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RSS订阅原创 成员函数定义后面加const是什么功能：C++中const成员函数的作用
在PX4的代码中的位置控制模块中，有这样一个成员函数该函数的功能是：在位置控制器经过更新后得到了期望的油门向量，通过这个函数转换为期望姿态值。可以看到函数的声明和定义时，后面都加了一个const关键字在这个地方这个关键字是做什么用的呢？在C++中，成员函数后的 const 关键字表示该函数是常量成员函数。不意外修改对象状态。可在 const 上下文中安全使用。提升代码可读性和安全性。
2025-02-20 20:15:00
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原创 ubuntu安装Pandoc | Typora导出word文件
在使用Typora的时候，发现还可以导出为word的文件，.docx格式。但是导出的时候弹出要安装Pandoc特此记录在ubuntu20.04中安装Pandoc的方法。环境：ubuntu20.04PandocLaTeX环境Haskell平台。
2025-02-20 14:45:03
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原创 无人机PX4飞控 | PX4源码添加自定义uORB消息并保存到日志
例如vehicle_local_position.msg的 设置ID如下NOTE]一个uORB消息类型可以定义多个不同名字的msg ID ，但是不同的uORB消息类型不可以定义相同名字的msg ID。
2025-02-03 23:44:22
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原创 无人机 PX4 飞控 | PX4源码添加自定义参数方法并用QGC显示与调整
PX4定义参数 在具体模块的 **_params.c文件中进行PARAM_DEFINE_INT32 定义整型参数PARAM_DEFINE_FLOAT 定义浮点型参数目前只有这两种类型PARAM_DEFINE**() 函数的上面有注释NOTE]注意：注释是有格式要求的，不能随意写，为了在QGC中进行显示，与参数的自动化处理/** 第一行*短注释*长注释*标签标签以@为开头，标签的内根据参数的类型来定，具体有：@unit 单位16@min 最小值16@max 最大值。
2025-01-21 14:59:12
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原创 无人机 PX4 飞控 | PX4源码添加自定义模块方法
PX4的模块是构成PX4飞控系统的重要组成部分，负责实现特定的功能，如飞控算法、传感器数据处理、通信协议等。每个模块负责特定的任务，例如：navigator 模块负责航线规划与任务执行。commander模块负责处理飞行模式切换和系统状态监控。sensors模块负责传感器数据的采集与处理。PX4的设计允许用户添加自定义模块，从而扩展系统的功能。模块之间通过UORB（微ORB）进行数据交换，实现高效的信息传递。
2025-01-16 22:00:00
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原创 25年无人机行业资讯 | 1.1 - 1.5
据新华网消息，2025年1月3日，中央党报《经济日报》发表文章指出，随着国家发展改革委低空经济发展司的成立，以及改革深化、政策托举等多重因素作用，2025年低空经济有望迎来加快发展期。文章强调，推动低空经济高质量发展，需把握好局部与全局、政府与市场、发展与安全三组关系。其中，局部与全局的关系要求加强央地统筹，坚持全国“一盘棋”优化产业布局，引导各地差异化协同发展。政府与市场的关系则强调政府在科学布局、政策引导等方面发挥作用，同时强化企业科技创新主体地位，引导社会资本积极参与。
2025-01-11 19:45:00
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原创 24年无人机行业资讯 | 12.23-12.29
12月24日消息，商务部在近日举行的新闻发布会上表示，中国政府严格依法依规管控无人机等两用物项出口，并发布了最新的《中华人民共和国两用物项出口管制清单》，该清单于12月1日正式生效。本次大会还将新设立无人机反制、eVTOL（电动垂直起降航空器）、新材料等多个展区，以打造“低空+”创新发展的新技术、新模式和新业态，为产业升级注入新活力。无人机智能共享加工中心是高新区布局低空经济产业的重要举措，依托自动化、标准化流程，实现从图纸到无人机结构件的批量生产、总装，降低了企业发展成本，提高了产品竞争力。
2025-01-04 20:00:00
