无人机学习之路——学习路线

最新推荐文章于 2025-01-01 06:00:00 发布
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分类专栏： diy无人机学习之旅 文章标签： c语言 开发语言 单片机
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weever7/article/details/121588009
本文详细介绍了电子硬件部分，包括电子电路原理、锂电池输入、单片机最小系统板、电机驱动和传感器融合。在软件部分，重点讲解了单片机编程，如STM32CubeMX配置、传感器数据处理、姿态计算与融合、PID控制以及遥控系统调试。内容涵盖从硬件设计到软件实现的关键技术。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

带*号的为可忽略的部分

电子硬件部分

  • 电子电路原理
    • 原理图、PCB（AD，立创EDA）        不需要会画，能看懂引脚啥的就行
    • 电子工艺：焊接、调试（示波器使用等）
  • 原理图主要部分
    • 锂电池输入
    • 锂电池充电电路
    • 降压（ VIN->5V，5V->3.3V ）
    • 单片机最小系统板（复位电路，下载电路等）
    • 电机驱动部分
    • 姿态传感器（陀螺仪+加速器计+磁力计+气压计）
    • 射频遥控部分*

软件部分

  • 单片机编程
    • STM32CubeMX（配置底层软件）
    • 基本调试方式（单步、断点等）
    • 基本外设：串口、I2C、SPI、DMA、ADC、中断等
    • Makefile的使用（Keil等IED已经帮你做好了，不需要了解太多）
    • 实时操作系统（FreeRTOS等）
  • 姿态（MPU系列模块）
    • 传感器的读取（SPI、I2C）
    • 传感器数值预处理（如归一化、单位换算等）
    • 姿态计算与融合
    • 计算方式：欧拉角、四元数、方向余弦矩阵
    • 融合：互补滤波、卡尔曼滤波*
  • 控制
    • PID控制
    • 串级PID（角速度环+角度环）*
  • 遥控
    • NRF24L01
    • 遥杆
  • 调试
    • 测试架（俯仰、横滚）
基于ArduPilot的旋翼式无人机飞行器开发系列（二，学习路线）
从0到1，突破自己
01-29 1214
一，热爱 作为一名耿直的技术男，在这里我只想说一句，热爱是可持续学习的第一要素，也只有热爱才能让你坚持到最后。 至于最后能得到什么，只有你自己知道。常说书中自有颜如玉，书中自有黄金屋。如果你是为了颜如玉，我相信大多数颜如玉做不了你的红颜知己。如果是为了黄金屋，当你持续投入时间和金钱却看不到回报的时候，相信退堂鼓早已隆隆作响。 我给自己的信条就是为当下努力工作，为将来持续学习。当前飞控行业并没有爆发，如果想赚块钱，去互联网汽车，去VR/AR吧，去元宇宙吧。 那么我热爱...
三、智能体强化学习——多智能体强化学习 (MARL) 及人机协作
形上得其象，形下合于数；阴阳自济，玄理自明。
01-12 2176
在单智能体强化学习中，环境通常由一个智能体与外部世界构成。而在多智能体环境中，存在多个智能体 (agents)，它们相互影响同时进行学习和决策，因此会出现博弈和协同等复杂行为。多智能体协同 (Cooperative)多个智能体有共同目标或部分重叠的目标，需要协同分工、共同完成任务；例如：多机器人协同搬运、多无人机协同搜索等。多智能体对抗 (Competitive)智能体之间存在利益冲突，互相竞争；例如：自动驾驶中的“避让”与“抢道”、竞技博弈、网络安全对抗等。
无人机飞控科研入门经验分享
a_black_的博客
05-17 1036
是一种特殊的非凸优化方法，它通过将一个大的优化问题分解成两个或更多的小问题来处理，每个小问题都相对容易解决。然而，这并不意味着找到了所有局部最优解就找到了全局最优解，因为非凸问题的特性决定了可能存在多个局部最优解，而每个小问题的解可能只是其中之一。这类问题因其求解的复杂性和挑战性而闻名，通常求解全局最优的算法复杂度是指数级的（NP难）1. 广泛的阅读行业的综述文献，行业综述文献 不同于算法综述文献，行业综述文献可以了解到无人机发展到什么程度了。了解一些相关的实验平台，仿真 硬件之类的控制流程。
[飞控]如何学习无人机-入门篇
热门推荐
https://zinghd.gitee.io/blog/
09-04 1万+
学什么 我把无人机分成3个大模块 操作 目的：组装无人机，享受驾驶无人机的乐趣。 抱歉我给不了太多建议，因为我从没有以此为目进行过学习，但是我知道这一部分的知识关键词是【航模】，有非常多的【航模】发烧友可以给你更专业的意见。 知识 目的：了解无人机的本质 知识解决的是「why?」 如果你遇到的问题通常是，为什么要用欧拉角？为什么要用滤波？那说明你现在需要的问题都是知识型问题。关键词是【导航】【控制...
轻小型无人机路径规划算法学习（一）
dckwin的博客
08-28 1573
自主无人机系统框图 附上链接：https://www.bilibili.com/video/BV1W4411E7jq
无人机学习指南
one__leaf的博客
01-31 2798
如果你试图从 飞控代码 ，反推 飞控算法 ，除非你本身对这个算法已经非常熟悉，否则即使你编程能力强，操作系统，嵌入式，编程语言，这些知识都非常强，你看代码依然会很迷茫，你看到懂每一行代码，但却不知道为什么要这样写。如果在你建立知识框架的时候，刚体力学阻碍了你，那就去查资料，把这部分解决，然后继续回到你飞控的学习主线，什么问题阻碍了你，你就去解决它，然后再回归你的主线任务。你看，我确实不懂导航，之前也没接触过，主要是工作上暂时用不到，但是我的知识框架还是在的，只要有需要，我随时都可以开始查阅资料进行学习。
