四轴飞行器报告(高级篇)
电子设计大赛四旋翼飞行器报告
选题编号：C题全国大学生电子设计竞赛设计报告选题名称：多旋翼自主飞行器主办单位：辽宁省教育厅比赛时间：2015年08月12日08时起2015年08月15日20时止摘要多旋翼飞行器也称为多旋翼直升机，是一种有多个螺旋桨的飞行器。
本设计实现基于ATMEGA328P和R5F100LEA的四旋翼飞行器。
本飞行器由飞行控制模块、导航模块、电源模块和航拍携物模块等四部分组成。
主控模块采用ATMEGA328P芯片，负责飞行姿态控制；导航模块以G13MCU为核心，由陀螺仪、声波测距等几部分构成，该模块经过瑞萨芯片处理采集的数据，用PID控制算法对数据进行处理，同时解算出相应电机需要的PWM增减量，及时调整电机，调整飞行姿态，使飞行器的飞行更加稳定；电源模块负责提供持续稳定电流；航拍携物模块由摄像头、电磁铁等构成，负责完成比赛相应动作。
飞行器测试稳定，实现了飞行器运动速度和转向的精准控制，能够完成航拍，触高报警，携物飞行，空中投递等动作要求。
关键词：四旋翼，PID控制，瑞萨目录摘要................................................................................................................................ i i1.题意分析 (1)2.系统方案 (1)2.1 飞行控制模块方案选择 (1)2.2 飞行数据处理方案选择 (1)2.3 电源模块方案选择 (2)2.4 总体方案描述 (2)3.设计与论证 (2)3.1 飞行控制方法 (2)3.2 PID控制算法 (3)3.3 建模参数计算 (3)3.4 建立坐标轴计算 (4)4.电路设计 (5)4.1 系统组成及原理框图 (5)4.2 系统电路图 (5)5.程序设计 (6)5.1 主程序思路图 (6)5.2 PID算法流程图 (7)5.3 系统软件 (7)6. 测试方案 (7)6.1 硬件测试 (7)6.2 软件仿真测试 (7)6.3 测试条件 (8)6.4 软硬件联调 (8)7.测试结果及分析 (8)7.1 测试结果 (8)7.2 结果分析 (9)8.参考文献 (9)1.题意分析设计并制作一架带航拍功能的多旋翼自主飞行器。
经验总结四轴
四轴DIY小结徐江 cnmusic@一、概述四轴可以说是机械结构最简单的飞行器了，而且自己做起来也不是很难。
维护起来成本也比一般航模要低不少，所以我就花了差不多6个月的时间摸索着做了2个来玩。
这篇文章就是一个大概的记录，希望对后来人能有些帮助。
由于不少都是自己摸索的，难免有不少错误，所以“仅供参考”！☺在这里要感谢网友feng_matrix对我的帮助，通过和他的交流让我少走了不少弯路。
二、马达、电调、桨的选则在我第一次选择马达的时候，我选择的是有刷马达。
原因很简单，不需要复杂的电调，直接用MOS管就可以驱动了，而且响应速度又快，价格又便宜。
可惜没有买到合适的有刷马达，只好用减速组配高转速马达。
这样一来成本反而高了，而且实际的测试结果是马达里面火化直冒也无法将四轴自身拉离地面。
原因就是马达转速和减速组搭配不合理，转速过快但拉力不够。
经历过失败后，决定不在冒险，于是选择了大众配置：新西达2212，1000KV外转子无刷马达，新西达30A电调（好赢兼容的程序），在解决了如何安装的问题后，终于可以将四轴自身拉离地面了。
对于桨，由于条件所限，只能在淘宝上买到GWS三叶正反桨。
我测试的结果是10英寸桨最结实，因为它最大，最重，带来的结果就是低转速。
优点就是抗撞击。
一般的9英寸桨稍微碰到一点东西就断了，而10英寸桨一点事没有。
以前担心10英寸桨可能引起响应时间过长造成四轴无法稳定，后来发现真正影响响应时间的是电调，桨的关系倒不是很大。
当然这不是说10英寸桨就是金刚不坏之躯，只是比9英寸桨要结实一些罢了。
用商品化电调还是I2C电调？我一开始的四轴采用的就是商品电调，原因很简单，自己焊I2C电调多麻烦啊，还是用买的现成的省事。
但随着后面深入做下去，发现这2种电调的差异还是很大的。
对于我开始的商品电调，由于里面自带的PID控制器。
严重影响了转速的快速反应。
这就造成了对于四轴稳定性之一的“自动悬停”基本无法做到了。
由于自动悬停的首要要求就是在这就要求马达转速在四轴有倾斜时需要加快，而到快回到平衡位置时需要降下来。
关于四旋翼飞行器的心得
关于四旋翼飞行器的心得第一篇：关于四旋翼飞行器的心得关于四旋翼飞行器的心得对于飞行器或者航模之类的映像，是在高中时期，学校有航模小组，经常可以看到拿着航模的学生在进行试飞，当时心中感觉“航模”是非常有意思并且“高科技”。
如今已经历高考进入大学，在学校的为我们安排的导师制计划中，非常幸运的加入无人机航拍飞行器小组，关于四旋翼飞行器，在查阅了相关资料后，有了一定的了解。
四旋翼飞行器也称为四旋翼直升机，是一种有4个螺旋桨且螺旋桨呈十字形交叉的飞行器。
Seraphi 是一款可用于空中拍摄的一体化多旋翼飞行器，它外观时尚精美，做工精湛，还拥有集成了自身研发的飞行动力系统，并配置专业的无线电遥控系统。
Seraphi集成易作、易维护的稳定设计，在出厂前已经设置并调试所有的飞行参数及功能，具有免安装、免调试的快速飞行模式。
Seraphi 携带方便，可以搭配GoPro或者其它微型相机录制空中视频。
记得在TED的讲座中，有一期叫做“TED-红遍全球的的炫酷飞行器”，这个讲座说明了四旋翼飞行器的一些特点。
1.时尚精美、做工精湛。
Seraphi外观时尚精美，做工精湛，还拥集成了自身研发的飞行动力系统，并配置专业的无线电遥控系统。
2.集成易作、易维护的稳定设计。
Seraphi集成易作、易维护的稳定设计。
Seraphi 携带方便，可以搭配GoPro或者其它微型相机录制空中视频。
3.自由切换多种飞行模式。
Seraphi内置自身研发的飞行控制系统，具备多种飞行模式，可以根据不同的飞行需要以及不同的飞行环境进行实时的智能切换以达到不一样的飞行体验。
4.方向控制灵活。
Seraphi具备自身研发飞控系统，方向控制灵活。
在通常飞行过程中，可以根据需要，进行灵活纵。
制作航拍飞行器能够让培养我们的团队合作意识，拓宽我们的知识领域，同时让我们动手实践的能力得到提升，相信这次经历肯定能成为我的大学生活中最值得回忆的事情之一。
第二篇：动态系统建模（四旋翼飞行器仿真）实验报告动态系统建模（四旋翼飞行器仿真）实验报告院（系）名称大飞机班学号学生姓名任课教师2011年X月四旋翼飞行器的建模与仿真一、实验原理I．四旋翼飞行器简介四旋翼飞行器通过四个螺旋桨产生的升力实现飞行，原理与直升机类似。
四轴总结范文
四轴总结1. 什么是四轴飞行器？四轴飞行器是一种无人机，由四个电动马达驱动四个螺旋桨提供升力，实现飞行控制。
它是最简单、最常见的多旋翼飞行器类型之一。
2. 四轴结构四轴飞行器主要由以下几个组件构成：•机身框架（Frame）：通常是由轻质材料如碳纤维或铝合金制成，提供了安装电子元件和电动马达的支撑框架。
•电动马达（Motor）：四个电动马达分别安装在飞行器的四个角落，用来驱动螺旋桨提供升力。
通常使用无刷电机，具有高功率输出和高效能的特点。
•螺旋桨（Propeller）：四个螺旋桨与电动马达相连接，通过旋转提供升力。
螺旋桨的旋转速度和推力控制着飞行器的姿态和高度。
•飞行控制器（Flight Controller）：飞行控制器是四轴飞行器的大脑，负责接收来自传感器的数据，并通过对电动马达的控制来实现飞行器的稳定飞行。
•电子速调（ESC）：电子速调连接电动马达和飞行控制器，将控制信号传输给电动马达并调节电动马达的转速。
•电池（Battery）：提供飞行器所需的电能。
电池的容量和电压决定了飞行器的续航时间和飞行能力。
•无线遥控器（RC Transmitter）：通过无线信号与飞行器进行通信，控制飞行器的起飞、降落、姿态控制等操作。
3. 四轴飞行原理四轴飞行器借助传感器和飞行控制器实现飞行。
基本的飞行原理如下：1.姿态感知：飞行控制器通过加速度计和陀螺仪感知飞行器的姿态。
加速度计测量飞行器的加速度，以及地心引力在飞行器上的分量，从而确定飞行器的姿态。
陀螺仪测量飞行器在各个轴上的旋转速度。
2.姿态控制：飞行控制器根据姿态感知的数据，计算并调整电动马达的转速，使得飞行器保持平衡。
通过调整转速，飞行控制器可以控制飞行器的俯仰、横滚和偏航。
3.高度控制：飞行控制器使用气压计或超声波等传感器感知飞行器的高度，并通过调节电动马达的转速来控制飞行器的升降。
通过增加或减少升力，飞行器可以上升或下降。
4.遥控操作：无线遥控器发送无线信号给飞行器，控制其飞行。
四轴飞行器报告
四轴飞行器报告1. 前言四轴飞行器是一种无人机，由四个电动机驱动，具有稳定飞行的能力。
它在军事、民用及娱乐领域都有广泛的应用。
本报告将对四轴飞行器的结构、工作原理以及应用进行详细介绍。
2. 结构四轴飞行器主要由以下部件组成：•机架：提供了支撑和连接其他部件的框架结构，通常是以轻质材料如碳纤维制成。
•电动机：驱动飞行器飞行的关键部件，通常使用直流无刷电机。
•螺旋桨：由电动机驱动的旋转桨叶，用于产生升力和推力。
•电调：控制电动机的转速和方向，从而控制飞行器的姿态。
•飞控系统：负责接收和处理来自传感器的数据，计算飞行器的姿态和控制指令。
•电池：提供能量给电动机和其他电子设备。
3. 工作原理四轴飞行器的飞行原理基于牛顿第二定律。
通过调整四个电动机的转速和方向，可以控制飞行器的姿态和运动。
飞行器的姿态包括横滚、俯仰和偏航。
通过增加相对转速，可以产生横滚和俯仰的力矩，从而使飞行器向相应方向倾斜。
飞行器倾斜后，电动机产生的升力也会有所改变，使得飞行器能够前进、后退或悬停。
飞行器的稳定性是通过飞控系统来保证的。
飞控系统通过接收来自加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器的数据，计算飞行器的姿态和运动状态，并根据用户的控制输入调整电动机的转速和方向，以保持飞行器的稳定。
4. 应用四轴飞行器在军事、民用及娱乐领域都有广泛的应用。
在军事领域，四轴飞行器可以用于侦查、监视和目标跟踪。
由于其小型化、高机动性和隐蔽性，可以在不可接近的区域执行任务，提供重要的情报支持。
在民用领域，四轴飞行器可以用于航拍、物流和巡检等任务。
航拍业务能够提供高质量的航空影像，广泛用于地理信息和城市规划等领域。