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原创 多旋翼无人机理论 | 四旋翼动力学数学模型与Matlab仿真
无人机的动力系统：电调-电机-螺旋桨 。给人最直观的感受就是 电机带动螺旋桨转，产生升力。螺旋桨旋转产生升力的原因，在很多年前伯努利就给出了解释，简单说就是流速大，压强小；流速小，压强大，也就是伯努利定理。可以看到螺旋桨的桨面并不是平的，旋转时桨面上下的空气流速不一直，会产生向上的推力。对于四旋翼无人机刚开始的输入可以简化成四个电机的油门，每个电机的油门归一化到0-1区间。四旋翼动力学数学模型就是： 根据电机的油门算出和升力和各轴的力矩。这里有三个模型近似：对于每个电机，电机稳态转速与油门成线性关系（
2024-12-27 23:30:00
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原创 ubuntu 将python3.8 升级为python3.10并进行版本切换
有一个功能包编译环境需要为python3.10 ，但是当前环境为python3.8 ，所以需要进行版本升级，编译完还需要把环境切换回来。
2024-12-26 21:30:00
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原创 USB手柄遥控器接入ROS控制小海龟
在gazebo进行PX4仿真的速度控制，之前通过键盘进行的，感觉使用不方便，也模拟不了遥控器飞行。就计划用一个USB手柄，接入电脑，来替换键盘对无人机进行控制。从某包买一个很便宜的游戏手柄就性，有线的十几块钱，蓝牙的略贵些。下面是其测试过程相关环境操作系统 Ubuntu20.04ROS 版本为 noetic手柄为USB手柄。
2024-12-24 23:15:00
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原创 多旋翼无人机 ：桨叶设计—跷跷板结构
2024年11月，大疆发布了最新的农业无人机T70和T100。其中T70不同于以往的机型，在桨夹处采用了翘翘板结构，大疆将其命名为“挥舞桨叶”。T70 无人机如下放大其中螺旋桨部分根据大疆官方介绍该结构可以降低应力、将整机振动水平降低40%，利于机身轻量化设计。从细节图片里可以看出，该跷跷板旋翼采用了预锥角设计，且转轴高于桨根水平参考线。
2024-12-14 19:45:00
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原创 无人机 PX4飞控 | CUAV 7-Nano 飞行控制器介绍与使用
7-Nano是一款针对小型化无人系统设备研发的微型自动驾驶仪。它由雷迅创新自主研发和生产，其创新性的采用叠层设计，在极小的空间中集成高性能STM32H7处理器、双冗余工业级IMU和丰富完善的扩展接口；其支持以太网通信接口，可实现智能控制器与无人系统设备各组件低延时、大带宽的实时通信需求。双浮点运算H7处理器，高达480Mhz运行频率。全新双工业级IMU冗余设计。创新型叠层设计，超小尺寸，全功能及丰富接口，丰富的扩展。集成以太网接口，支持与机载计算机等通过网口通信。
2024-11-21 20:30:00
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原创 模型预测控制工具包——ACADO：通过Cmake构建自己的优化问题
ACADO Toolkit 是一个用 C++ 编写的用于自动控制和动态优化的软件环境和算法集合。它提供了一个通用框架，用于使用多种算法进行直接优化控制，包括模型预测控制以及状态和参数估计。ACADO 工具包是作为独立的 C++ 代码实现的，并带有用户友好的 MATLAB 界面。面向对象的设计允许方便地耦合现有优化包并使用用户编写的优化例程对其进行扩展。它还提供（独立）高效实施的 Runge-Kutta 和 BDF 积分器，用于模拟 ODE 和 DAE。
2024-10-11 20:30:00
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原创 模型预测控制工具包——ACADO：简介、安装与测试
ACADO Toolkit 是一个用 C++ 编写的用于自动控制和动态优化的软件环境和算法集合。它提供了一个通用框架，用于使用多种算法进行直接优化控制，包括模型预测控制以及状态和参数估计。ACADO 工具包是作为独立的 C++ 代码实现的，并带有用户友好的 MATLAB 界面。面向对象的设计允许方便地耦合现有优化包并使用用户编写的优化例程对其进行扩展。它还提供（独立）高效实施的 Runge-Kutta 和 BDF 积分器，用于模拟 ODE 和 DAE。
2024-10-11 20:00:00
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原创 无人机 PX4 飞控 | 光流计简介与应用范例
