PX4-flow代码编译

首先要搭建好PX4firmware的代码编译环境,然后就可以直接可以用来编译px4flow的代码了。px4firmware的编译环境直接用的阿木社区搭建好的平台,这个可以在阿木社区微信公众号的PX4初级教程中免费获取。下面是操作步骤:

1、从github中下载源代码。因为曾经在windows环境下下载过一个px4flow的代码:flow-master.zip.复制到ubuntu中直接使用,结果编译有错。最后还是老老实实重新再下一个。源代码地址:https://github.com/PX4/Flow. ubuntu命令行模式下,选中即是复制,按下鼠标中键就是粘贴。


执行命令:

git clone  https://github.com/PX4/Flow.git

然后就是等待下载了。下载完成之后所在目录就会出现一个flow的新目录,里面就是源代码了。

2、之后其实根据官方的操作就可以了


执行:

cd flow

进入源代码目录。

make help

可以看到对各种命令的说明

make archives

会再下载一些文件,只需要执行一次

make

编译代码

make upload-usb

这个时候把px4flow连接到电脑上,就会开始下载了。注意要先执行这个命令再把px4flow连接到电脑。或者也可执行下面的命令,选择不同的固件版本,不过我买的那个模块刷V2是没用,而且第一次刷上后,图片很闪,之后又刷了一次好了:

make px4flow-v1_default upload-usb

make px4flow-v2_default upload-usb

弄好之后就可以在QGC中看到图像了:


将参数vedio_only改成1,可以看到比较清晰的图像,用来调焦距。


参数列表:

NameDefaultAccess

                                                                                Comment

BFLOW_F_THLD40RW这个参数是一个特征阀值,限制着底层光流计算图形的质量。如果数值较低(如10)则几乎所有的图形都要被用来计算,如果值较高(如100),则只有重要的图形会被用来计算。
BFLOW_V_THLD5000RW这个参数是图形相关阀值,用来过滤较差的图形匹配。较低的值代表只有很好相关性的图形可以被接受使用。
BFLOW_HIST_FIL0RW1: 光流直方图滤波开启, 0: 关闭(开启后测得光流波动变小
BFLOW_GYRO_COM1RW1: 陀螺仪补偿开启, 0: 关闭(开启增益会出现比较大的问题,大幅度的过度补偿
BFLOW_LP_FIL0RW1:光流输出的低通滤波器开启, 0: 关闭(超声波数据有效时有用
BFLOW_W_NEW0.3RW光流低通滤波器增益超声波数据有效时有用
DEBUG1RW1: 调试信息开启, 0: 关闭
GYRO_SENS_DPS250RW陀螺仪灵敏度: 250, 500, 2000 (dps)
GYRO_COMP_THR0.01RW陀螺仪补偿阀值 (dps): 陀螺仪数据低于此阀值不会补偿来防止漂移
IMAGE_WIDTH64R图像宽度(像素)
IMAGE_HEIGHT64R图像高度(像素)
IMAGE_L_LIGHT0RW1: 图像传感器低光照模式开启, 0:关闭(图像处理中并没有使用这个,comminicate中用了)  
IMAGE_NOISE_C1RW摄像头配置参数
IMAGE_TEST_PAT0RW1:阴影测试模式开启, 0: 关闭
LENS_FOCAL_LEN16RW透镜焦距 (mm)
POSITION0RW0: 只有位置0被使用(Bottom: 0, Front: 1, Top: 2, Back: 3, Right: 4, Left: 5)
SONAR_FILTERED0RW1: 声呐输出的卡尔曼滤波开启, 0: 关闭
SONAR_KAL_L10.8461RW声呐卡尔曼增益 L1
SONAR_KAL_L26.2034RW声呐卡尔曼增益L2
SYS_ID81RWMAVLink 系统 ID
SYS_COMP_ID50RWMAVLink 组件 ID
SYS_SENSOR_ID77RWMAVLink 传感器 ID
SYS_TYPE0RWMAVLink 系统类型
SYS_AP_TYPE1RWMAVLink Autopilot 类型
SYS_SW_VER13XXR软件版本
SYS_SEND_STATE1RW1: 发送MAVLink Heartbeat, 0: 不发送
USART_2_BAUD115200R

