四旋翼无人机的控制原理


一、四旋翼无人机飞行原理

在这里插入图片描述
在四旋翼无人机中,相邻的两个螺旋桨旋转方向是相反的。螺旋桨M1、M3的旋转方向为逆时针,螺旋桨M2、M4的旋转方向为顺时针。当飞行时,M2、M4所产生的逆时针反作用力(反扭矩)和M1、M3产生的顺时针反作用力(反扭矩)相抵消,飞机机身就可以保持稳定。在保证四旋翼无人机每个旋翼转速大小相同(产生的总扭矩为零),通过调整无人机四个旋翼的转速来进行各种运动。

1、垂直运动

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每个旋翼增加/减小大小相同的转速,便可实现无人机的垂直上升/下降运动。增加转速,无人机升力增加当大于重力时,垂直上升,反之下降。

2、俯仰运动

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如图,将电机M1、M4的转速增加或者将M2、M3转速减小时,前两旋翼产生升力大于后两旋翼产生的升力,使四旋翼向后飞行。反之向前飞行。

3、滚转运动

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与俯仰运动原理相同,如图,将电机M1、M2的转速增加或者将M3、M4转速减小时,左两旋翼产生升力大于右两旋翼产生的升力,使四旋翼向右飞行。反之向左飞行。

### 双目相机滚转校正算法实现 双目相机的滚转问题是影响立体匹配和三维重建质量的重要因素之一。当双目相机发生非理想安装或运动过程中出现偏航角、俯仰角以及滚转角的变化时,图像间的对应关系会受到破坏,从而降低系统的鲁棒性和准确性。 #### 1. 滚转问题描述 滚转是指双目相机在空间中绕光方向发生的旋转偏差。这种偏差会导致左右摄像头拍摄的画面不再严格平行,进而影响视差计算的结果。为了消除这一误差,通常需要通过外参标定获取精确的相对姿态信息,并设计相应的补偿机制[^1]。 #### 2. 基于几何约束的滚转校正方法 一种常见的做法是利用已知的目标物作为参考来进行离线标定。例如,在特定条件下放置棋盘格图案或其他结构化的标记物体,则可以通过检测特征点的位置差异反推出实际存在的倾斜程度。随后应用数学模型拟合出最佳矫正平面方程: \[ R_{correction} = \begin{bmatrix} \cos(\theta) & -\sin(\theta) \\ \sin(\theta) & \cos(\theta) \end{bmatrix}, \] 其中 \( \theta \) 表示测得的角度值[^3]。接着将此修正矩阵作用于原始投影变换之上完成最终调整操作。 #### 3. 动态环境下的在线自适应调节方案 对于某些应用场景而言可能无法预先布置固定参照物或者期望减少人为参与度的情形下,可以采用数据驱动型的方法来自我学习如何应对未知状况。比如借助深度神经网络架构训练而成的 CalibNet 能够从大量样本集中提取有用的信息用于预测合适的参数设置[^2] 。此外还有其他一些基于统计特性的估计算法同样具备一定的泛化能力。 #### 4. 编码实例演示 下面给出一段简单的 Python 示例代码片段展示了基本思路: ```python import numpy as np def correct_roll(rotation_matrix, theta): """Apply roll correction.""" cos_t = np.cos(theta) sin_t = np.sin(theta) rotation_corrected = np.array([ [cos_t,-sin_t], [sin_t, cos_t]]) return np.dot(rotation_matrix,rotation_corrected) if __name__ == "__main__": # Example usage with dummy data. initial_rotation = np.eye(2) angle_to_fix = np.radians(-5) adjusted_rotmat = correct_roll(initial_rotation,angle_to_fix ) print("Adjusted Rotation Matrix:\n",adjusted_rotmat ) ``` #### 结论 尽管存在多种途径可供选择处理双目视觉系统内的滚动失真现象,但每种都有各自适用范围及其局限之处。因此,在具体项目实施前应当充分考虑到各方面条件限制再做决定最为合适的选择。
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