光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。光流传感器功能：使用下视相机和向下的距离传感器进行速度估计。光流传感器原理：光流利用的是图像的变化处理，用于检测地面的状态，从而监测固连物体的移动；
2024-09-25 21:30:00
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原创 无人机 PX4 飞控 | EKF 使用传感器汇总与添加传感器方法
ECL （Estimation and Control Library，估计和控制库），其中的状态估计使用扩展卡尔曼滤波算法（EKF）处理传感器的测量信息,是一个很成熟很优秀的状态估计模块。四元数定义从北东地（NED）局部地球坐标系到 X，Y，Z 机体坐标系的旋转IMU 的速度 — 北，东，地 (NED) (m/s)IMU 的位置 — 北，东，地 (NED) (m)IMU 增量角度偏差估计 — X，Y ，Z (rad)IMU 增量速度偏差估计 - X, Y, Z(m/s)
2024-09-19 20:45:00
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原创 无人机 PX4 飞控 | 如何检测状态估计EKF性能
ECL （Estimation and Control Library，估计和控制库），其中的状态估计使用扩展卡尔曼滤波算法（EKF）处理传感器的测量信息,是一个很成熟很优秀的状态估计模块。四元数定义从北东地（NED）局部地球坐标系到 X，Y，Z 机体坐标系的旋转IMU 的速度 — 北，东，地 (NED) (m/s)IMU 的位置 — 北，东，地 (NED) (m)IMU 增量角度偏差估计 — X，Y ，Z (rad)IMU 增量速度偏差估计 - X, Y, Z(m/s)
2024-09-13 21:15:00
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原创 无人机 PX4 飞控 | EKF2简介与使用方法
PX4是一个流行的开源飞控系统，广泛用于无人机和其他自动驾驶飞行器。EKF2（Extended Kalman Filter 2）是PX4中用于状态估计的一个关键组件，它负责融合来自不同传感器的数据，如GPS、IMU（惯性测量单元）、磁力计、气压计等，以提供精确的飞行器位置、速度、姿态和海拔信息。ECL （Estimation and Control Library，估计和控制库），其中的状态估计使用扩展卡尔曼滤波算法（EKF）处理传感器的测量信息,是一个很成熟很优秀的状态估计模块。
2024-09-12 21:45:00
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原创 局域网远程桌面工具：NoMachine 介绍、安装与使用
NoMachine是一款很常见的远程桌面工具，尤其在EDA领域，常常被用作远程接入方案。NoMachine可以用于个人远程连接，类似于Teamviewer或向日葵，不过更多时候是用于远程接入企业内部Linux服务器，类似于VNC或ETX。NoMachine有多个版本，用于Linux远程接入的这个系列统称为NoMachine Terminal Server。NoMachine Terminal Server的使用可以用下面这张图表示：那么NoMachine与其他工具有什么区别呢？最重要的因素是速度。
2024-09-09 20:15:00
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原创 无人机 PX4 飞控 | ROS应用层开发：offboard 模式切换详细总结
PX4 是一个广为熟知的开源飞控软件，常用于无人机（UAV）和其它自主飞行器的控制。在PX4中，offboard模式是一种飞行模式，允许用户通过外部控制源（如地面控制站或机载电脑系统）来控制飞行器，而不是使用PX4内置的自动飞行模式。在offboard模式下，飞行器接收到的控制指令通常是通过MAVLink协议从外部系统发送的。这意味着飞行器的飞行路径和动作由外部系统决定，而不是由PX4内部的飞行计划或任务管理器控制。
2024-08-29 20:15:00
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原创 无人机 PX4 飞控 | ROS应用层开发：指令（字符串）订阅功能
含义：在/keyboard_cmd 上发布一条字符串消息，消息内容为"arm"。为了通过键盘触发mavros 的不同功能，需要实现一个订阅字符串的功能。表明回调函数收到了arm的指令 可以进行下一步 mavros功能测试。程序在接收到该指令后，可进行相关的操作。代码在之前博客 基础代码框架上进行的添加。该功能同样可用于其它项目。