同时，四轴飞行器还可以用于运送货物，解决最后一公里的配送问题。
此外，四轴飞行器还可以用于巡检任务，如电力线路、管道和建筑物的巡检，提高作业效率和安全性。
在娱乐领域，四轴飞行器常被用作遥控飞行器，供爱好者进行操控和竞赛。
爱好者可以通过多种方式定制飞行器的外观和性能，提升飞行器的性能和飞行体验。
报告
摘要为了满足四旋翼飞行器的设计要求，设计了以微控制器为核心的控制系统和算法。
首先我们进行了各个单元电路方案的比较论证，确定了硬件设计方案。
飞行器以16位微控制器R5F100LEA作为控制核心。
采用电调将直流转化为交流，驱动无刷直流电机，该电调具有控制简单的特性。
通过超声波测量高度反馈到MCU，控制四旋翼的高度；通过陀螺仪采集飞行器的角度，然后反馈到主控板，运用PID控制算法调整飞行器的姿态。
采用摄像头采集地面信息，实现了飞行器搜寻内沿黑线及指示线等功能；运用互补滤波算法将陀螺仪和加速度计融合起来，更好的控制姿态；实际测试表明，所采用的设计方案先进有效，完全达到了设计要求。
关键词：四旋翼；PID；循迹；超声波；R5F100LEA单片机目录1系统方案的设计与论证 (3)1.1系统总体框架 (3)1.2方案论证与比较 (3)2 理论分析与计算 (5)2.1 四旋翼飞行器动力学原理 (5)2.2 四旋翼飞行器的数学模型 (5)2.3四元数控制算法 (7)2.4姿态控制算法 (7)3系统的硬件电路设计 (9)3.1 系统硬件框图 (9)3.2模块的硬件设计原理图 (9)4飞行器的软件设计 (12)4.1系统程序流程图 (13)4.2互补滤波算法 (14)5测试方法和结论 (15)5.1 测试方案及测试仪器 (16)5.2 测试数据 (16)5.2.1基础部分A到B (16)5.2.2 基础部分B到A (16)5.1.3 发挥部分 (16)5.3 测试结果分析 (17)6小结 (17)参考文献 (17)附录1：电路原理图 (18)附录2：部分源程序清单................................... 错误！未定义书签。
1系统方案的设计与论证1.1系统总体框架根据题目分析，四旋翼飞行器需要在指定的地点飞行和指定的地点停止，由于飞行区域有指示线来为四旋翼飞行器导航，故本设计采用相应循迹模块为飞行器导航，同时采用测距模块测量实时的检测飞行器的高度，以使飞行器通过示高线，同时设计采用常见的姿态调整传感器——陀螺仪和加速度传感器来调整飞行器的飞行姿态，并且使用搬运模块实现飞行器的携带功能，系统框图如图1.1所示。
四轴飞控总结详尽的介绍各种飞控来源及硬件资源核心部分
四轴飞控总结详尽的介绍各种飞控来源及硬件资源核心部分四轴飞控总结详尽的介绍各种飞控来源及硬件资源核心部分从团队选择无人机项目开始，我的前期工作就是了解现在市场上所有的飞控以及功能，为接下来的无人机飞控打下基础。
现在市场上的飞控种类很多，常见的有MK、KK、KK flycam、EAGLE N6、玉兔飞控、FF、WKM、FC1212-S、MWC、FY等等，国内也是有越来越多的团队开始研究四轴飞控，其中很多属于山寨。
MK是德国的开源项目，但一般价格较贵，整个一套估计要1000多，且对模友的基础要求较高，玩的人不是很多。
KK是法国的开源项目，国内许多团队利用其开源的特点，将硬件电路和程序照搬过来然后在市场上卖，竞争比较激烈，因此价格很便宜，贵一点的也就100多便宜的只要60左右，目前最新版本是KK5.5，与其他飞控相比，KK飞控只有一个低端的陀螺仪而且不含加速度计，因此不能实现自稳，但价格低廉是其最大的优势，而且支持固定翼模式，很多模友在玩。
KK flycam是韩国的模友在KK的基础上开发的，添加了加速度计，用了更好一点的陀螺仪，因此能实现自稳，价格为145美元，目前国内卖得一般是其山寨版本，功能差不多，只有280左右。
EAGLE N6是国内一个团队刚刚研发的，使用的AVR单片机且效果很不错，支持8种飞行模式，每次启动只需要将拨码开关拨至指定模式就完成了模式的切换，且其288元的价格得到了很多模友的追捧，美中不足的是其没有加速度计，不能实现自稳，航拍性能不好。
/item.htm?id=12801941326玉兔飞控也是近期比较热门的一种飞控，由国外模友研发，采用ARM处理器，售价为288元，性价比较高。
功能特点：•主处理器，ARM32位，主频50MHZ•可以支持140g的mini小4轴，要知道小4轴比大4轴更“贼”哦。
•板载高精度数字3轴陀螺仪和3轴加速度计，实现自动稳定和自动平衡。
•8路接收通道，除了主要的4个摇杆通道外，还可以定义辅助开关通道或云台控制通道。
四轴飞行器可行性分析
四轴飞行器可行性分析四轴飞行器是一种以四个螺旋桨为主要动力装置的飞行器，受到了越来越多的关注和应用。
下面从技术可行性、市场可行性、安全可靠性以及法规可行性四个方面对四轴飞行器的可行性进行分析。
一、技术可行性：1. 翻滚稳定性：四轴飞行器通过通过调节四个电机的旋转速度来达到平衡和控制，飞行器需要具备良好的翻滚稳定性才能完成各种任务。
随着控制算法的发展，飞控系统可以更好地实现飞行器的稳定性控制，因此四轴飞行器在技术上是可行的。
2. 载荷承载能力：四轴飞行器的载荷承载能力相对较小，一般用于携带摄像头、轻负载和小型设备等。
但随着材料和结构的改进，以及电机和电力系统的提升，四轴飞行器的载荷承载能力也在不断增强，已能够满足许多商业和军事应用的需求。
3. 飞行风速限制：四轴飞行器的飞行受到风速限制，一般情况下可承受的风速为4-6级。
在较强风速时，飞行器受到风力的影响容易偏离目标轨迹，甚至造成失控，所以需要考虑风速对飞行器可行性的影响。
二、市场可行性：1. 民用应用：四轴飞行器在民用领域有广泛的应用前景，如航拍、地形测量、农业植保等。
越来越多的专业摄影师、地理测绘单位和农业生产者开始采用四轴飞行器进行工作，市场需求逐渐增长。
2. 娱乐消费品：四轴飞行器也被作为一种娱乐消费品，面向普通消费者销售。
随着技术的发展，四轴飞行器的价格逐渐下降，成为日常娱乐消遣的选择之一，市场潜力巨大。
三、安全可靠性：1. 飞行安全：四轴飞行器有时会出现飞行不稳定、飞行器失控等情况，这会带来一定的安全隐患。
因此，四轴飞行器需要具备可靠的飞行控制系统、传感器和自动导航系统，以减少飞行事故发生的可能性。
2. 电池寿命：四轴飞行器需要通过电池供电，而电池寿命有限，一般情况下仅能维持较短的飞行时间。
这对于商业应用来说可能限制了其实际操作时间，需要在技术上做进一步改进。
四、法规可行性：1. 航空法规：四轴飞行器作为一种无人机，其操作涉及航空法规的约束。
四轴飞行器运动分析
四轴飞行器运动分析
首先，四轴飞行器的基本运动包括平稳悬停、上升、下降、前进、后退、左转、右转。
在平稳悬停状态下，四个航翼的转速保持一致，以产生与重力相等的升力，使得飞行器在空中保持不动。
当需要上升时，增加四个航翼的转速，增加总升力，使得飞行器向上升起。
当需要下降时，减小四个航翼的转速，减小总升力，使得飞行器向下降落。
前进和后退的原理类似，只需要控制前后方向的航翼转速不同即可。
左转和右转则通过控制相应方向的航翼转速实现。
总之，四轴飞行器通过控制四个航翼的转速，可以实现不同的运动。
另外，四轴飞行器还具有较高的机动性能。
由于四轴飞行器具有高度灵活的舵面（即四个航翼），可以产生大量的升力。
因此，四轴飞行器能够实现快速的加速和转弯。
在飞行过程中，通过控制航翼的转速，可以实现快速的加速和减速。
同时，通过将相邻航翼的转速调整到不同的值，可以实现飞行器的转弯。
这种机动性可以为四轴飞行器在狭小的空间内进行灵活的悬停、追踪和避障提供支持。
总的来说，四轴飞行器的运动是通过对四个航翼转速的调整实现的。
通过调整不同的转速，可以实现平稳悬停、上升、下降、前进、后退、左转、右转等多种运动。
此外，四轴飞行器还能够通过调整航翼转速来保持姿态稳定和实现高度机动的飞行。
四轴飞行器的运动特性使得它在空中机器人、航拍、物流配送等领域有着广泛的应用前景。
四轴飞行器(研究性学习省一等奖)资料
制作展开了专题研究，从设计、制作，到编程、 调试，直到试飞，全方位整理和了解了四轴飞行 器的控制原理和技术。实践也证明了我们的执着 努力获取了成功，我们体验了设计、制作与试飞 的过程，也收获了成功的喜悦！
谢谢观赏
Thanks for listening
方案设计 启发
——机身设计
玻纤板设计
3D建模
方案设计
——机臂材料
ABS工程塑料
铝方管
方案设计
——起落架
方案一Βιβλιοθήκη 方案二元件加工 启发
机床加工
切割碳棒
组装机身 启发
传感器校准 启发
加速度校准
首次试飞
问题与解决
——锁定问题
内部程序 修改一览
PID参数调节
简介：PID控制是基于微 积分学为基础的数字化 自动控制方式，P代表比 例， I 代表积分， D 代表 微分。它以传感器采集 的数据作为输入源，按 预定的PID参数根据特定 的公式计算以后输出控 制。
多功能四轴飞行器
设计与制作
指导老师：余志刚
组员：张英特 丁一平 沈宇哲 刘执恒 陈宇昊 曹智一 姚威 卜尔豪
嘉兴高级中学
高二（7）班
课题背景
电网检测
物流运送
固定翼
直升机
多旋翼
研究过程
在老师的指导与帮助下，我们便动手开始实践
①原理学习
②方案设计 ③制作过程 ④首次试飞
⑤后期问题解决
原理介绍
平飞 单边加速 完成倾斜
航拍集锦 启发
前景展望
实时图传
——无限范围
前景展望
太阳能电池
——无限动力
感想 启发
通过研究性学习活动，我们体会到了团队合作的力 四轴飞行器，在我们没有自己亲自动手制作
四轴飞行器的空气力学行为和飞行稳定性分析
四轴飞行器的空气力学行为和飞行稳定性分析引言：四轴飞行器是一种通过四个电动马达驱动螺旋桨产生升力和推力，实现飞行操控的无人机。
在现代科技的推动下，四轴飞行器已经广泛应用于航拍、搜救、农业等领域。
本文将对四轴飞行器的空气力学行为和飞行稳定性进行分析。
一、空气力学行为1. 升力和推力四轴飞行器通过四个螺旋桨产生升力和推力。
螺旋桨的旋转产生气流，气流与周围空气发生相互作用，产生升力。
同时，螺旋桨的旋转还会产生推力，推动飞行器向前飞行。
2. 阻力和升阻比飞行器在飞行过程中会受到空气阻力的影响。
阻力的大小与飞行器的速度、空气密度和飞行器形状等因素有关。
升阻比是指飞行器在飞行中产生的升力与受到的阻力之比，是衡量飞行器飞行性能的重要指标。