【无人机路径规划】基于深度强化学习的多无人机辅助边缘计算网络路径规划（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
03-22 1501
然而，据我们所知，目前很少有现有的工作探讨了如何智能设计移动边缘计算网络中无人机的飞行轨迹，以服务于大量设备，尤其是考虑到设备的动态移动性和无人机与设备之间的动态关联。因此，无人机辅助边缘计算网络是一个自然的选择和有前景的范式，在其中如何优化无人机的飞行路径以满足大量设备的通信和计算需求成为一个重要且具有挑战性的问题。由于其灵活的部署、全面的控制和网络性能，UA V辅助无线通信受到了广泛的研究兴趣UAV辅助的边缘计算网络是有意义的，并且在处理巨大设备的通信和处理需求时是一个有趣的概念。行百里者，半于九十。
嵌入式学习路线——2没有必要从51单片机起步了
星火嵌入式
09-25 2953
对比Ardino、STM32、STC51等的开发难度
广工信工无人机课设——上位机软件.zip
05-05
综上所述，这个压缩包提供的源码和软件将涵盖无人机的控制策略、飞行稳定算法、导航系统等多个方面，对于学习无人机技术和无人驾驶原理的人员来说是一份宝贵的资源。通过深入研究和实践，可以增强对无人机系统的理解...
无人机系统路线图（2005-2030）英文版
03-26
无人机系统路线图（2005-2030） 介绍美国的无人飞机!
人工智能机器学习基础篇】——深入详解强化学习 基础知识，理解马尔可夫决策过程（MDP）、策略、价值函数等关键概念
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
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深度学习入门（六）——计算机视觉简述
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无人驾驶那么难，个人应该如何研究？
weixin_34067980的博客
01-01 371
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 作为一个在公司义务给应届生和实习生培训的“小师”，结合我自己学习的经历，从操作手册的角度，手把手教你“无人驾驶”从入门到转行。 前言 先看看无人驾驶基本的硬件构造及其成本。 看完图，就会发现一个十分尴尬的问题——除了超声波雷达以外，剩下的设备都买不起。所以个人做无人驾驶研究，在没有大资金支持的情况下，就不要...
无人机集群路径规划：遗传算法求解无人机集群路径规划，提供MATLAB代码
IT猿手
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无人机三维路径规划是指在三维空间中为无人机规划一条合理的飞行路径，使其能够安全、高效地完成任务。路径规划是无人机自主飞行的关键技术之一，它可以通过算法和模型来确定无人机的航迹，以避开障碍物、优化飞行时间和节省能量消耗。本文中以5个无人机构成无人机集群，采用优化算法同时规划五个无人机的路径，每个无人机的成本由路径成本、威胁成本、高度成本和转角成本四个部分构成。无人机集群的总成本为5个无人机成本之和。
无人机开发学习（4）
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安装二次开发环境 1.创建文件夹 首先我现在我的虚拟机ubuntu中在根目录下创建PX4文件夹 然后给文件夹权限 sudo chmod -R 777 /PX4 2.然后下载ubuntu.sh和requirements.txt wget https://raw.githubusercontent.com/PX4/Firmware/master/Tools/setup/ubuntu.sh wget https://raw.githubusercontent.com/PX4/Fir..
无人机驾驶员培训学习记录（十）
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11-11 686
今天参与了半天，上午学了一上午，下午看孩子实在去不了。 1.理论考试 做了一套题，78分，在80分跟前徘徊，考试很有压力。这次错的主要是法规题和后面空气动力那块，还是不熟悉，课下基本没看过书，就做过几道题，记得不清晰也不牢固，理解的不到位。有些是看错了题目，有几道题都选成反的，题目问正确的，我选的错误的。再做遍题库，估计问题不大。这块最后突击突击，每天做几道题，最后加强下，没啥事。难得还是实际
我是如何从无人机小白成长为大神的？
苏克的博客
03-18 1755
欢迎关注「苏南下」在这里分享我的旅行和影像创作心得这篇帖子分享过去四年我使用无人机的经历：如何从小白逐步熟练到在海外飞行的。说“大神”有点标题党了，还请见谅。1）我从2020年初开始接触无人机，当时花 2000 多元购买了最便宜的Mavic Mini，然后带去了韩国的济州岛，结果没玩几天就坠机了。原因是在海面飞行遇到大风， mini 很轻，晃动剧烈。一着急就直接开始倒飞，却没有留意到后面的楼房，直...
如何学习无人驾驶开发
小宝哥Code的专栏
12-16 1819
学习无人驾驶软件开发是一个复杂但非常有价值的过程，需要掌握多个学科的知识，包括编程、计算机视觉、传感器融合、控制算法、机器学习等。以下是详细的学习步骤、资源和建议，帮助你系统化地学习无人驾驶软件开发。当你掌握了各模块的基本知识后，可以尝试开发一个完整的无人驾驶软件系统。通过理论学习与实践结合，你可以逐步掌握无人驾驶软件开发的核心技能！从简单的项目入手，逐步了解无人驾驶的各个模块。
