无人机飞行稳定架构技术解析

无人机飞行稳定系统运作方式

无人机飞行稳定系统是一个典型的感知-决策-执行闭环控制系统。其核心目标是：抵抗外部干扰（如风），并精确执行飞控或遥控器的指令，保持预设的飞行姿态和位置。

其运作可以概括为以下四个步骤的循环：

1.感知-“我在哪？什么姿态？”

部件：惯性测量单元（IMU）、陀螺仪、加速度计、磁力计、气压计、GPS/GNSS模块、视觉/超声波传感器。

过程：系统借助IMU等传感器持续不断地采集无人机的实时状态数据。

陀螺仪：测量无人机绕X、Y、Z三轴（即横滚、俯仰、偏航）的旋转角速度。

加速度计：测量无人机在三个轴向上的线性加速度。

磁力计：像电子罗盘一样，测量地球磁场，确定机头的朝向（偏航角）。

气压计：测量大气压强，换算成高度信息。

GPS：提供精确的经纬度坐标和水平速度。

2.融合解算-“综合判断我的状态”

过程：单个传感器的数据存在噪音和漂移。飞控中的算法（如卡尔曼滤波器）会将来自所有传感器的数据进行融合、校正和互补。

例如，加速度计在静止时可以测量重力方向从而推算姿态，但在运动时数据会混入运动加速度而不可靠。陀螺仪测量角速度特别精准，但存在随时间累积的误差（漂移）。算法会将两者结合，用加速度计的长期稳定性来校正陀螺仪的短期漂移，得出一个最优的、准确的姿态估计（横滚角、俯仰角、偏航角）和位置信息。

3.决策控制-“我该怎么做？”

过程：飞控将解算出的实际状态与期望状态进行比较。

期望状态：来自遥控器的操控指令（如向前推杆）或自主飞行程序设定的航点。

比较：计算实际姿态/位置与期望姿态/位置之间的“误差”。例如，希望保持水平（期望俯仰/横滚角为0），但一阵风使机头抬起了5度（误差为+5度）。

最核心的控制算法。它根据误差的大小，计算出需要给电机施加的纠正量。就是PID控制算法：这

P（比例）：误差越大，纠正力度越大。好比发现偏离航线越远，方向盘打得越多。

I（积分）：消除微小的、持续的稳态误差。例如，在恒定侧风中，P控制可能无法完全回中，I项会累积该微小误差，最终输出一个持续的纠正力来抵消风力。

D（微分）：预测未来的变化趋势，抑制矫正过冲和振荡。当无人机快速接近目标姿态时，D项会产生一个反向力，使其平稳刹车，而不是冲过头。

4.执行-“行动起来！”

过程：飞控将计算出的纠正量转换成具体的电调（电子调速器）指令，利用PWM信号改变四个（或更多）电机的转速。

举例（抗风）：一阵风使机头抬起。

1.感知：IMU检测到俯仰角正向增大。

2.决策：PID算法计算出需要增加后方电机的转速，同时降低前方电机的转速，以产生一个向下的扭矩，压平机头。

3.执行：飞控向后方的电调发送加速指令，向前方的电调发送减速指令。电机转速改变，无人机恢复水平。

这个“感知-融合-决策-执行”的循环以极高的频率（通常每秒几百到上千次）运行，从而实现极其迅速和稳定的自我修正。

技术要点

1.传感器融合与滤波算法

核心：如何高效、准确地融合多传感器信息是稳定性的基石。

关键技术：卡尔曼滤波及其变种（如扩展卡尔曼滤波EKF）。它能在存在不确定性的情况下，供应系统状态的最优估计。现在更先进的还有基于互补滤波的传感器融合算法，它在计算资源有限的飞控上效率很高。

2.PID控制算法的调参

核心：PID控制器的性能完全取决于比例、积分、微分三个系数的设置。

难点：这是一个相当经验化的过程，需要工程师在实物或高精度模型上进行大量测试和调整。

P值太大：会产生剧烈振荡。

I值太大：会产生缓慢振荡或“积分饱和”。

D值太大：会对传感器噪音过于敏感，产生高频抖动。

趋势：现代高级飞控开始使用自适应PID或模糊控制，能根据飞行状态动态调整参数。

3.硬件性能

IMU精度：IMU的测量精度、噪音水平和温漂特性直接决定了系统感知能力的上限。消费级无人机多使用MEMS（微机电系统）IMU，而工业级和军规级会使用光纤陀螺等更高精度的器件。

处理器算力：传感器融合和复杂控制算法的运行应该足够的计算能力。现代飞控多应用ARMCortex-M系列或更强大的处理器。

电调与电机响应速度：电调得支撑高刷新率（如500Hz以上），电机得具备低延迟和快速的动态响应能力，才能跟上飞控的指令。

4.飞行模式与算法切换

姿态模式（AttitudeMode）：仅稳定无人机的角度（横滚、俯仰、偏航）。位置会随风漂移。

最常用的稳定模式。就是GPS模式/定位模式（PositionHold/GPSMode）：在姿态稳定的基础上，加入GPS和视觉/超声波等传感器，实现位置的锁定和自主导航。这

技术要点：不同模式对应着不同的控制回路和算法。架构需要能在不同模式间平滑、安全地切换。

5.冗余与安全设计

传感器冗余：高端无人机采用双IMU甚至多IMU，当一个失效时，平台能自动切换到备份传感器。

算法安全：涵盖故障检测、隔离与恢复机制。例如，当GPS信号丢失时，环境能自动切换到仅应用视觉/超声波和IMU的定位模式（光流定位）。

6.先进的辅助技术

视觉里程计（VO）与光流：在GPS失效的室内或桥下，通过摄像头捕捉地面纹理变化来估算速度和位置，完成悬停。

障碍物感知与规避：通过红外、超声波、视觉或激光雷达（LiDAR）实时构建环境地图，并规划安全路径。

RTK/PPK高精度定位：通过载波相位差分技术，将GPS定位精度从米级提升到厘米级，用于精准农业、测绘等领域。