3. 侧滑和升降舵四轴飞行器在飞行过程中可能会出现侧滑现象，即飞行器的航向方向与飞行方向不一致。
为了解决这个问题，飞行器通常配备有升降舵，通过调整升降舵的角度来控制飞行器的姿态，使其保持稳定飞行。
二、飞行稳定性分析1. 姿态稳定性姿态稳定性是指飞行器在受到外界干扰后能够自动恢复到平衡状态的能力。
四轴飞行器通过调整四个螺旋桨的转速来实现姿态的调整。
当飞行器受到外力作用时，通过调整螺旋桨的转速，可以产生反作用力，使飞行器恢复到平衡状态。
2. 纵向稳定性纵向稳定性是指飞行器在纵向方向上的稳定性。
飞行器通过调整前后两个螺旋桨的转速来实现纵向平衡。
当飞行器向前倾斜时，增加后螺旋桨的转速，减小前螺旋桨的转速，以产生向上的升力，使飞行器恢复到平衡状态。
3. 横向稳定性横向稳定性是指飞行器在横向方向上的稳定性。
飞行器通过调整左右两个螺旋桨的转速来实现横向平衡。
当飞行器向左倾斜时，增加右螺旋桨的转速，减小左螺旋桨的转速，以产生向上的升力，使飞行器恢复到平衡状态。
结论：四轴飞行器的空气力学行为和飞行稳定性是实现其稳定飞行的重要因素。
了解四轴飞行器的空气力学行为，能够帮助我们更好地理解其工作原理。
四轴飞行器的设计与控制
四轴飞行器的设计与控制随着科技的不断发展，越来越多的新技术被应用到生活中。
其中，四轴飞行器作为一种新型的飞行器，其应用范围越来越广。
四轴飞行器是一种用于空中拍摄、物流配送、科学考察和军事侦查等领域的飞行器，其灵活性和稳定性使得其在这些领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍四轴飞行器的设计与控制，以及其应用场景。
设计篇1.飞行器的构成与工作原理四轴飞行器的主体是一种能够自主悬停的飞行器，由四个旋转桨叶和一个中央的飞行控制系统组成。
其特别之处在于所有的桨叶都是同时旋转的，而且桨叶的旋转方向不同。
四轴飞行器的工作原理：当一个桨叶逆时针方向旋转时，它会产生一个向上的推力，同时会产生一个向右的转矩；反之，当一个桨叶顺时针方向旋转时，它会产生一个向上的推力，同时会产生一个向左的转矩。
通过对这四个桨叶的转速进行调节，可以实现飞行器的平衡稳定。
2.飞行器的结构设计四轴飞行器的结构设计包括飞控系统、传感器、电机与桨叶、遥控器和电池等组成部分。
其中，飞控系统起到了至关重要的作用，它能够感知飞行器当前的状态并通过相应的指令来控制飞行器的动作。
传感器是感知器，用于感知飞行器的姿态、高度、速度等状态信息，并将这些信息传送给飞控系统进行处理和计算。
电机和桨叶的作用是为飞行器提供推力，从而让飞行器起飞、悬停、转向等动作。
遥控器是操纵工具，它可以控制飞行器的运动方向、速度、高度等。
电池是飞行器的动力源，其大小与类型也会影响飞行器的飞行时间和性能。
对于飞行器的设计，其重量、力量和稳定性是非常重要的因素。
通常，飞行器需要在不降低稳定性的情况下尽可能减少其质量。
同时，对于桨叶和电机的选择也需要根据飞行器的尺寸和重量进行调整，以确保其飞行稳定。
控制篇1.掌握飞行器控制的方法在进行飞行器的控制时，我们需要使用遥控器来控制飞行器的飞行方向、速度、高度等。
遥控器通常包括两个摇杆，左摇杆用于控制飞行器的高度和方向，右摇杆用于控制飞行器的飞行速度和转向。
四轴无人机项目个人总结
3.如果使用游戏手柄或飞机手柄、键盘等控制飞行器。在这一步中要点击上位机上的“飞行控制”模块，在此过程中应确保上位机的“飞行控制”开关处于“off”的状态。
检查各控制通道的行程是否合理，更为重要的是，检查遥控器的中点是否为1500。如果不为1500，在程序中将中点改为你实际看到的值。（目前匿名四轴的上位机还没出现“中点校准”设置，其实可以将这个值也放到EEPROM里）因为匿名四轴的程序里严格规定了遥控器的中点为1500。（个人觉得在飞控程序里可以加一个死区，增强系统的鲁棒性，对传感器的波动误差不那么敏感。当然了，有很多学术狗为了发论文，把死区也改成模糊控制方法，无非就是换了个名词）
P.S.建议设置为115200，而不是更高的波特率，蓝牙里更高波特率容易引起通信误码。
③AT+NAMEANOTC\n\r(注意要有回车) 这句话的字符串可以分为“AT+NAME”和“ANOTC”两个部分，第一部分是指令，第二部分是自定义的模块名称，也就是主机和从机配对的关键，可以自行更改名字，但要保证主从机名称一致。
4.装上桨叶，将上位机的“飞行控制”开关拨至“on”的状态。
按照上面的硬件装置图装配好，将A桨和B桨设置正确以后，推动油门（thr）,每个桨叶产生的风力都应该是向下的，如果不是说明桨叶装配错了。
在这里要提一下，根据本人的经验，桨叶对飞行控制系统的影响是非常巨大的，建议新手测试时使用完好的桨叶来做。我平常在装配飞行器时，为了保障桨叶的重量，会用桨平衡器检测一下桨叶的两轴是否质量对称，如果不对称就给相应的地方贴胶带，这样才能保障飞行过程很平稳。另外，桨叶边缘有缺口或桨叶破损，都会对飞机有一定的影响。当你调节PID或飞控程序时，如果查不到问题可以从这方面想想。
在匿名四轴中，机身上的是蓝牙从机，每次上电后均重新配置了蓝牙从机。
四旋翼飞行器_实验报告
四旋翼飞行器动态系统建模仿真实验报告院（系）称学生姓名学生学号指导教师2010年12月18日1.实验目的通过在Matlab环境中对四旋翼飞行器进行系统建模，掌握四旋翼飞行器的建模和控制方法和在Matlab下快速建立虚拟可视化环境的方法。
2.实验设备（1）硬件：PC机。
（2）工具软件：操作系统：Windows系列；软件工具：MATLAB及simulink。
3.实验原理及实验要求3.1实验原理四旋翼飞行器通过四个螺旋桨产生的升力实现飞行，原理与直升机类似。
四个旋翼位于一个几何对称的十字支架前，后，左，右四端，如图1 所示。
旋翼由电机控制；整个飞行器依靠改变每个电机的转速来实现飞行姿态控制。
图1四旋翼飞行器旋转方向示意图在图 1 中，前端旋翼1 和后端旋翼3 逆时针旋转，而左端旋翼 2 和右端的旋翼4 顺时针旋转，以平衡旋翼旋转所产生的反扭转矩。
由此可知，悬停时，四只旋翼的转速应该相等，以相互抵消反扭力矩；同时等量地增大或减小四只旋翼的转速，会引起上升或下降运动；增大某一只旋翼的转速，同时等量地减小同组另一只旋翼的转速，则产生俯仰、横滚运动；增大某一组旋翼的转速，同时等量减小另一组旋翼的转速，将产生偏航运动。
四旋翼飞行器受力分析,如图 2 所示，旋翼机体所受外力和力矩为：图2四旋翼飞行器受力分析示意图旋翼机体所受外力和力矩为：重力mg , 机体受到重力沿w z -方向；四个旋翼旋转所产生的升力i F (i= 1 , 2 , 3 , 4)，旋翼升力沿b z 方向； 旋翼旋转会产生扭转力矩i M (i= 1 , 2 , 3 , 4)。
i M 垂直于叶片的旋翼平面，与旋转矢量相反。
按照图3所示的控制回路对飞机的运动状态进行控制，控制回路包括内外两层。
图3包含内外两个控制回路的控制结构3.2实验要求（1）基于Simulink 建立四旋翼飞行器的悬停控制回路，实现飞行器的悬停控制；（2）建立GUI界面，能够输入参数并绘制运动轨迹；（3）基于VR Toolbox建立3D动画场景，能够模拟飞行器的运动轨迹（不要求模拟螺旋桨的转动）。
四轴飞行器结题报告资料
制作人： 陈为丰 田雄雄 毛增闯
四轴飞行器摘要：
目前应用广泛的飞行器有：固定翼飞行器和
单轴的直升机。四轴飞行器是微型飞行器的其中一 种，也是一种智能机器人，它利用四个旋翼作为飞 行引擎来进行空中飞行，尺寸较小、重量较轻、且 飞行稳定。
优点：
1.机动性好，动作灵活，可以垂直起飞降落和悬停。 2.四轴飞行器的机械结构相对简单，无需尾桨抵消 反力矩，成本低，也使得我们独立完成设计成为了 可能。
第
一
板载下载
代
多余的元件
芯片
四
轴
封装太大
飞
行
器
实
物
图
解决办法 1.独立出FT2232D下载模块。
2.减小元器件封装 3.去除不必要的元件
改进之后的第二代四轴
具体设计过程
• AUTOCAD做外形设计 • Altium Designer进行PCB线路设计 • UG仿真整体外形
CAD外形设计
CAD导入PCB后线路图
通过控制四个螺旋桨，可以产生需
要的力矩。 具体：
同步增加0号和1号、减小2号和3号桨的功 率，可以在不改变推力的情况下，提供x轴 的力矩；同步增加1号和2号、减小0号和3 号桨的功率，可以在不改变推力的情况下， 提供y轴的力矩；同步增加1号和3号、减小 0号和2号桨的功率，可以在不改变推力的 情况下，提供z轴的力矩。
ห้องสมุดไป่ตู้
四轴飞行器原理：
螺旋桨旋转时，把空气对螺旋桨的压力在 向和侧向两个方向分解，得到两种力学效 应：推力和转矩。当四轴飞行器悬停时， 合外力为0，螺旋桨的推力用于抵消重力， 转矩则由成对的正桨反桨抵消。当飞行器 运动时，因为推力只能沿轴向，所以只能 通过倾斜姿态来提供水平的动力，控制运 动由控制姿态来间接实现。
四轴实验报告2
一、实验任务利用LM2596可调稳压电源，输出电压在3—4.5V之间，可调最大电流3A，控制小四轴飞行器升降。
二、实验目的1、掌握整流，稳压的电路结构及其原理；2、掌握LM2596可调稳压电源的原理和应用；3、理解四轴飞行器飞行原理以及直流电机的工作；4、锻炼焊接工艺。
三、实验基本原理1.LM2596可调电压电路，可获得+3.3V、+5V输出电压。
(1) LM2596系列是德州仪器（TI）生产的3A电流输出降压开关型集成稳压芯片，它内含固定频率振荡器（150KHZ）和基准稳压器（1.23v），并具有完善的保护电路、电流限制、热关断电路等。
利用该器件只需极少的外围器件便可构成高效稳压电路。
提供的有：3.3V、5V、12V及可调（-ADJ）等多个电压档次产品。
此外，该芯片还提供了工作状态的外部控制引脚。
（2）LM2596系列开关稳压集成电路的主要特性如下：①输出电压：3.3V、5V、12V及（ADJ）等，最大输出电压37V②工作模式：低功耗/正常两种模式。
可外部控制③工作模式控制：TTL电平相容④所需外部组件：仅四个（不可调）；六个（可调）⑤器件保护：热关断及电流限制⑥封装形式：5脚（TO-220(T)； TO-263(S))（3）利用以下的公式来选择适当的电阻值：这里的VREF=1.23V R1选择1KΩ。
低阻值使敏感的反馈脚的噪声容限降到最小（选用精度为1%金属膜电阻，可以使温度系数降低，随时间的稳定度最好）。
因为输出调节范围的要求为3.3V—4.5V，且变位器阻值10KΩ，带入公式计算可知，需并联和串联3.3KΩ的电阻。