电赛无人机学习技术路线
最新发布
03-29
### 无人机技术学习的技术路线 #### 技术框架概述 在电子竞赛中，尤其是涉及无人机的项目，通常需要掌握多个领域的知识和技术。这些领域可以分为硬件设计、软件开发以及系统集成三个主要部分[^1]。 #### 硬件设计 硬件设计是无人机的基础，主要包括以下几个方面： - **电路设计与PCB布局**：熟悉Altium Designer或KiCad等工具用于绘制原理图和PCB板。需要注意的是，在进行PCB设计时应遵循电磁兼容性和信号完整性原则[^2]。 - **焊接技术**：熟练掌握手工焊接技巧，并了解再流焊(SMT)工艺及其应用场合。 - **材料选择**：订购材料前需仔细考虑重量、强度等因素对飞行性能的影响；同时也要关注成本控制问题。 #### 软件开发 软件部分则涵盖了从底层驱动到高层算法的设计实现过程： - **嵌入式编程基础**：建议先从Arduino平台入门，因其简单易懂且社区资源丰富。随着能力提升可逐步过渡至更复杂的微控制器如STM32系列芯片的学习使用。 - **实时操作系统RTOS**：为了提高程序运行效率并简化复杂任务管理，有必要深入研究FreeRTOS等相关概念及其实现方法。 - **传感器融合处理**：利用Kalman滤波器或其他先进算法完成加速度计、陀螺仪等多种传感数据的有效组合计算位置姿态信息。 - **路径规划与避障功能**：通过SLAM(simultaneous localization and mapping)或者预定义地图的方式让无人机具备自主导航能力。 #### 系统集成测试 最后一步便是将上述各个独立模块有机结合在一起形成完整的解决方案并通过反复试验验证其可靠性稳定性等方面的表现情况良好与否决定最终成果质量高低程度如何等问题解答如下所示： ```python import time from dronekit import connect, VehicleMode, LocationGlobalRelative def arm_and_takeoff(aTargetAltitude): """ Arms vehicle and fly to aTargetAltitude. """ print("Basic pre-arm checks") # Don't try to arm until autopilot is ready while not vehicle.is_armable: print(" Waiting for vehicle to initialise...") time.sleep(1) print("Arming motors") # Copter should arm in GUIDED mode vehicle.mode = VehicleMode("GUIDED") vehicle.armed = True # Confirm vehicle armed before attempting to take off while not vehicle.armed: print(" Waiting for arming...") time.sleep(1) print("Taking off!") vehicle.simple_takeoff(aTargetAltitude) # Take off to target altitude # Wait until the vehicle reaches a safe height before processing the goto (otherwise the command after Vehicle.simple_takeoff will execute immediately). while True: print(" Altitude: ", vehicle.location.global_relative_frame.alt) if vehicle.location.global_relative_frame.alt >= aTargetAltitude * 0.95: break time.sleep(1) if __name__ == "__main__": connection_string = '/dev/ttyUSB0' # Replace with your port name or IP address baud_rate = 57600 vehicle = connect(connection_string, wait_ready=True, baud=baud_rate) arm_and_takeoff(10) # Example of taking off to an altitude of 10 meters. point1 = LocationGlobalRelative(-35.361354, 149.165218, 20) vehicle.simple_goto(point1) time.sleep(30) # Let it reach there approximately within this duration. print("Returning to Launch") vehicle.mode = VehicleMode("RTL") # Close vehicle object before exiting script print("Close vehicle object") vehicle.close() ```
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