2024-08-27 21:00:00
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原创 无人机 PX4 飞控 | ROS应用层开发：基础代码框架构建
其中包含了基础类文件、类头文件、main主函数文件，及其编译所需的CMakeLists.txt、package.xml。include文件夹中包含mavros_function_test文件夹，里面包含文件class.hpp文件用来定义类。class.cpp 文件中加入如下代码 主要就是构造函数的实现，里面加入打印内容，来进行测试。class.cpp文件用来实现类的功能。在一个ROS的工作空间的src中，新建如下的文件结构。CMakeLists.txt文件加入下面代码，主要是文件的编译。
2024-08-27 20:45:00
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原创 无人机PX4飞控 | 电源系统详解与相关代码
CAN PMU Lite 是 CUAV 标准版电源管理模块，内置 STM32F412 处理器，支持10~62V 电压输入与 5.2V/4A 稳压输出。相较 HV_PM,它采用先进的CAN总线通信，支持标准的 UAVCAN 协议。PMU Lite 内置 ITT 温度补偿算法并进行出厂校准，保证在不同温度下均能获得较精准的电压电流数据。注意支持的固件为 V1.10.1 以上。
2024-08-06 23:15:00
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原创 无人机 PX4 飞控 | Offboard 模式详解与gazebo仿真测试
在该模式下，飞行器根据飞行控制栈外部（如机载计算机）提供的设定值控制位置、速度、加速度、姿态以及推力/力矩。设定值可以通过MAVLink协议提供给飞控PX4要求外部控制器提供2Hz连续的“有效存在”信号，该信号可由任意支持的 MAVLink 设置点消息提供。PX4只有在收到该种信号超过1秒后才有效，如果该种信号停止飞行控制栈将重新获得控制权（脱离Offboard模式）。此模式需要位置或位姿信息的提供 - 例如GPS、光流、视觉惯性里程计、mocap等。
2024-07-30 17:39:02
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原创 无人机PX4飞控ROS应用层开发：MAVROS 功能包介绍与飞控消息汇总(二)
这个软件包提供了针对各种自动驾驶仪(如PX4,Ardupilot)使用 MAVLink 通信协议的通信驱动程序。此外，它还提供了用于地面控制站（例如 QGroundControl）的 UDP MAVLink 桥接功能。通常与PX4的offboard模式联合使用Offboard控制背后的想法是能够使用在自动驾驶仪外运行的软件来控制 PX4 飞控， 这是通过 Mavlink 协议完成的。其中硬件部分连接模式大部分如下：在飞行器上部署一台小型将计算机，用 UART 转 USB 适配器连接飞控。
2024-07-20 21:30:00
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原创 无人机PX4飞控ROS应用层开发：MAVROS 功能包介绍与飞控消息汇总(一)
这个软件包提供了针对各种自动驾驶仪(如PX4,Ardupilot)使用 MAVLink 通信协议的通信驱动程序。此外，它还提供了用于地面控制站（例如 QGroundControl）的 UDP MAVLink 桥接功能。通常与PX4的offboard模式联合使用Offboard控制背后的想法是能够使用在自动驾驶仪外运行的软件来控制 PX4 飞控， 这是通过 Mavlink 协议完成的。其中硬件部分连接模式大部分如下：在飞行器上部署一台小型将计算机，用 UART 转 USB 适配器连接飞控。
2024-07-18 20:02:03
2090
原创 Linux系统ubuntu20.04 无人机PX4 开发环境搭建(失败率很低)
正在解压 ros-noetic-mavros (1.18.0-1focal.20240304.150259) 并覆盖 (1.15.0-1focal。正在解压 ros-noetic-mavros-extras (1.18.0-1focal.20240304.151354) 并覆盖 (1.15.0。以上命令中，submodule是子模块的意思， --init 选项会初始化，并注册子模块的地址，–recursive选项会递归克隆子模块。将其更新为 gitee 的地址，已经整理测试好了，直接替换掉文件的内容即可。
2024-06-20 22:45:00
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原创 CAD2022下载与安装