2.四轴飞行原理（1）垂直运动图（a）中，因有两对电机转向相反，可以平衡其对机身的反扭矩，当同时增加四个电机的输出功率，旋翼转速增加使得总的拉力增大，当总拉力足以克服整机的重量时，四旋翼飞行器便离地垂直上升；反之，同时减小四个电机的输出功率，四旋翼飞行器则垂直下降，直至平衡落地，实现了沿z轴的垂直运动。
VijayKumar_2012关于四轴飞行器的演讲稿（中英文对照）
VijayKumar_2012关于四轴飞行器的演讲稿（中英文对照）早上好我今天想谈谈自主飞行沙滩球其实，是小型飞行器，像这一个我想和大家谈谈设计这些飞行器时的挑战和使用这些飞行器能给我们带来的很多用处这些飞行器源于无人驾驶的飞行器但是那些都体积很大通常上万磅重毫无灵活型可言它们也不是真的自主飞行的事实上，很多这些飞行器都是受飞行团队控制的包括好几个飞行员感应雷达操作员和团队协调员我们想设计的飞行器是这样的——这里有两张照片——是你能够在超市里买到的那种小飞行器小型直升机，四个螺旋桨不超过一米长只不过几磅重我们把它们稍微改造一下，加上感应器和处理器，它们就可以在室内飞用不着导航系统我现在拿着的这个飞行器是其中之一是两个学生做出来的艾利克斯和丹尼尔这个仅仅比零点一磅稍微重一点只需要大约十五瓦的电源你能看到它的直径大约只有八个英寸让我给你们快速解释一下这些飞行器是怎么工作的它有四个螺旋桨当四个螺旋桨转速相同这个飞行器就浮在空中当所有螺旋桨的速度提升时这个飞行器就加速升高当然了，如果飞行器已经是倾斜的向着地平线侧过来就会向这个方向加速怎么能让它侧过来呢，有两个途径从这张照片你能看到四号螺旋桨旋转加速同时二号螺旋桨转速变慢这时飞行器就能向一边倒反之亦然当三号螺旋桨加速一号减速时飞行器就向前倒最后如果任意两端的螺旋桨的转速大于另两端的螺旋桨的转速飞行器就能原地旋转所以装在飞行器上的处理器基本上能判断需要执行哪些动作然后把它们组合起来决定给螺旋桨下什么指令一秒钟六百次简单地说这些飞行器就是这么工作的这个设计的一个好处就是小巧这些飞行器很灵活这里的R 是飞行器的长度其实是半径当半径变小时很多物理参数都会变最重要的一个参数是惯性，也就是对于运动的阻力结果是惯性决定角速度它是半径的五次方函数当半径变得越来越小时惯性越来越快地减小另一个结果是角速度的加速度也就是这里的希腊字母alpha 等于一除以半径也就是半径的倒数当半径越小时飞行器能转弯越快这个视频清楚地显示大家看右下角的飞行器正在做一个三百六十度翻转只需要不到半秒连续翻转，稍微时间长一点这里飞行器上用的处理器能够从飞行器上的加速度计和陀螺仪得到反馈信息然后算出，就像我刚才讲的一秒钟六百个指令来稳定控制这个飞行器在左边你能看到丹尼尔把飞行器抛到空中你能看到飞行器的控制有多快不管你怎么扔飞行器都能恢复平衡飞回来为什么我们要设计这种飞行器呢？因为这样的飞行器有很多用处你能把它们放进像这样的大楼里作为报警器去寻找入侵者寻找生化泄漏或者煤气泄漏你还能用它们建摩天大楼呢这里是飞行器在搬梁运柱架构一个立方体的建筑这里我想和大家介绍一下这些机器人能被用来运货当然一个问题是这些小飞行器担不了多少重量你可能需要很多飞行器来搬运重物我们新做了个实验——其实不那么新了——在日本仙台，地震后不久我们能把这些飞行器送进倒塌的楼房或者核反应堆大楼来探测放射性强度一个根本的问题是当这些飞行器需要自控飞行，它们自己得弄明白怎么从一个地点到另一个地点这就变得有点难度了因为这些飞行器的动力学是很复杂的事实上它们总在对付十二维的空间这里我们用了一点小技巧我们拿这个十二位的空间把它们转换成平的四维空间这个四维空间包括了横轴，纵轴和竖轴，还有旋转轴这些飞行器只需要计划一件事，我们管它叫最小化加加加速度轨道提醒大家一点点物理学这里我们有位置向量，导数，速度和加速度还有加加速度还有加加加速度这个飞行器把加加加速度最小化基本上它的工作是创造一个光滑优雅的运动曲线这样来绕开障碍物所以这个四维平面中，这个飞行器使用最小化加加加速度轨道，然后转换回到复杂的十二维空间飞行器必须这样做来获得控制和执行动作让我给大家看几个例子这些最小化加加加速度轨道是什么样的这是第一个视频这个飞行器从一个地点飞到另一个地点中间经停一下显然这个飞行器能飞出一个曲线轨道还有这样的打圈的轨道这里飞行器对抗两倍的重力它们上方还有一个动感监控摄像机，每秒一百幅画面来告诉这些飞行器它们的位置也能告诉这些飞行器障碍物在哪里障碍物移动都不要紧当丹尼尔把套圈扔到空中飞行器就开始计算套圈的位置试图预测怎么才能最有效地钻过去作为一个科研人员我们总在试图钻出重重圈套，拿到更多经费甚至训练了我们的飞行器也来做这个（掌声）另一个飞行器能做的事情是当我们预先编入一些轨迹或者它自己学着走过的，它能够记住这里大家能看到飞行器能够（在预设轨迹上）加上一个动作积聚动量改变它的定向，再回到预设轨迹上来它必须这样做因为这个窗上的缝隙只比它的宽度大一点点所以就像是一个跳水运动员从跳板上起跳，聚集动量，做个旋转，两圈半然后优雅地回到平衡这个飞行器是自主这样做的它知道怎么把小段的轨迹组合起来来做这些高难度的技巧现在我想换个话题谈谈这些小型飞行器的不足之处，就是体积小我已经提过我们需要使用很多飞行器来克服体积小的不便一个难点是怎么使得这些飞行器集体飞行？我们在大自然中寻找答案我想给大家看一个视频是关于Aphaenogaster沙漠蚁的在史狄文·普热特教授的实验室里，这些蚂蚁一起搬运重物这是一个无花果事实上无论什么东西，只要蘸上无花果汁这些蚂蚁都会把它们带回巢去这些蚂蚁没有任何中央调控它们是靠感应邻近的蚂蚁它们也没有明确的交流但是因为它们能够感应邻近的蚂蚁也能感应抬着的重物整群的蚂蚁有默契这样的协调正是飞行器需要的当一个飞行器被其他飞行器环绕时——让我们注意I 和J 这两个——当它们成群飞行时我们希望这两个飞行器能够监控它们之间的距离我们需要确定这个距离是在可接受的范围里的飞行器要检测这个变化在控制指令中计算进去也是每秒一百次这个控制指令每秒会被送到马达六百次所以这个程序是分散化执行的再有，如果你有很多很多飞行器要完成集体飞行任务，能足够快地集中协调所有这些信息是几乎不可能的加上这些飞行器只能依靠局部的信息来决定做什么动作也就是要靠感应邻近的飞行器最后我们希望这些机器人不知道它们的邻居是谁也就是匿名飞行下一个我想给大家展示的是这段视频这二十个小型飞行器成群飞行它们在监测邻居的位置维持群队群队的形状还能变它们可以在一个平面上飞也可以上中下地飞大家可以看到它们能从上中下的群队变成平面的在飞越障碍物的时候它们能边飞边变换队形我想强调，这些飞行器距离都很近比如这个群队，八架飞行器相互距离不过几英寸尽管在空气动力学上这些螺旋桨相互干扰它们还是能够维持平稳飞行（掌声）现在它们会成群飞了它们就可以合作抬重物这里展示的是我们能够把飞行器的能力翻倍，翻三倍，四倍仅仅通过让它们和邻居合作，大家可以看到这样做的一个不便之处就是当加大数量时——比如使用很多飞行器来抬一个物体你其实是加大了惯性这样它们就不够灵活了，这是一个代价但是你可以增加载荷承载量另一个我想给大家展示的用处是——这是在我们实验室这是研究生昆汀·林夕的工作他的算法程序告诉这些飞行器怎么使用桁架结构自动建造一个立方体他的算法程序告诉这些机器人该用哪一块什么时候用，用在哪里从这个视频我们可以看到——这个视频是十倍或者十四倍速度播放的——大家可以看到飞行器在搭建很不一样的构架并且，所有的运动都是自主的昆汀仅仅是给它们一个蓝图也就是他想建的设计所有这里展示的实验所有这些演习都是靠着它们自己的动感检测摄像机完成的那么，当它们离开实验室来到真实世界的时候，又怎么样呢？没有卫星导航会怎么样？这个飞行器其实装有一个摄像机和一个激光测距仪，一个激光扫描仪它可以使用这些探测装置来描绘周围的环境的地图这个地图包括很多细节——玄关，窗户人，家具——还能弄清楚相对于这些东西它自己在哪里所以这里没有整体的协调系统这个协调系统是靠飞行器自己来完成的它自己在哪里，前面有什么还能利用周围环境为自己找到出路这里我想给大家再看一段视频这个算法程序是法兰克·沈和南希·麦克教授编的当这个飞行器第一次飞入一个建筑它是怎么边飞边画地图的这个飞行器弄明白了这些细节开始画地图弄明白了相对这些细节，自己在哪里，然后自我定位全以每秒一百次的速度发生这就给我们一个机会来控制这些算法像我之前讲过的所以这个机器人其实是被法兰克遥控的但是它自己也可以弄明白怎么飞假设我想放一个这样的飞行器进一幢楼我并不知道里面是什么样的我可以让它飞进去创造一个地图然后飞回来告诉我里面是什么样的所以，这个飞行器不仅仅解决了怎么从一点到另一点的问题还能够随时知道最好的目标在哪里基本上，它知道该去搜索哪里因为那里的信息是最“未知”的这就是它怎么填充这个地图这里我想展示给大家最后一个用途当然这个技术有很多很多用途我是个教授，我们很关心教育这样的飞行器其实可以改变我们的小学和中学教育我们在南加州离洛杉矶很近所以我不得不放点娱乐元素进去我想给大家看一个音乐视频我想向你们介绍艾利克斯和丹尼尔，他们是导演兼制作（掌声）在我播放这个视频前我想告诉大家这是他们在过去三天做出来的因为主持人克瑞斯给我打了个电话在这个视频中表演的飞行器全是靠自控表演的你能看到九个机器人，演奏六种不同乐器当然了，这是为了今年的TED2012特别制作的请欣赏（音乐）（掌声）Good morning. I'm here today to talk about autonomous, flying beach balls. No, agile aerial robots like this one. I'd like to tell you a little bit about the challenges in building these and some of the terrific opportunities for applying this technology. So these robots are related to unmanned aerial vehicles. However, the vehicles you see here are big. They weigh thousands of pounds, are not by any means agile. They're not even autonomous. In fact, many of these vehicles are operated byflight crews that