块组装起来，进行整体功能和性能的测试。
在集成测试过程中，开发团队需要模拟真实的飞行环境，验证飞控程序的稳定性和可靠性。
同时，开发团队还需要进行性能测试，确保飞控程序能够在各种情况下正常运行。
五、系统测试在集成测试通过之后，开发团队需要进行系统测试。
系统测试是指将飞控程序与无人机硬件进行结合，进行全面的功能和性能测试。
在系统测试过程中，开发团队需要验证飞控程序在实际飞行中的表现。
通过系统测试，开发团队可以发现和修复潜在的问题，并进一步优化飞控程序的性能。
六、发布与维护在系统测试通过之后，开发团队可以将飞控程序发布给用户或无人机制造商。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1、PX4/Pixhawk飞控软件架构简介PX4是目前最流行的开源飞控板之一。
PX4的软件系统实际上就是一个firmware，其核心OS 为NuttX实时ARM系统。
其固件同时附带了一系列工具集、系统驱动/模块与外围软件接口层，所有这些软件（包括用户自定义的飞控软件）随OS内核一起，统一编译为固件形式，然后上传到飞控板中，从而实现对飞控板的软件配置。
PX4配套的软件架构主要分为4层。
理解其软件架构是开发用户自定义飞控应用软件的基础。
a) API层：这个好理解。
b) 框架层：包含了操作基础飞行控制的默认程序集（节点）c) 系统库：包含了所有的系统库和基本交通控制的函数d) OS内核：提供硬件驱动程序、网络、UAVCAN和故障安全系统上述是个面向PX4系统实现者的相对具体的软件架构。
实际上还有另外一种面向PX4自定义飞控应用开发者的高层软件架构描述，相对抽象，但更简单，就是整个PX4的软件从整体上分为2层：a) PX4 flight stack：一系列自治无人机自动控制算法的集合b) PX4 Middleware：一系列针对无人机控制器、传感器等物理设备的驱动及底层通信、调度等机制的集合PX4软件架构中，最有意思的一点在于整个架构的抽象性（多态性）。
即，为了最大限度保障飞控算法代码的重用性，其将飞控逻辑与具体的底层控制器指令实现进行了解耦合。
一套高层飞控算法（如autopilot、GeoFence等）在不做显著修改的情况下，能够适用于固定翼、直升机、多旋翼等多种机型的控制场合，这时候就体现出PX4飞控的威力来了：在用户程序写好之后，如果需要替换无人机机架的话，仅需简单的修改一下机架配置参数即可，高层的用户自定义飞控应用几乎无需修改。
理解上述初衷至关重要。
有很多搞自动化出身、没太多软件经验的朋友倾向于直接使用底层控制协议来控制飞控板，但实际上PX4架构已经在更高的抽象层面上提供了更好的选择，无论是代码维护成本、开发效率、硬件兼容性都能显著高于前者。
很多支持前者方式的开发者的理由主要在于高层封装机制效率较低，而飞控板性能不够，容易给飞控板造成较大的处理负载，但实际从个人感觉上来看，遵循PX4的软件架构模式反倒更容易实现较高处理性能，不容易产生控制拥塞，提升无人机侧系统的并发处理效率。
2、PX4/Pixhawk飞行控制协议与逻辑Mavlink是目前最常见的无人机飞控协议之一。
PX4对Mavlink协议提供了良好的原生支持。
该协议既可以用于地面站(GCS)对无人机(UAV)的控制，也可用于UAV对GCS的信息反馈。
其飞控场景一般是这样的：a) 手工飞控：GCS -> (MavLink) -> UAVb) 信息采集：GCS <- (Mavlink) <- UAVc) 自治飞控：User App -> (MavLink) -> UAV也就是说，如果你想实现地面站控制飞行，那么由你的地面站使用Mavlink协议，通过射频信道(或wifi etc.)给无人机发送控制指令就可以了。
如果你想实现无人机自主飞行，那么就由你自己写的应用（运行在无人机系统上）使用Mavlink协议给无人机发送本地的控制指令就可以了。
然而，为实现飞控架构的灵活性，避免对底层实现细节的依赖，在PX4中，并不鼓励开发者在自定义飞控程序中直接使用Mavlink，而是鼓励开发者使用一种名为uORB((Micro Object Request Broker，微对象请求代理)的消息机制。
其实uORB在概念上等同于posix里面的命名管道(named pipe)，它本质上是一种进程间通信机制。
由于PX4实际使用的是NuttX实时ARM 系统，因此uORB实际上相当于是多个进程（驱动级模块）打开同一个设备文件，多个进程（驱动级模块）通过此文件节点进行数据交互和共享。
在uORB机制中，交换的消息被称之为topic，一个topic仅包含一种message类型（即数据结构）。
每个进程（或驱动模块）均可“订阅”或“发布”多个topic，一个topic可以存在多个发布者，而且一个订阅者可也订阅多个topic。