至此 CAD安装包解压完成，出现这个文件夹。下载安装包，完成后，得到一个压缩文件。下面就安装一般的软件安装流程安装即可。桌面会出现软件图标，开始菜单中也会有。然后再解压 ，解压密码 666。完成后，会自动打开安装软件。最终到这个页面等待安装完成。再右键解压到当前文件夹。双击Setup.exe。弹出下面窗口，进行等待。右键解压到当前文件夹。
2024-06-12 23:00:00
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原创 IMU状态预积分代码实现 ——基于预积分和图优化的GINS基于
边包括预积分观测边，两个时刻的GNSS观测边，前一个时刻的先验边，两个零偏随机游走边。最后利用前面定义的图优化边，来实现一个类似于ESKF的GNSS惯性导航融合定位。收到GNSS一帧数据，如果是第一帧则先用该帧gnss数据赋值当前帧位姿。在收到一帧 gnss数据 和 imu数据 后，才能进行预积分的累积。设置当前时刻顶点 分别为pose v bg ba。不是第一帧了则先将imu预积分积分至当前时间。GINS中实际使用的图优化结构如下图。收到新的IMU数据后的处理函数。创建g2o图优化的优化器。
2024-06-06 18:15:00
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原创 IMU状态预积分代码实现 ——g2o图优化边 | 陀螺仪与加速度计零偏边、先验状态边、GNSS边
下面将GINS系统预测方程和更新方程写成图优化形式。加速度计零偏的边与陀螺仪零偏的边类似。优化相关的边有一下几种。
2024-06-04 23:15:00
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原创 IMU状态预积分代码实现 ——g2o图优化边 | 预积分边
连接6个顶点：上一帧的pose, v, bg, ba，下一帧的pose, v。6个关联顶点，上一帧的pose, v, bg, ba，下一帧的pose, v。然后将线性化后的雅可比矩阵按照一定的顺序组成一个大的雅可比矩阵J，在当前顶点的值下，该误差对优化变量的偏导数，即jacobian。注意有3个index, 顶点的，自己误差的，顶点内部变量的。使用当前顶点的值计算的测量值与真实的测量值之间的误差。使用当前顶点的值计算的测量值与真实的测量值之间的误差。构造函数形参，传入 指定的预计分类，重力，权重。
2024-06-03 23:30:00
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原创 IMU状态预积分代码实现 ——IMU状态预积分的g2o图优化顶点代码实现
15维或18维状态变量应该对应到图优化的顶点。使用广义加法来实现矩阵流形与切空间上的操作。下面使用散装的形式，每个状态被分为位姿、速度、陀螺仪零偏、加速度零偏四种顶点。函数设置为虚函数，后面陀螺仪和加速度的零偏顶点，与速度都属于R3。相比滤波器框架，图优化框架要复杂些，但使用更加灵活。下面是陀螺仪零偏和加速度计零偏的顶点，从速度顶点继承。旋转在前 SO3 位移在后 ，6自由度。接下来实现预积分相关的图优化。需要对旋转部分做流形态的加法。位移部分则是正常的加法。
2024-06-01 16:45:00
401
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原创 IMU状态预积分代码实现 —— IMU状态预积分类
需要注意的是，如果不进行优化，则预积分和直接积分的效果是完全一致的，都是将IMU数据一次性地积分。除此之外，也可以将IMU的读数记录在预积分类中（当然，也可以不记录，因为都已经积分过了）。与ESKF不同的是，预积分可以对多个IMU数据进行预测，可以从任意起始时刻向后预测，而ESKF通常只在当前状态下，针对单个IMU数据，向下一时刻预测。的构成就是陀螺仪和加计的噪声构成的对角矩阵，在构造函数中构成的。计算A矩阵中对应的各个块，分别对应公式如下，A矩阵中的。下面来看单个IMU的积分函数，首先在类中进行声明。
2024-05-31 23:00:00
993
原创 IMU状态预积分功能实现与测试
预积分：是一种十分常见的IMU数据处理方法。与传统的IMU运动学积分不同，预积分可以将一段时间内的IMU测量数据累积，建立预积分测量，同时还能保证测量值与状态变量无关。如果以吃饭来比喻的话，ESKF像是一口口地吃菜，而预积分则是从锅里先把菜一块块夹到碗里，再把碗里的菜一口气吃掉。无论是LIO系统还是VIO系统，预积分已经称为诸多紧耦合IMU系统的标准方法。在ESKF中，将两个GNSS观测之间的IMU数据进行积分，作为ESKF的预测过程。
2024-04-30 23:30:00
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原创 IMU&GNSS的误差状态卡尔曼滤波器（ESKF）---更新过程
