无人机队形控制算法

㈠ 如何深入理解无人机硬件与算法

常见飞行器机型系列告一段落后，MR.城堡专栏的“城堡里学无人机系列”将逐渐深入到算法、硬件、无人机设计等内容。首先面对的问题就是如何选择合适的“过渡切入点”，即如何找到一个切入点能够让喜欢无人机的朋友们容易过渡到无人机的专业内容，这个环节非常重要。因为大家虽然都很喜欢无人机，但现实情况是每个人的教育背景，对无人机的需求，看待问题和事物的习惯与角度等都有很大区别。

同样的，无论采用随身tracker还是内置传感系统的地面站式遥控器抑或直接采用手机，都可以传输回被跟踪目标的“外环状态信息”。

两者比较，形成状态误差，通过IMU等传感器反馈无人机内环姿态信息，与目标姿态形成状态误差，并以此计算得出控制量。

通过状态视角，可以很清晰的理解不同产品的硬件意义，并以此设计自己的无人机控制系统。

围绕着无人机状态反馈信息的处理和使用，算法可以走向两个不同的分支：数据融合（数据滤波）和自动控制。根据不同的状态特点，围绕数学模型建立系统框架，根据算法以及反馈状态信息的要求选择相关的硬件搭建无人机系统等内容是无人机控制系统设计的清晰脉络。MR.城堡会在后续系列文章中逐渐搭建这个系统架构中的各个部分，帮助不同行业喜欢无人机的朋友走入奇妙的无人机世界。

㈡ adrc为什么常用于无人机控制

因为ADRC在无人机领域的热度很高，其算法性能优异，比PID略好，先进的控制算法如果根据其特点，找到合适的控制回路应用，效果十分不错的。

ADRC的解决办法就是：

安排一个过渡过程，将阶跃变化变得柔和。

设计非线性控制率。

设计扩张状态观测器ESO，估计反馈数据和干扰。

TD主要安排一个柔和的目标值输入，这样避免了PID算法快速响应与超调的矛盾。PID中，要想响应快速，必须增大P项，而增大到一定程度，又会有超调。

NLSEF的话，主要是解决一个“小误差大增益，大增益小误差”的问题，比如开源飞控arpilot中采用的sqrt控制器就是一个P控制的变型。

工作原理:

跟踪微分器的作用是安排过渡过程，给出合理的控制信号，解决了响应速度与超调性之间的矛盾。扩展状态观测器用来解决模型未知部分和外部未知扰动综合对控制对象的影响。虽然叫做扩展状态观测器，但与普通的状态观测器不同。

㈢ 无人机如何实现编队

• 无人机编队飞行

即多架无人机为适应任务要求而进行的某种队形排列和任务分配的组织模式,它既包括编队飞行的队形产生、保持和变化,也包括飞行任务的规划和组织。

• 无人机编队飞行基本要求

保持各飞机直接所设定的相对姿态和相对位置，可以结合编队模式，通过控制在队飞机相对于某一特定点（或对象）的距离来实现.

• 无人机编队飞行关键技术

  队形保持 ；在表演时，不仅要求无人机编队能够保持队形不变，还需要在飞行过程中根据任务要求能够实现队形变换。

  防撞避障 ；防撞是指在编队中各个无人机之间避免相互碰撞；应当控制好编队中无人机间飞行距离

  航迹规划 ；无人机编队的路径规划中在把编队作为一个整体的条件下，可以看作单无人机航迹规划进行处理。应当设置好每架飞机的飞行路径

• 编队表演流程

希望能帮到您，谢谢！

㈣ 无人机上需要哪些程序以及如何进行无人机编程

这个话题扩展开去就太大了...简单说一下吧
无人机本身是个非常综合性的系统。就基本的核心的飞行控制部分来说，一般包括内环和外环。内环负责控制飞机的姿态，外环负责控制飞机在三维空间的运动轨迹。
高端的无人机，依靠高精度的加速度计和激光陀螺等先进的传感器（现在流行的都是基于捷连惯导而不是平台式），计算维持飞机的姿态。低端的型号则用一些MEMS器件来做姿态估算。但它们的数学原理基本是相同的。具体的算法根据硬件平台的能力，可能采用离散余弦矩阵/四元数/双子样/多子样....
高端的无人机，AHRS/IMU采用的基本都是民航或者军用的着名产品。例如全球鹰的利顿LN-100G/LN-200等。这些系统价格昂贵但精密，内部往往是零锁激光陀螺之类。例如LN-100G的GPS-INS组合，即使丢失GPS，靠惯性器件漂移仍可以控制在120m/min。
低端的无人机就没那么精密讲究了，一般都依赖GPS等定位系统来进行外环控制，内环用MEMS陀螺和加速度计进行姿态估算。
如果把无人机看成一个完整的系统，那么还需要很多其他支持，例如任务规划，地面跟踪等等....
进行无人机编程，得看你具体是指哪方面。如果是飞控系统，你得需要比较扎实的数学知识，对各种矩阵运算/控制率什么的有深刻的了解。如果只是希望现有的带飞控的平台去做一些任务，那么需要根据具体的平台来考虑。有些平台提供了任务编辑器，甚至更灵活的任务脚本。

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