而正因为有了uORB机制的存在，上述飞控场景变成了：a) 手工飞控：GCS -> (MavLink) -> (uORB topic) -> UAVb) 信息采集：GCS <- (Mavlink) <- (uORB topic) <- UAVc) 自治飞控：User App -> (uORB topic) -> (MavLink) -> UAV有了以上背景基础，便可以自写飞控逻辑了，仅需在PX4源码中，添加一个自定义module，然后使用uORB订阅相关信息（如传感器消息等），并发布相关控制信息（如飞行模式控制消息等）即可。
具体的uORB API、uORB消息定义可参考PX4文档与源码，所有控制命令都在firmware代码的msg里面，不再敷述。
最后值得一提的是，在PX4系统中，还提供了一个名为mavlink的专用module，源码在firmware的src/modules/mavlink中，这货与linux的控制台命令工具集相当相似，其既可以作为ntt控制台下的命令使用，又可作为系统模块加载后台运行。
其所实现的功能包括：1）uORB 消息解析，将uORB消息实际翻译为具体的Mavlink底层指令，或反之。
2）通过serial/射频通信接口获取或发送Mavlink消息，既考虑到了用户自写程序的开发模式，也适用于类似linux 的脚本工具链开发模式，使用起来很灵活，有兴趣的可以看看。
PX4飞控中利用EKF估计姿态角代码详解PX4飞控中主要用EKF算法来估计飞行器三轴姿态角，具体c文件在px4\Firmware\src\modules\attitude_estimator_ekf\codegen\目录下•具体原理•程序详解•下一步1.具体原理EKF算法原理不再多讲，具体可参见上一篇blog /lizilpl/article/details/45289541.这篇讲EKF算法执行过程，需要以下几个关键式子：•飞行器状态矩阵：这里表示三轴角速度，表示三轴角加速度，表示加速度在机体坐标系三轴分量，，表示磁力计在机体坐标系三轴分量。
•测量矩阵分别由三轴陀螺仪，加速度计，磁力计测得。
•状态转移矩阵：飞行器下一时刻状态预测矩阵如下：其中W项均为高斯噪声，为飞行器在姿态发生变化后，坐标系余旋变换矩阵，对该函数在处求一阶偏导，可得到状态转移矩阵：此时可得到飞行器状态的先验估计：•利用测量值修正先验估计：这里测量矩阵H与状态矩阵X为线性关系，故无需求偏导。
卡尔曼增益：状态后验估计：方差后验估计：2.程序详解整个EKF的代码挺长的，大部分是矩阵运算，而且使用嵌套for循环来执行的，所以读起来比较费劲，但是要是移植到自己工程上的话必然离不开这一步，所以花了一个下午把各个细节理清楚，顺便记录分享。
/* Include files */#include "rt_nonfinite.h"#include "attitudeKalmanfilter.h"#include "rdivide.h"#include "norm.h"#include "cross.h"#include "eye.h"#include "mrdivide.h"/*'输入参数：updateVect[3]：用来记录陀螺仪，加速度计，磁力计传感器数值是否有效z[9] ：测量矩阵x_aposteriori_k[12]：上一时刻状态后验估计矩阵，用来预测当前状态P_aposteriori_k[144]：上一时刻后验估计方差eulerAngles[3] ：输出欧拉角Rot_matrix[9] ：输出余弦矩阵x_aposteriori[12] ：输出状态后验估计矩阵P_aposteriori[144] ：输出方差后验估计矩阵'*/void attitudeKalmanfilter(const uint8_T updateVect[3],real32_T dt,const real32_T z[9],const real32_T x_aposteriori_k[12],const real32_T P_aposteriori_k[144],const real32_T q[12],real32_T r[9],real32_T eulerAngles[3],real32_T Rot_matrix[9],real32_T x_aposteriori[12],real32_T P_aposteriori[144]){/*以下这一堆变量用到的时候再解释*/ real32_T wak[3];real32_T O[9];real_T dv0[9];real32_T a[9];int32_T i;real32_T b_a[9];real32_T x_n_b[3];real32_T b_x_aposteriori_k[3]; real32_T z_n_b[3];real32_T c_a[3];real32_T d_a[3];int32_T i0;real32_T x_apriori[12];real_T dv1[144];real32_T A_lin[144];static const int8_T iv0[36] = { 0, 0, 0,0, 0, 0,0, 0, 0,1, 0, 0,0, 1, 0,0, 0, 1,0, 0, 0,0, 0, 0,0, 0, 0,0, 0, 0,0, 0, 0,0, 0, 0};real32_T