can include multiplepilots,operators of sensors and mission coordinators.What we're interested in is developing robots like this -- and here are two other pictures -- of robots that you can buy off the shelf. So these are helicopters with four rotors and they're roughly a meter or so in scale and weigh several pounds. And so we retrofit these with sensors and processors, and these robots can fly indoors without GPS.The robot I'm holding in my hand is this one, and it's been created by two students, Alex and Daniel. So this weighs a little more than a tenth of a pound. It consumes about 15 watts of power. And as you can see, it's about eight inches in diameter. So let me give you just a very quick tutorial on how these robots work.So it has four rotors. If you spin these rotors at the same speed, the robot hovers. If you increase the speed of each of theserotors, then the robot flies up, it accelerates up. Of course, if the robot were tilted, inclined to the horizontal, then it would accelerate in this direction. So to get it to tilt, there's one of two ways of doing it. So in this picture you see that rotor four is spinning faster and rotor two is spinning slower. And when that happensthere's moment that causes this robot to roll. And the other way around, if you increase the speed of rotor three and decrease the speed of rotor one, then the robot pitches forward.And then finally, if you spin opposite pairs of rotors faster than the other pair, then the robot yaws about the vertical axis. So anon-board processor essentially looks at what motions need to be executed and combines these motions and figures out whatcommands to send to the motors 600 times a second. That's basically how this thing operates.So one of the advantages of this design is, when you scale things down, the robot naturally becomes agile. So here R is the characteristic length of the robot. It's actually half the diameter. And there are lots of physical parameters that change as you reduce R. The one that's the most important is the inertia or the resistance to motion. So it turns out, the inertia, which governs angular motion, scales as a fifth power of R. So the smaller you make R, the more dramatically the inertia reduces. So as a result, the angular acceleration,denoted by Greek letter alpha here, goes as one over R. It's inversely proportional to R. The smaller you make it the more quickly you can turn.So this should be clear in these videos. At the bottom right you see a robot performing a 360 degree flip in less than half a second. Multiple flips, a little more time. So here the processes on board are getting feedback from accelerometers and gyros on board and calculating, like I said before, commands at 600 times a second to stabilize this robot. So on the left, you see Daniel throwing this robot up into the air. And it shows you how robust the control is. No matter how you throw it, the robot recovers and comes back to him.So why build robots like this? Well robots like this have many applications. You can send them inside buildings like this as first responders to look for intruders, maybe look for biochemical leaks, gaseous leaks. You can also use them for applications like construction. So here are robots carrying beams, columns and assembling cube-like structures. I'll tell you a little bit more about this. The robots can be used for transporting cargo. So one of the problems with these small robots is their payload carryingcapacity. So you might want to have multiple robots carry payloads. This is a picture of a recent experiment we did -- actually not so recent anymore -- in Sendai shortly after the earthquake. So robots like this could be sent into collapsed buildings to assess the damage after natural disasters, or sent into reactor buildings to map radiation levels.So one fundamental problem that the robots have to solve if they're to be autonomous is essentially figuring out how to get from point A to point B. So this gets a little challengingbecause the dynamics of this robot are quite complicated. In fact, they live in a12-dimensional space. So we use a little trick. We take this curved 12-dimensional space and transform it into a flat four-dimensional space. And that four-dimensional space consists of X, Y, Z and then the yaw angle.And so what the robot does is it plans what we call a minimum snap trajectory. So to remind you of physics, you have position, derivative, velocity, then