无人机飞控的工作原理（详解飞控三大算法）

无人机飞控的工作原理（详解飞控三大算法）

飞行控制系统（Flight control system）简称飞控，可以看作飞行器的大脑。多轴飞行器的飞行、悬停，姿态变化等等都是由多种传感器将飞行器本身的姿态数据传回飞控，再由飞控通过运算和判断下达指令，由执行机构完成动作和飞行姿态调整。飞控可以理解成无人机的CPU系统，是无人机的核心部件，其功能主要是发送各种指令，并且处理各部件传回的数据。类似于人体的大脑，对身体各个部位发送指令，并且接收各部件传回的信息，运算后发出新的指令。例如，大脑指挥手去拿一杯水，手触碰到杯壁后，因为水太烫而缩回，并且将此信息传回给大脑，大脑会根据实际情况重新发送新的指令。飞控的主要组成部分

无人机飞控一般包括传感器、机载计算机和伺服作动设备三大部分，实现的功能主要有无人机姿态稳定和控制、无人机任务设备管理和应急控制三大类。

传感器：无人机机身大量装配的各种传感器，包括GPS、气压计、陀螺仪、指南针以及地磁感应等，可以采集角速率、姿态、位置、加速度、高度和空速等，是飞控系统的基础。

机载计算机：机载计算机作为无人机的CPU，是飞控的中枢系统，类似于人体大脑的中枢神经，负责整个无人机姿态的运算和判断；同时，也操控着传感器和伺服作动设备。

伺服作动设备：无人机执行机构都是伺服作动设备，是导航飞控系统的重要组成部分。其主要功能是根据飞控计算机的指令，按规定执行动作。对于固定翼无人机来说，主要通过调整机翼角度和发动机运转速度，实现对无人机的飞行控制。

惯性导航是一种不依赖外界信息的导航方式，原理就是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。它的实质是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法。这套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的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值，在惯性导航系统中有非常广泛的应用。刚才说的噪声指的是计算得出的值与实际值的误差。

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。目前，人们通过科学研究获得了诸多具有优异控制效果的算法和理论，但在工程应用领域，基于经典PID的控制算法仍然是最简单、最有效的控制方案。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。现今主流的几款开源飞控中，无一例外地都是采用PID控制算法来实现无人机的姿态和轨迹控制。

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