b_A_lin[144];real32_T b_q[144];real32_T c_A_lin[144];real32_T d_A_lin[144];real32_T e_A_lin[144];int32_T i1;real32_T P_apriori[144];real32_T b_P_apriori[108];static const int8_T iv1[108] = { 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1};real32_T K_k[108];real32_T fv0[81];static const int8_T iv2[108] = { 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1};real32_T b_r[81];real32_T fv1[81];real32_T f0;real32_T c_P_apriori[36]={ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 1, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};real32_T fv2[36];static const int8_T iv4[36] = { 1, 0, 0,0, 1, 0,0, 0, 1,0, 0, 0,0, 0, 0,0, 0, 0,0, 0, 0,0, 0, 0,0, 0, 0};real32_T c_r[9];real32_T b_K_k[36];real32_T d_P_apriori[72];static const int8_T iv5[72]= { 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0};real32_T c_K_k[72];static const int8_T iv6[72] = { 1, 0, 0, 0, 0, 0,0, 1, 0, 0, 0, 0,0, 0, 1, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 1, 0, 0,0, 0, 0, 0, 1, 0,0, 0, 0, 0, 0, 1,0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0};real32_T b_z[6];static const int8_T iv7[72]= { 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1};static const int8_T iv8[72]= { 1, 0, 0, 0, 0, 0,0, 1, 0, 0, 0, 0,0, 0, 1, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 1, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 1};real32_T fv3[6];real32_T c_z[6];/*开始计算*//*'wak[]为当前状态三轴角加速度'*/ wak[0] = x_aposteriori_k[3]; wak[1] = x_aposteriori_k[4]; wak[2] = x_aposteriori_k[5];/* ‘欧拉角旋转矩阵’O=⎡⎡⎡0w z w y−w z0w x w y−w x0⎡⎡⎡这里的O矩阵相当于A矩阵中的的转置矩阵！*/O[0] = 0.0F;O[1] = -x_aposteriori_k[2];O[2] = x_aposteriori_k[1];O[3] = x_aposteriori_k[2];O[4] = 0.0F;O[5] = -x_aposteriori_k[0];O[6] = -x_aposteriori_k[1];O[7] = x_aposteriori_k[0];O[8] = 0.0F;/* 预测转过一个小角度之后的重力向量三轴投影*//* a = [1, -delta_z, delta_y;* delta_z, 1 , -delta_x;* -delta_y, delta_x, 1 ]'; */eye(dv0); //dv0矩阵单位化for(i = 0; i < 9; i++) {a[i] = (real32_T)dv0[i] + O[i] * dt;}/* 预测转过一个小角度之后的磁力向量三轴投影*/eye(dv0);for(i = 0; i < 9; i++) {b_a[i] = (real32_T)dv0[i] + O[i] * dt;}/*a=⎡⎡⎡1Δz−Δy−Δz1ΔxΔy−Δx1⎡⎡⎡其实就是这个大家都很眼熟的的余弦矩阵的转置, 用来更新机体转过一个角度之后的重力和磁力三轴投影，只不过两次计算间隔时间很短，变化角度很小，因此忽略高阶小量之后就变成了这个样子。