USART 2 波特率

USART_3_BAUD115200RUSART 3波特率 (数据输出)
USB_SEND_VIDEO1RW1: 通过 USB发送视频, 0: 不发送
USB_SEND_FLOW1RW1: 通过USB发送光流, 0: 不发送
USB_SEND_GYRO1RW1: 通过USB发送陀螺仪数据, 0: 不发送
USB_SEND_FWD0RW1: 通过USB发送转发光流, 0: 不发送
USB_SEND_DEBUG1RW1: 通过USB发送调试信息, 0: 不发送
VIDEO_RATE50RW视频传输中的图像间隔时间(ms)
VIDEO_ONLY0RW1: 高分辨图像模式开启, 0: 关闭
现在参数还不能保存,也就是在QGC中修改参数后。掉电就又恢复到默认参数了。可以通过修改Flow/Src/modules/Flow/Setting.c文件中的默认参数达到修改参数的目的。

一些问题:

1、QGC不能正常下载固件


像这个样子。这个时候可以尝试用自定义刷写一个已经编译好了的.PX4固件,然后发现又可以正常刷stable版的固件了。

2、使用Ubuntu中的PX4固件的编译环境编译好代码后,执行指令 make upload-usb 显示


我的内心是无比崩溃的。。。之前还好好的。反正我也不知道是什么原因。但是编译好的文件还是可以找到的,可以在Flow/build/px4flow-v1_default.build下找到一个firmware.px4文件,然后在QGC中通过自定义的方式把固件刷进去就好了。


