无人机飞控姿态控制代码

角度转PWM脉冲及飞控姿态控制文件解析

角度值计算对应的 PWM 脉冲

/**

  • @brief 根据输入的角度值计算对应的 PWM 脉冲宽度
  • 此函数将一个经过缩放的角度值转换为对应的 PWM 脉冲宽度。输入的角度值会根据舵机的最大角度范围进行约束,
  • 并考虑舵机的反转设置。最终根据角度的正负,分别计算出对应的 PWM 值。
  • @param scaled_value 经过缩放的角度值
  • @return uint16_t 计算得到的 PWM 脉冲宽度,单位为微秒
    */
    uint16_t SRV_Channel::pwm_from_angle(float scaled_value) const
    {
    // 检查最大角度范围是否为 0,如果为 0 则直接返回舵机的中位 PWM 值
    if (high_out == 0) {
    return servo_trim;
    }
    // 如果舵机设置为反转,则将输入的角度值取反
    if (reversed) {
    scaled_value = -scaled_value;
    }
    // 将输入的角度值约束在 -high_out 到 high_out 的范围内
    scaled_value = constrain_float(scaled_value, -high_out, high_out);
    // 根据角度值的正负情况计算 PWM 脉冲宽度
    if (scaled_value > 0) {
    // 当角度值为正时,基于舵机中位值和最大值计算 PWM 脉冲宽度
    return servo_trim + uint16_t( (scaled_value * (float)(servo_max - servo_trim)) / (float)high_out);
    } else {
    // 当角度值为负时,基于舵机中位值和最小值计算 PWM
### 原理 无人机飞控级联控制是一种分层控制结构,通常包含外环和内环。外环根据无人机的期望状态(如位置、速度)生成中间参考信号,内环则根据外环给出的参考信号来控制无人机的执行机构(如电机),以实现精确的姿态和运动控制。 以位置 - 速度 - 姿态级联控制为例,位置环根据期望位置与实际位置的误差,计算出期望速度;速度环将期望速度与实际速度对比,输出期望的姿态角;姿态环则根据期望姿态角与实际姿态角的差异,控制电机的输出,使无人机达到期望的姿态和位置。这种分层控制可以将复杂的控制问题分解为多个简单的子问题,提高系统的稳定性和控制精度。 ### 应用 - **精确悬停**:在物流配送、电力巡检等场景中,无人机需要在特定位置精确悬停。级联控制可以通过位置环和姿态环的协同工作,确保无人机在受到外界干扰(如风力)时,仍能保持稳定的悬停位置。 - **轨迹跟踪**:在测绘、农业植保等应用中,无人机需要按照预定的轨迹飞行。级联控制可以根据轨迹信息生成期望的位置和速度,通过各控制环的作用,使无人机准确地跟踪轨迹。 - **自主避障**:当无人机检测到障碍物时,级联控制可以快速调整无人机的位置和姿态,实现避障操作。例如,位置环可以根据避障算法生成新的期望位置,姿态环则保证无人机能够快速、稳定地转向新的方向。 ### 实现方法 以下是一个简化的Python代码示例,模拟无人机飞控级联控制中的位置 - 速度 - 姿态控制: ```python import numpy as np # 定义PID控制器类 class PIDController: def __init__(self, kp, ki, kd): self.kp = kp self.ki = ki self.kd = kd self.prev_error = 0 self.integral = 0 def update(self, error, dt): self.integral += error * dt derivative = (error - self.prev_error) / dt output = self.kp * error + self.ki * self.integral + self.kd * derivative self.prev_error = error return output # 模拟无人机状态 position = np.array([0, 0, 0]) velocity = np.array([0, 0, 0]) attitude = np.array([0, 0, 0]) # 设定期望位置 desired_position = np.array([10, 10, 10]) # 定义PID控制器参数 kp_pos = 0.5 ki_pos = 0.1 kd_pos = 0.2 kp_vel = 0.6 ki_vel = 0.15 kd_vel = 0.25 kp_att = 0.7 ki_att = 0.2 kd_att = 0.3 # 创建PID控制器 position_controller = PIDController(kp_pos, ki_pos, kd_pos) velocity_controller = PIDController(kp_vel, ki_vel, kd_vel) attitude_controller = PIDController(kp_att, ki_att, kd_att) # 模拟控制循环 dt = 0.1 for _ in range(100): # 位置环 position_error = desired_position - position desired_velocity = position_controller.update(position_error, dt) # 速度环 velocity_error = desired_velocity - velocity desired_attitude = velocity_controller.update(velocity_error, dt) # 姿态环 attitude_error = desired_attitude - attitude motor_output = attitude_controller.update(attitude_error, dt) # 更新无人机状态(简化模型) velocity += motor_output * dt position += velocity * dt attitude += motor_output * dt print(f"Position: {position}, Velocity: {velocity}, Attitude: {attitude}") ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值