acceleration, and then comes jerk and then comes snap. So this robot minimizes snap. So what that effectively does is produces a smooth and graceful motion. And it does that avoiding obstacles. So these minimum snap trajectories inthis flat space are then transformed back into this complicated 12-dimensional space, which the robot must do for control and then execution.So let me show you some examples of what these minimum snap trajectories look like.And in the first video, you'll see the robot going from point A to point B through an intermediate point. So the robot is obviously capable of executing any curve trajectory. So these are circular trajectories where the robot pullsabout two G's. Here you have overhead motion capture cameras on the top that tell the robot where it is 100 times a second. It also tells the robot where these obstacles are. And the obstacles can be moving. And here you'll see Daniel throw this hoop into the air, while the robot is calculating the position of the hoopand trying to figure out how to best go through the hoop. So as an academic, we're always trained to be able to jump through hoops to raise funding for our labs, and we get our robots to do that.(Applause)So another thing the robot can do is it remembers pieces of trajectory that it learns or is pre-programmed. So here you see therobot combining a motion that builds up momentumand then changes its orientation and then recovers. So it has to do this because this gap in the window is only slightly larger than the width of the robot. So just like a diver stands on a springboard and then jumps off it to gain momentum, and then does this pirouette, this two and a half somersault through and then gracefully recovers, this robot is basically doing that. So it knows how to combine little bits and pieces of trajectories to do these fairly difficult tasks.So I want change gears. So one of the disadvantages of these small robots is its size. And I told you earlier that we may want to employ lots and lots of robots to overcome the limitations of size. So one difficulty is how do you coordinate lots of these robots? And so here we looked to nature. So I want to show you a clip of Aphaenogaster desert ants in Professor Stephen Pratt's lab carrying an object. So this is actually a piece of fig. Actually you take any object coated with fig juice and the ants will carry them back to the nest. So these ants don't have any central coordinator.They sense their neighbors. There's no explicit communication. But because they sense the neighbors and because they sense the object, they have implicit coordination across the group.So this is the kind of coordination we want our robots to have. So when we have a robotwhich is surrounded by neighbors -- and let's look at robot I and robot J -- what we want the robots to do is to monitor the separation between them as they fly in formation. And then you want to make sure that this separation is within acceptable levels. So again the robots monitor this error and calculate the control commands 100 times a second, which then translates to the motor commands 600 times a second. So this also has to be done in a decentralized way. Again, if you have lots and lots of robots, it's impossible to coordinate all this information centrally fast enough in order for the robots to accomplish the task. Plus the robots have to base their actions only on local information, what they sense from their neighbors. And then finally, we insist that the robots be agnostic to who their neighbors are.So this is what we call anonymity.So what I want to show you next is a video of 20 of these little robots flying in formation.They're monitoring their neighbors'position. They're maintaining formation. The formations can change. They can be planar formations, they can be three-dimensional formations. As you can see here, they collapse from a three-dimensional formation into planar formation.And to fly throughobstacles they can adapt the formations on the fly. So again, these robots come really close together. As you can see in this figure-eight flight, they come within inches of each other. And despite the aerodynamic interactions of these propellerblades, they're able to maintain stable flight.