四旋翼无人飞行器设计学习笔记

1、互补滤波算法

互补滤波器作为一种频域滤波器，常用于融合来自不同传感器测量得到的数据。一般地，互补滤波器包含至少两种频率特性互补的输入信号。例如，对于陀螺仪和加速度计解算姿态这一双输入系统，两个输入量都能分别对姿态角进行解算，其中加速度计输入量包含高频，应通过低通滤波器来滤除；陀螺仪则包含低频噪声（积分漂移），应采用高频滤波器滤队。两者的频率特性互补，可用互补滤波思想进行姿态解算，最终输出较准确信号。

2、四元数表示姿态角

运用互补滤波与卡尔曼滤波思想进行姿态整合的过程归根结底都是利用加速度计解算出的姿态角去修正陀螺仪积分的漂移误差.

这两种方法在姿态融合过程中姿态角的表示形式都是欧拉角表示.但是用欧拉角进行姿态解算在大角度计算时会出现万向节锁(角度为90度时加速度计进行姿态解算的反三解函数无解),为了避免该问题,可采用四元数来解算姿态.

四元数的优点：

·四元数不会存在欧拉角的万向节死锁的问题

·四元数由4个数组成2个四元数之间更容易插值

·对四元数规范化正交化计算更加容易

3、MPU6050 DMP内部四元数解算功能

运动控制传感器MPU6050提供了DMP内部四元数解算功能，可以直接输出四元数数据。它除了提供三轴陀螺仪和三轴加速度计传感器的16位ADC信号采集功能之外，还集成了数字低通滤波器和数字运动处理DMP，可以直接输出经低通滤波处理和四元数姿态解算后的四元数数据。将该四元数转换为欧拉角，可以得到准确的俯仰角和橫滚角。

4、PID 控制

由自动控制原理可知，采用角速度反馈闭环控制可有效增加系统稳定性，因此，在进行状态角控制之前需设计姿态角速度增稳内环控制。同时，系统最终控制量为空间位置，因此需要增加外环位置控制。由此得到四轴飞行器俯仰角方向整体控制结构：

4.1、PID 控制

比例控制指的是使用一个比例系数对输入量与期望量的差进行放大或缩小。不过单纯的比例控制会产生静态误差（误差不会收敛于0），所以这时要加入积分控制，对误差进行积分再乘以积分系数，误差累计越大积分控制的比重越大。其优点是可以消除静态误差；其缺点是不稳定，会使系统产生振荡。微分控制是预测系统的变化趋势。当输入的数据缓慢变化时微分项不起作用，当产生一个阶跃响应瞬间发生变化时，微分项发挥作用，做“超前控制”。

4.2串级PID

当将两个PID串联起来,用第一个PID的输出量作为第二个PID的输入量,第一个PID的期望量为期望达到的角度,第二个PID的期望量为此时该轴的角速度,角度环为1级PID为外环,角速度环为2级PID为内环

串级PID较单级PID的优点是,作为内环的角速度由陀螺仪采集数据输出,采集值一般不存在受外界影响的情况,抗干扰能力强,并且角速度变化灵敏,当受外界干扰时,回复迅速,这样使四轴在飞行时抗干扰能力强,飞行更稳定.

4.3PID调试过程详解--P64

5、姿态传感器

MPU6050:内部集成3轴陀螺仪、3轴加速度计

MPU9250:内部集成3轴陀螺仪、3轴加速度计、3轴磁力计。

6、无刷电机

无刷电机是采用无刷电子调速器实现电子换向，具有可靠性高、无换向中火花、机械噪声低。电机产品的型号一般以KV值为准、KV值是指r/(min .V)，指的是当输入电压增加1V时，

无刷电机空转转速增加的转速值。对于同尺寸规格的无刷电机来说，绕线匝数多，KV值低，最高输出电流小，但是扭力大；绕线匝数少，KV值高，最高输出电流大，但是扭力小。

7、无刷电子调速器

无刷电调输入的是直流，可以接稳压电源或电池。输出是三相交流，直接与电机的三相输入端连出，用来与接收机连接，控制电机的运转。当上电时，电机反转，需要把电机输入端三根导线的任意两根对换位置。

8、气压计的设计P85

高度传感器可以考虑使用超声波模块，气压计模块和GPS模块。对于超声波模块输出的数值能精确到0.1cm，输出间隔小、精度高是其优点；其缺点是要求地面平整无障碍物，有高度限制，太高时超声波就失去作用。气压计是采集当前的气压值和温度通过换算能够得到当前的海拨高度，从而可以进一步地计算出地面和窜的相对高度。使用气压计的优点是没有高度的限制，在室内室外都可以使用。其缺点是气压计模块的精度普遍不高。比如MS5611的精度为10cm。在气压计模块中精度算是较高的。还有一个就是GPS模块，GPS可以提供很多实用的数据，但是精度有限，还有一个致使的缺陷就是室内无法在使用辅助手段下收到有效良好的信号，只适合在室外使用，这点使其在室内调试大不方便。

9、定高的实现P95

如果获取了高度值，以及Z轴的速度值。使用气压计结算出的高度值作为高度串级PID控制的外环输入，使用气压计结算出的高度速度变化量作为串级PID的内环输入，使用串级PID 作为控制方法使可调参数比单级PID增加，鲁捧性更好，使控制性能较单级PID有所提高。