在传统的EKF中，可以直观地对观测方程线性化，求出观测方程相对与状态变量的雅克比矩阵，进而更新卡尔曼滤波器。假设一个抽象的传感器能够对状态变量产生观测，其观测方程为抽象的h,那么可以写为。其它几项都是平凡的，只有旋转部分，因为 delat theat 定义为R的右乘，用右乘的BCH即可。下面就是如何计算H，大部分的观测数据是对名义状态的观测。其中，K为卡尔曼增益，Ppred为预测的协方差矩阵，最后的P为修正后的协方差矩阵。其中z为观测数据，v为观测噪声，V为该噪声的协方差矩阵。
2024-04-21 23:00:00
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原创 IMU&GNSS 误差状态卡尔曼滤波器（ESKF）的离散时间的ESKF 运动方程与运动过程
至此，完成了在ESKF中进行IMU递推的过程，对应卡尔曼滤波器中的状态方程。为了让滤波器收敛，需要外部的观测对卡尔曼滤波器进行修正，也是所谓的组合导航。当然组合导航的方法很多，从传统的EKF，到本节介绍的ESKF，以及预积分和图优化都可以用于组合导航中。连续时间的噪声项可以视为随机过程的能量谱密度，而离散时间下的噪声 变量就是我们日常看到的随机变量。其中前两式的 delta t 是由于积分关系导致的，后两式则和 离散时间下的 零偏游走的标准差公式 一致。其中w为噪声，按照前面的定义，Q应该为。
2024-04-20 23:30:00
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原创 IMU&GNSS的误差状态卡尔曼滤波器（ESKF）的数学模型
F中需要计算旋转矩阵R相对于某个扰动的导数，而在不引入张量的情况下，是无法表达矩阵对向量导数的形式的。不过这样的矩阵形式将含有很多的零项，相比上式并不会有明显简化，所以先使用这种散开的公式。滤波器仅需考虑误差状态如何运动，如何观测，最后如何滤波，和名义状态的关系不大。为更新量，应是位于切空间中的矢量，中间的加法应为流形与切空间指数映射的广义加法。不光是平移和旋转，把所有的状态都用误差状态来表达，这就是典型ESKF的做法。把噪声的处理放到误差状态变量中，可以认为名义状态变量的方程是不含噪声的。
2024-04-19 23:15:00
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原创 IMU状态预积分的雅克比矩阵
最后讨论预积分相对状态变量的雅克比矩阵。由于预积分测量已经归纳了IMU在短时间内的读数，因此残差相对于状态变量的雅克比矩阵推导则简单。接下来，考虑速度项的雅克比矩阵。速度项与vi,vj呈线性关系，可以得到。由于速度的残差项与它只相差一个负号，所以只需要在下式中加个负号。然后，它们的关系大多为线性关系，雅克比矩阵可以得出。，在某一步迭代时，当前估计出来的零偏修正为。，而当前修正得到的预积分旋转观测量为。为了求导，又在上面两项的基础上加上了。零偏的残差在下面基础上加负号。假设优化初始的零偏为。
2024-04-12 23:15:00
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原创 IMU状态预积分模型归结至图优化
因此，如果把预积分残差看作同一个，那么它与状态顶点关联应该如下图所示，除了预积分因子本身，还需要约束IMU的随机游走，因此在IMU的不同时刻，零偏会存在一个约束因子。前面定义了预积分的测量模型，推导了它的噪声模型和协方差矩阵，并说明了随着零偏量的更新，预积分应该怎么更新。在IMU相关的应用中，通常把每个时刻的状态建模为包含旋转、平移、线速度、IMU零偏的变量，构成状态变量集合。在优化过程中，如果对i时刻的零偏进行更新，那么预积分观测量也应该线性地发生改变，从而影响残差项的取值。,但它们显然是和残差相关的。
2024-04-11 23:00:00
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20200603_SmartDoor.zip c51单片机 控制 电机正转反转 模拟门的动作
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水温及水位采集报警.zip c51采集两路AD模拟水温及水位 控制继电器1、2 并led显示
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波形发生器protues仿真_keil工程.zip
2020-06-15
stm32f4xx_DFP2.9.0网盘下载链接.txt
2020-01-02
Keil.STM32F4xx_DFP.1.0.8&&Keil.STM32F1xx_DFP.2.3.0.zip
2019-12-20
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