无人机控制算法

组合导航设计算法

实现组合导航系统的方式一般有两种：

回路反馈法

回路反馈法采用经典的回路控制方法来抑制系统误差，使各个子系统同时实现性能互补。比如我们常见的利用加速度计和陀螺仪测量信息设计互补滤波解算姿态角的方法就属于此类。

最优估计法：

最优估计法指的是采用卡尔曼滤波或者维纳滤波，从概率统计最优的角度估计出系统误差并进行消除的方法。

上述两种方法都是将各系统的信息互相渗透，有机结合，从而起到性能互补的作用。然而，通常各个子系统的误差源和测量误差都是随机的，所以最优估计的方法一般要优于回路反馈法，目前设计组合导航时主流采用的都是卡尔曼滤波的方法。

在这儿给大家做个预告，后续会在我的知识星球中详细介绍上述两种方法实现导航解算的具体过程。

传感器简介：

导航系统的基础是传感器，导航算法的设计输入是传感器测量的数据，所以在开始进行导航系统的设计之前，我们应该先了解清楚无人机上常用的传感器有哪些？这些传感器的测量原理又是怎么样的？我们上面提到了无人机的常用导航方式是惯性导航+GPS，所以无人机上的常用传感器也是围绕这两者展开的，惯性导航一般包括三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴磁力计，再加上GPS构成了机载传感器的主体，除此之外还有超声波测距传感器、激光测距传感器、空速计、气压计、视觉传感器等。

加速度计

加速度计是一种惯性传感器，能够测量无人机在XYZ三轴方向所承受的加速度，通常也可以配合陀螺仪一同测量无人机的三轴姿态。加速度计的缺点是信号受振动影响大，所以在无人机上使用时需要进行减震处理，在数据获取后也会进行滤波。

当无人机静止时，加速度计测得的就是重力加速度，所以在实际使用时，我们都需要去掉重力加速度计的值。一般情况下，加速度计的测量原理可以看成是一个弹簧-质量模型，而实际上加速度计的测量是基于压阻效应、压电效应等，这些效应产生的力正比于电阻、电压和电容值，在通过相应的放大电路和滤波电路进行输出。

另外，当作用在无人机上的外力远小于重力时，加速度计还可以用来测量姿态角，因为当无人机倾斜时，加速度计在体轴系下测得的各项加速度大小跟无人机的姿态角以及重力加速度的值有关，而重力加速度的值已知，我们就可以根据三轴加速度的大小来计算出无人机的姿态信息（航向除外）。