(Applause)So once you know how to fly in formation, you can actually pick up objects cooperatively.So this just shows that we can double, triple, quadruple the robot strength by just getting them to team with neighbors, as you can see here. One of the disadvantages of doing thatis, as you scale things up -- so if you have lots of robots carrying the same thing, you're essentially effectively increasing the inertia, and therefore you pay a price; they're not as agile. But you do gain in terms of payload carrying capacity.Another application I want to show you -- again, this is in our lab. This is work done by Quentin Lindsey who's a graduate student. So his algorithm essentially tells these robotshow to autonomously build cubic structures from truss-like elements. So his algorithm tells the robot what part to pick up, when and where to place it. So in this video you see -- and it's sped up 10, 14 times -- you see three different structures being built by these robots.And again, everything is autonomous, and all Quentin has to do is to get them a blueprint of the design that he wants to build.So all these experiments you've seen thus far, all these demonstrations, have been done with the help of motion capture systems. So what happens when you leave your lab and you go outside into the real world? And what if there's no GPS? So this robot is actually equipped with a camera and a laser rangefinder, laser scanner. And it uses these sensorsto build a map of the environment. What that map consists of are features -- like doorways, windows, people, furniture -- and it then figures out where its position is with respect to the features. So there is noglobal coordinate system. The coordinate system is defined based on the robot, where it is and what it's looking at. And it navigates with respect to those features.So I want to show you a clip of algorithms developed by Frank Shen and Professor Nathan Michael that shows this robot entering a building for the very first time and creating this map on the fly. So the robot then figures out what the features are. It builds the map. It figures out where it is with respect to the features and then estimates its position 100 times a second allowing us to use the control algorithms that I described to you earlier. So this robot is actually being commanded remotely by Frank. But the robot can also figure outwhere to go on its own. So suppose I were to send this into a building and I had no idea what this building looked like, I can ask this robot to go in, create a map and then come back and tell me what the building looks like. So here, the robot is not only solving the problem, how to go from point A to point B in this map, but it's figuring out what the best point B is at every time. So essentially it knows where to go to look for places that have the least information. And that's how it populates this map.So I want to leave you with one last application. And there are many applications of this technology. I'm a professor, and we're passionate about education. Robots like this can really change the way we do K through 12 education. But we're in Southern California, close to Los Angeles, so I have to conclude with something focused on entertainment. I want to conclude with a music video. I want to introduce the creators, Alex and Daniel, who created this video.(Applause)So before I play this video, I want to tell you that they createdit in the last three days after getting a call from Chris. And the robots that play the video are completely autonomous.You will see nine robots play six different instruments. And of course, it's made exclusively for TED 2012. Let's watch.(Music)(Applause)。
电子设计大赛四旋翼设计报告最终版精选全文
可编辑修改精选全文完整版四旋翼飞行器〔A 题〕参赛队号：20140057号四旋翼飞行器设计摘要：四旋翼作为一种具有构造特殊的旋转翼无人飞行器，与固定翼无人机相比，它具有体积小，垂直起降，具有很强的机动性，负载能力强，能快速、灵活的在各个方向进展机动，构造简单，易于控制，且能执行各种特殊、危险任务等特点。
因此在军用和民用领域具有广泛的应用前景如低空侦察、灾害现场监视与救援等。
多旋翼无人机飞行原理上比拟简单，但涉及的科技领域比拟广，从机体的优化设计、传感器算法、软件及控制系统的设计都需要高科技的支持。
四旋翼无人机的飞行控制技术是无人机研究的重点之一。
它使用直接力矩，实现六自由度〔位置与姿态〕控制，具有多变量、非线性、强耦合和干扰敏感的特性。
此外，由于飞行过程中，微型飞行器同时受到多种物理效应的作用，还很容易受到气流等外部环境的干扰，模型准确性和传感器精度也将对控制器性能产生影响，这些都使得飞行控制系统的设计变得非常困难。
因此，研究既能准确控制飞行姿态，又具有较强抗干扰和环境自适应能力的姿态控制器是微小型四旋翼飞行器飞行控制系统研究的当务之急。
一、引言：1.1 题目理解：四旋翼飞行器，顾名思义，其四只旋转的翅膀为飞行的动力来源。
四只旋转翼是无刷电机，因此对于无刷电机的控制调速系统对飞行器的方案一：选择Coldfire系列芯片作为系统控制的主控板，因为在以往队员们做过飞思卡尔智能车竞赛，对此系列的芯片做的比拟熟悉，芯片功能强大，但以往做的核心板较大，所需的电路较多，考虑到四轴飞行器的轻便，故而不太是一个很理想的选择。
方案二：主控板使用STM32。
STM32板子的I/O口很多，自带定时器和多路PWM，可以实现的功能较多，符合实验要求。
Stm32迷你板在体积和重量上也不是很大，对飞机的载重量要求不是很高。
综上所述，我们一致决定使用STM32 MMC10作为此次大学生电子竞赛的主控板。
2.2 飞行姿态的方案论证：方案一：十字飞行方式。