https://github.com/PX4/Flow.git
https://github.com/PX4/Flow.git
https://github.com/PX4/Flow.git
https://github.com/PX4/Flow.git
<think>嗯,用户想了解PX4FLOW光流的源码。首先,我需要回忆一下PX4FLOW的基本知识。PX4FLOWPX4飞控中的一个光流传感器模块,主要用于无人机的位置估计和悬停控制。光流算法通过分析连续图像之间的像素变化来估计运动速度,这对于没有GPS的环境下的定位非常重要。 接下来,我需要确定用户的需求。可能用户是开发者或者无人机爱好者,想要理解源码结构,进行二次开发或调试。用户可能希望了解源码的主要模块、处理流程、关键算法以及如何获取和编译代码。 首先,我应该介绍PX4FLOW的基本原理,比如基于图像的光流计算,结合IMU数据进行运动补偿。然后分模块讲解,比如图像采集、光流计算、传感器融合、输出接口等。需要确保每个部分的结构清晰,步骤明确。 需要注意源码结构部分,PX4FLOW属于PX4-Autopilot项目的一部分,所以需要指出代码的位置,比如src/drivers/optical_flow/px4flow。可能还要提到依赖的库,比如OpenCV用于图像处理,或者PX4的中断机制。 光流算法部分,可能需要解释算法流程,比如图像捕捉、灰度转换、特征检测与跟踪、运动补偿、光流计算等步骤。关键点比如特征点检测方法,比如FAST角点,以及如何用Lucas-Kanade算法进行跟踪。 传感器融合方面,IMU数据如何补偿无人机的旋转运动,避免将自身旋转误认为位移。这里可能需要提到卡尔曼滤波或者互补滤波的应用。 输出接口部分,说明光流数据如何通过MAVLink消息发送给飞控,以及数据格式和频率。 另外,用户可能需要知道如何获取源码,比如GitHub仓库的地址,以及编译和刷写固件的步骤,比如使用make命令和烧录工具。 还要考虑用户可能的深入问题,比如算法优化、参数调整、硬件配置等,但当前问题主要是介绍源码结构,所以需要保持重点突出。 最后,确保使用中文,结构清晰,分点说明,并遵循系统级指令中的格式要求,比如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但用户问题中没有涉及数学公式,所以可能不需要太多公式,但如果有提到算法中的数学原理,需要正确应用。例如,光流计算中的Lucas-Kanade方法涉及到最小二乘法,可以用公式表示。 检查是否有遗漏的部分,比如代码结构中的关键函数或类,或者常见问题及调试方法。是否需要给出示例代码片段?用户可能不需要具体代码,而是整体架构。 总结:分模块介绍PX4FLOW源码的结构,处理流程,关键算法,数据融合,输出方式,以及源码获取和编译方法。保持语言简洁,结构清晰,帮助用户逐步理解。</think>PX4FLOWPX4飞控中用于光流测距的核心模块,其源码实现涉及图像处理、运动估计和传感器融合等技术。以下从源码结构和关键算法角度分步骤介绍: 1. **基本原理** - 通过CMOS摄像头捕捉连续帧图像 - 使用光流算法计算像素位移量 - 结合IMU数据补偿机体旋转运动 - 最终输出$v_x,v_y$平面速度估计值 2. **源码结构(PX4-Autopilot代码库)** ```plaintext src/drivers/optical_flow/px4flow/ ├── algorithm # 光流算法核心实现 │ ├── flow.cpp # 光流计算主逻辑 │ └── ... ├── camera # 图像采集驱动 ├── i2c_comm # I2C通信协议 └── main.cpp # 模块入口 ``` 3. **关键处理流程** - **图像采集** ```cpp // 示例代码片段(简化) uint8_t* frame = camera_get_frame(); convert_to_grayscale(frame, gray_img); ``` - **特征跟踪** - 使用FAST角点检测提取特征点 - Lucas-Kanade光流法跟踪特征点位移 - **运动补偿** $$ \Delta_{real} = \Delta_{observed} - \int_{t_0}^{t_1} \omega \times dt \times Z_{height} $$ 其中$\omega$为IMU测量的角速度,$Z_{height}$为超声波高度计数据 4. **核心算法实现** - **图像金字塔**:多尺度处理应对大位移场景 - **亚像素插值**:提高位移计算精度 - **异常值剔除**:基于RANSAC算法过滤错误匹配 5. **传感器融合** ```mermaid graph LR 摄像头-->光流计算 IMU-->|角速度|旋转补偿 超声波-->|高度|尺度校准 光流计算-->卡尔曼滤波-->速度输出 ``` 6. **输出接口** - 通过MAVLink发送`OPTICAL_FLOW_RAD`消息 - 主要字段: ```c float integration_time_us; // 积分时间 float integrated_x; // X轴像素位移 float integrated_y; // Y轴像素位移 float integrated_z; // 有效测距数据 ``` 7. **调参关键参数** ```python # 参数文件(.c)中的典型设置 #define FLOW_FEATURE_THRESHOLD 30 # 特征点质量阈值 #define FLOW_MAX_TRACK_ERROR 0.1 # 最大允许跟踪误差 #define FLOW_GYRO_COMPENSATION 1 # 使能IMU补偿 ``` 8. **硬件依赖** - OV7251/OV2640等全局快门摄像头 - 必须配合IMU(通常为MPU6000) - 建议工作高度:0.3-3米(依赖地面纹理) **开发调试建议**: 1. 使用`optical_flow`调试命令实时查看光流矢量场 2. 通过`plot_flow`工具可视化运动估计结果 3. 地面静止测试时,理论输出应接近$(0,0)$ 4. 注意光照变化对特征提取的影响 最新代码可通过PX4官方GitHub获取: ```bash git clone https://github.com/PX4/PX4-Autopilot cd PX4-Autopilot/src/drivers/optical_flow/px4flow ``` 该实现充分考虑了嵌入式平台的实时性要求,在STM32系列处理器上能达到200Hz以上的处理频率,是无人机视觉定位的重要参考实现。
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