四旋翼轨迹追踪Matlab仿真

四旋翼上的捷联惯性导航中四元数算法ABC.pdf

针对传统PID控制算法不能很好地适应非线性被控系统、鲁棒性较弱、抗扰能力差等缺点，提出了一种基于传统PID控制与自抗扰控制结合的四旋翼飞行器控制方法。在传统PID控制器的基础上，对飞行器姿态解算过程中的不确定因素和外界干扰予以实时的观测和补偿。最后在Simulink中分别搭建传统串级PID控制器和自抗扰PID控制器的仿真模型，通过分析仿真结果得出自抗扰PID控制器的响应时间比传统串级PID控制器快约30%，稳态误差较传统串级PID控制器降低约15%，超调量降低约20%。由此得出自抗扰PID四旋翼飞行器控制方法能够很好地适应四旋翼飞行器非线性系统，达到抑制外界干扰以及补偿系统控制误差的效果。

quadrotor_mpc_acados 使用Acados的四旋翼MPC实现

四旋翼飞行器结构较简单，且能够控制其稳定飞行。通过对MPU6050陀螺仪姿态索取，并以R5F100LEA单片机作为主控芯片，利用其内部资源，进行运算完成四元数矩阵转换及姿态解算、融和、矫正。针对四旋翼飞行器的动力来源为直流电机，通过采用PWM控制方式对电机进行调速，通过调节电机转速，实现升力变化，控制飞行器的姿态及位置变化。采用ov7620摄像头循迹使飞行器从A区到B区。通过对四旋翼工作模式与控制参数的研究，采用PID算法，编程实现，模拟相应的飞行姿态，使四旋翼飞行器能够实现自主飞行、自主悬停控制，并且能够完成题目要求内容。 视频演示 附件包含电路图&PCB&源代码&论文

matlab代码循环运行## Kalman滤波器端口###基于Matlab的代码的移植，用于将Quadrotor的状态估计到C ++ / ROS框架。 （UKF / EKF）。 两种Kalman滤波器实现的状态向量均为14维：#### [位置，速度，方向，imu加速度计偏差，侧倾/俯仰偏差] ####实现使用Boost 1.49，C ++ 11 / STL和ROS Hyrdo ######信息卡尔曼滤波器是一种最佳估计器。 如果可以将系统和观测值的噪声建模为高斯模型，则卡尔曼滤波器可将估计值的均方误差降至最低。 此外，该过滤器是递归的，因此可以在新数据可用时提供状态估计。 如果您有一个很好的估计，那么将滤波器与增益学习的预处理步骤结合使用可以实现一个可靠的系统。 该项目的目的是使用带有IMU和单个摄像机作为系统输入的扩展卡尔曼滤波器或无味卡尔曼滤波器驾驶四旋翼飞行器。 一旦开发出良好的状态估计器，它将与PD控制器结合使用，PD控制器将使用位置和速度估计来计算到达所需位置所需的推力和力矩。 nanoplus四旋翼有一个机载姿态控制器，其运行频率高于位置和速度控制器。 这意味着定向估计将仅

mavlink的入门资料；适合纯粹的mavlink小白，配合笔者的博文介绍，助你理解深入理解mavlink协议。 尊重原著未删减，原名叫“MavLink Tutorial for Absolute Dummies (Part –I)” 支持开源，不要资源分。

Quadrotor_Main_Control 项目介绍 基于STM32的四旋翼飞控板（原理图+PCB） 首次更新 2015.7.22 锂电池供电。 主控为STM32F103RBT6。 四路电调控制接口。 下载方式为SWD。 无线通讯方式采用2.4GHz无线模块。 串口、电源扩展。

飞机中的四旋翼控制 这是为四旋翼飞机在平面上实现比例微分（PD）控制器的一种练习。 这项工作是宾夕法尼亚大学通过Coursera开设的空中机器人课程的一部分。 以下说明基于课程期间提供的讲座和作业写作。 这些数字取自作业表。 安装与执行 要求：MATLAB 要安装，请下载文件。 要运行它，请执行runsim。 controller.m文件包含系统模型的实现，以下部分对此进行了说明。 系统型号 四旋翼的方向由角度定义 ，如下图所示： 其中轴线A 2和3定义了惯性帧和b 2和b 3中的主体框架，其被附连到质量的四旋翼中心。 u 1 = F 1 + F 2是每个电动机推力的总和， u 2 = L （ F 1 - F 2 ）， L是四旋翼的臂长。 重力作用在- 3方向。 让 是四旋翼的位置矢量，那么， 根据欧拉的运动方程， 其中， I xx是由于侧倾运动引起的惯性。 由于YZ平面中只有

针对四旋翼无人机控制系统的研究，设计采用LabVIEW软件，搭建控制系统的数据采集面板和查询回放面板。控制系统实时采集四旋翼无人机的飞行姿态参数，将飞行高度、飞行速度、俯仰角和滚动角实时数据显示在数据采集子面板，实现了数据的显示、处理、存储及回放等功能。经过测试，系统实现了无人机的姿态监测，满足控制小型四旋翼无人机的实际需要。