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四轴飞行器报告(高级篇)姓名: 阿力木江艾合买提江高瞻完成日期: 2014年12月29日星期一报告内容1.姿态解算用到的常用数学方法和处理手段2.自动控制原理PID和系统建模姿态解算用到的常用数学方法和处理手段姿态有多种数学表示方式，常见的是四元数，欧拉角，矩阵和轴角。
他们各自有其自身的优点，在不同的领域使用不同的表示方式。
在四轴飞行器中使用到了四元数和欧拉角。
四元数是由爱尔兰数学家威廉·卢云·哈密顿在1843年发现的数学概念。
从明确地角度而言，四元数是复数的不可交换延伸。
如把四元数的集合考虑成多维实数空间的话，四元数就代表着一个四维空间，相对于复数为二维空间。
四元数大量用于电脑绘图（及相关的图像分析）上表示三维物件的旋转及方位。
四元数亦见于控制论、信号处理、姿态控制、物理和轨道力学，都是用来表示旋转和方位。
相对于另几种旋转表示法（矩阵，欧拉角，轴角），四元数具有某些方面的优势，如速度更快、提供平滑插值、有效避免万向锁问题、存储空间较小等等。
以上部分摘自维基百科-四元数。
莱昂哈德·欧拉用欧拉角来描述刚体在三维欧几里得空间的取向。
对于在三维空间里的一个参考系，任何坐标系的取向，都可以用三个欧拉角来表现。
参考系又称为实验室参考系，是静止不动的。
而坐标系则固定于刚体，随着刚体的旋转而旋转。
以上部分摘自维基百科-欧拉角。
下面我们通过图例来看看欧拉角是如何产生的，并且分别对应哪个角度。
姿态解算的核心在于旋转，一般旋转有4种表示方式：矩阵表示、欧拉角表示、轴角表示和四元数表示。
矩阵表示适合变换向量，欧拉角最直观，轴角表示则适合几何推导，而在组合旋转方面，四元数表示最佳。
因为姿态解算需要频繁组合旋转和用旋转变换向量，所以采用四元数保存组合姿态、辅以矩阵来变换向量的方案。
总结来说，在飞行器中，姿态解算中使用四元数来保存飞行器的姿态，包括旋转和方位。
在获得四元数之后，会将其转化为欧拉角，然后输入到姿态控制算法中。
姿态控制算法的输入参数必须要是欧拉角。
AD值是指MP U6050的陀螺仪和加速度值，3个维度的陀螺仪值和3个维度的加速度值，每个值为16位精度。
AD值必须先转化为四元数，然后通过四元数转化为欧拉角。
这个四元数可能是软解，主控芯片（STM32）读取到AD值，用软件从AD值算得，也可能是通过MP U6050中的DMP硬解，主控芯片（STM32）直接读取到四元数。
具体参考《MP U60x0的四元数生成方式介绍》。
下面就是四元数软解过程，可以由下面这个框图表示：下面介绍一下四元数，然后给出几种旋转表示的转换。
这些运算在飞行器的代码中都会遇到。
四元数可以理解为一个实数和一个向量的组合，也可以理解为四维的向量。
这里用一个圈表示q是一个四元数（很可能不是规范的表示方式）。
四元数的长度（模）与普通向量相似。
下面是对四元数的单位化，单位化的四元数可以表示一个旋转。
四元数相乘，旋转的组合就靠它了。
旋转的“轴角表示”转“四元数表示”。
这里创造一个运算q(w,θ)，用于把绕单位向量w转θ角的旋转表示为四元数。
通过q(w,θ)，引伸出一个更方便的运算q(f,t)。
有时需要把向量f的方向转到向量t的方向，这个运算就是生成表示对应旋转的四元数的（后面会用到）。
然后是“四元数表示”转“矩阵表示”。
再次创造运算，用R(q)表示四元数q对应的矩阵（后面用到）。
多个旋转的组合可以用四元数的乘法来实现。
“四元数表示”转“欧拉角表示”。
用于显示。
使用MP U6050硬件DMP解算姿态是非常简单的，下面介绍由三轴陀螺仪和加速度计的值来使用四元数软件解算姿态的方法。
我们先来看看如何用欧拉角描述一次平面旋转(坐标变换)：设坐标系绕旋转α角后得到坐标系,在空间中有一个矢量在坐标系中的投影为,在内的投影为由于旋转绕进行，所以Z坐标未变，即有。
转换成矩阵形式表示为：整理一下：所以从旋转到可以写成上面仅仅是绕一根轴的旋转，如果三维空间中的欧拉角旋转要转三次:上面得到了一个表示旋转的方向余弦矩阵。
不过要想用欧拉角解算姿态，其实我们套用欧拉角微分方程就行了：上式中左侧,,是本次更新后的欧拉角,对应row,pit,yaw。
右侧，是上个周期测算出来的角度，，，三个角速度由直接安装在四轴飞行器的三轴陀螺仪在这个周期转动的角度，单位为弧度，计算间隔时T陀螺角速度，比如0.02秒0.01弧度/秒=0.0002弧度。
间因此求解这个微分方程就能解算出当前的欧拉角。
前面介绍了什么是欧拉角，而且欧拉角微分方程解算姿态关系简单明了，概念直观容易理解，那么我们为什么不用欧拉角来表示旋转而要引入四元数呢？一方面是因为欧拉角微分方程中包含了大量的三角运算，这给实时解算带来了一定的困难。
而且当俯仰角为90度时方程式会出现神奇的“GimbalLock”。
所以欧拉角方法只适用于水平姿态变化不大的情况，而不适用于全姿态飞行器的姿态确定。
四元数法只求解四个未知量的线性微分方程组，计算量小，易于操作，是比较实用的工程方法。
我们知道在平面(x,y)中的旋转可以用复数来表示，同样的三维中的旋转可以用单位四元数来描述。
我们来定义一个四元数：我们可以把它写成,其中,。
那么是矢量，表示三维空间中的旋转轴。
w是标量，表示旋转角度。
那么就是绕轴旋转w 度，所以一个四元数可以表示一个完整的旋转。
只有单位四元数才可以表示旋转，至于为什么，因为这就是四元数表示旋转的约束条件。
而刚才用欧拉角描述的方向余弦矩阵用四元数描述则为：所以在软件解算中，我们要首先把加速度计采集到的值(三维向量)转化为单位向量,即向量除以模，传入参数是陀螺仪x,y,z值和加速度计x,y,z值：下面把四元数换算成方向余弦中的第三行的三个元素。
刚好vx,vy,vz 其实就是上一次的欧拉角（四元数）的机体坐标参考系换算出来的重力的单位向量。
axyz是机体坐标参照系上，加速度计测出来的重力向量，也就是实际测出来的重力向量。
axyz是测量得到的重力向量，vxyz是陀螺积分后的姿态来推算出的重力向量，它们都是机体坐标参照系上的重力向量。
那它们之间的误差向量，就是陀螺积分后的姿态和加计测出来的姿态之间的误差。
向量间的误差，可以用向量叉积（也叫向量外积、叉乘）来表示，exyz就是两个重力向量的叉积。
这个叉积向量仍旧是位于机体坐标系上的，而陀螺积分误差也是在机体坐标系，而且叉积的大小与陀螺积分误差成正比，正好拿来纠正陀螺。
（你可以自己拿东西想象一下）由于陀螺是对机体直接积分，所以对陀螺的纠正量会直接体现在对机体坐标系的纠正。
用叉积误差来做P I修正陀螺零偏四元数微分方程，其中T为测量周期，为陀螺仪角速度，以下都是已知量，这里使用了一阶龙哥库塔求解四元数微分方程：最后根据四元数方向余弦阵和欧拉角的转换关系，把四元数转换成欧拉角：所以有：四轴的姿态解算无疑是最繁琐的步骤没有之一，但是自从MP U6050出现了硬件DMP的时候，大妈都能完成姿态解算了！飞行器使用了MP U6050自带的硬件四元数单元，可以通过IIC直接读取四元数，省却了软件解算繁琐的算法步骤，非常方便易用。
这里还是要首先介绍下四元数，四元数要说的实在太多，因为它的优点很多，利用起来很方便，但是理解起来就有点蹩脚了。
我们百度四元数，一开始看到的就是四元数来历，还有就是四元数的基本计算。
对于来历，还是想说一下，四元数（Quaternions）是由威廉·卢云·哈密尔顿(William Row anHamilton,1805-1865）在1843 年爱尔兰发现的数学概念。
将实数域扩充到复数域，并用复数来表示平面向量，用复数的加、乘运算表示平面向量的合成、伸缩和旋，这就是我们熟知的复数的二维空间含义，所以人们会继续猜想，利用三维复数不就可以表达三维空间的变换了吗，历史上有很多数学家试图寻找过三维的复数，但后来证明这样的三维复数是不存在的。
有关这个结论的证明，我没有查到更明确的版本，据《古今数学思想》中的一个理由，三维空间中的伸缩旋转变换需要四个变量来决定：两个变量决定轴的方向，一个变量决定旋转角度，一个变量决定伸缩比例。
这样，只有三个变量的三维复数无法满足这样的要求。
但是历史上得到的应该是比这个更强的结论，即使不考虑空间旋转，只从代数角度来说，三维的复数域作为普通复数域的扩张域是不存在的。
并且，据《古今数学思想》叙述，即使像哈密尔顿后来引入四元数那样，牺牲乘法交换律，这样的三维复数也得不到。
经过一些年的努力之后，Hamilton 发现自己被迫应作两个让步，第一个是他的新数包含四个分量，而第二个是他必须牺牲乘法交换律。
（《古今数学思想》第三册177 页）但是四元数用作旋转的作用明显，简化了运算，而且避免了Gimbal Lock，四元数是最简单的超复数，我们不能把四元数简单的理解为3D 空间的矢量，它是4 维空间中的的矢量，也是非常不容易想像的。
我们知道在平面(x,y)中的旋转可以用复数来表示，同样的三维中的旋转可以用单位四元数来描述。
我们来定义一个四元数：我们可以把它写成，其中，。
那么V是矢量，表示三维空间中的旋转轴。
w是标量，表示旋转角度。
那么就是绕轴V旋转w度，所以一个四元数可以表示一个完整的旋转。
只有单位四元数才可以表示旋转，至于为什么，因为这就是四元数表示旋转的约束条件。
所以大家可以理解为，单位四元数能够表示旋转。
我们给出一组单位四元数和欧拉角的转换关系，通过这个关系来将采集到的四元数转化成欧拉角，原理将在软件解算中给出，这里直接使用就可以了：所以在四轴飞行器中，传感器读取到四元数，首先应先将它归一化成单位四元数：归一化后根据四元数和欧拉角转换公式把四元数转化为欧拉角，OK,硬件姿态解算完成！自动控制原理PID和系统建模PID控制算法四轴如何起飞的原理四轴飞行器的螺旋桨与空气发生相对运动，产生了向上的升力，当升力大于四轴的重力时四轴就可以起飞了。
四轴飞行器飞行过程中如何保持水平：由于四个电机转向相同，四轴会发生旋转。
我们控制四轴电机1和电机3同向，电机2电机4反向，刚好抵消反扭矩，巧妙的实现了平衡：实际上由于电机和螺旋桨本身制造的差异我们无法做到四个电机转速完全相同，如果我们控制同样的转速很有可能飞行器起飞之后就侧翻了。
由于电机的不平衡，在人眼的观察下发现飞机向右侧翻，我们控制右侧电机1电机2提高转速增加升力，飞机归于平衡。
由于飞机是一个动态系统，在接下来我们会一直重复：观察->大脑计算->控制->观察->大脑计算->控制这个过程。
但事实上这是不可能的，因为人无法长时间精确的同时控制四个电机。
我们需要一个自动反馈系统替代人操作来完成飞机的自稳定，我们人只需要控制飞机的方向和高度就可以了。