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本文格式為Word版,下載可任意編輯——德國(guó)開(kāi)源代碼的四軸飛行從開(kāi)始做四軸到現(xiàn)在,已經(jīng)累計(jì)使用了三個(gè)月的時(shí)間,從開(kāi)始的嘗試用四元數(shù)法進(jìn)行神態(tài)檢測(cè),到接著使用的卡爾曼濾波算法,我們走過(guò)了好多彎路,我在從上周開(kāi)始了對(duì)德國(guó)人四軸代碼的研究和移植,發(fā)現(xiàn)德國(guó)人的代碼的確有他的獨(dú)到之處,改變了好多我對(duì)模型的想法,由于本人是第一次嘗試著制作模型,因此感覺(jué)好多想法還是比較簡(jiǎn)單。經(jīng)過(guò)了一周的時(shí)間,我將德國(guó)人的代碼翻譯并移植到了我目前的四軸上,并進(jìn)行了調(diào)試,今天,專門(mén)請(qǐng)到了一個(gè)飛直升機(jī)的教練,對(duì)我們的四軸進(jìn)行試飛,并與一個(gè)華科爾的四軸進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)比較,現(xiàn)在我們四軸的穩(wěn)定性已經(jīng)達(dá)到了商品四軸的程度。下面是我這一周時(shí)間內(nèi)對(duì)德國(guó)人代碼的一些理解:

德國(guó)人代碼中的神態(tài)檢測(cè)算法:

首先,將陀螺儀和加速度及的測(cè)量值減常值誤差,得到角速度和加速度,并對(duì)角速度進(jìn)行積分,然后對(duì)陀螺儀積分和加速度計(jì)的數(shù)值進(jìn)行融合。融合分為兩部分,實(shí)時(shí)融合和長(zhǎng)期融合,實(shí)時(shí)融合每一次算法周期都要執(zhí)行,而長(zhǎng)期融合沒(méi)256個(gè)檢測(cè)周期執(zhí)行一次,(注意檢測(cè)周期小于控制周期的2ms)實(shí)時(shí)融合:

1.將陀螺儀積分和加表濾波后的值做差;2.依照狀況對(duì)差值進(jìn)行衰減,并作限幅處理;3.將衰減值參與到角度中。長(zhǎng)期融合:

長(zhǎng)期融合主要包括兩個(gè)部分,一是對(duì)角速度的漂移進(jìn)行估計(jì)(估計(jì)值是要在每一個(gè)控制周期都耦合到角度中的),二是對(duì)陀螺儀的常值誤差(也就是陀螺儀中立點(diǎn))進(jìn)行實(shí)時(shí)的修正。

1.將陀螺儀積分的積分和加速度積分做差(PS:為什么這里要使用加表積分和陀螺儀積分的積分,由于在256個(gè)檢測(cè)周期內(nèi),有一些加速度計(jì)的值含有有害的加速度分量,假使只使用一個(gè)時(shí)刻的加表值對(duì)陀螺儀漂移進(jìn)行估計(jì),顯然估計(jì)值不會(huì)確鑿,使用多個(gè)周期的值進(jìn)行疊加后做座平均處理,可以減小隨機(jī)的有害加速度對(duì)估計(jì)陀螺儀漂移過(guò)程中所鎖產(chǎn)生的影響)2.將上面兩個(gè)值進(jìn)行衰減,得到估計(jì)的陀螺儀漂移

3.對(duì)使考慮了陀螺儀漂移和不考慮陀螺儀漂移得到的角度做差,假使這兩個(gè)值較大,說(shuō)明陀螺儀在前段時(shí)間內(nèi)測(cè)到的角速率不夠確鑿,需要對(duì)差值誤差(也就是陀螺儀中立點(diǎn))進(jìn)行修正,修正幅度和差值有關(guān)長(zhǎng)期融合十分關(guān)鍵,假使不能對(duì)陀螺儀漂移做修正,則系統(tǒng)運(yùn)行一段時(shí)間后,速率環(huán)的穩(wěn)定性會(huì)降低。

下面比較一下德國(guó)四軸中神態(tài)檢測(cè)部分和卡爾曼濾波之間的關(guān)系:

卡爾曼濾波是一種線性系統(tǒng)的最優(yōu)估計(jì)濾波方法。對(duì)于本系統(tǒng)而言,使用卡爾曼濾波的作用是通過(guò)對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)量的估計(jì),和通過(guò)加速度計(jì)測(cè)量值對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行驗(yàn)證,從而得到該系統(tǒng)的最優(yōu)狀態(tài)量,并實(shí)時(shí)更新系統(tǒng)的各參數(shù)(矩陣),而最重要的一點(diǎn),改濾波器能夠?qū)ν勇輧x的常值漂移進(jìn)行估計(jì),從而保證速率環(huán)的正常運(yùn)行,并在加速度計(jì)敏感到各種有害加速度的時(shí)候,使神態(tài)檢測(cè)更加確鑿。但是卡爾曼濾波器能否工作在最優(yōu)狀態(tài)很大程度上取決于系統(tǒng)模型的確鑿性,模型參數(shù)的標(biāo)定和系統(tǒng)參數(shù)的選取。然而,僅僅通過(guò)上位機(jī)觀測(cè)而得到最優(yōu)工作參數(shù)是不顯示的,由于參數(shù)的修改會(huì)導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)中好多地方發(fā)生改變,很難保證幾個(gè)值都恰好為最優(yōu)解,這需要扎實(shí)的理論知識(shí),大量的測(cè)量數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的仿真,通過(guò)我對(duì)卡爾曼濾波器的使用,發(fā)現(xiàn)要想兼顧鎖有的問(wèn)題,還是有一定難度的。

而德國(guó)人的神態(tài)檢測(cè)部分是在嘗試使用一種簡(jiǎn)單方法去解決繁雜問(wèn)題,他既沒(méi)有使用傳統(tǒng)的四元數(shù)法進(jìn)行神態(tài)檢測(cè),也么有使用卡爾曼濾波。他的計(jì)算量不比最簡(jiǎn)單的卡爾曼濾程序波程序的計(jì)算量小,但與卡爾曼濾波相比,更加直觀,易于理解,參數(shù)調(diào)理也更加便利。我個(gè)人理解,這個(gè)方法是在嘗試著對(duì)卡爾曼濾波這一繁雜相互耦合的多狀態(tài)變量的線性系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)過(guò)程進(jìn)行了簡(jiǎn)單的解耦,從而將神態(tài)的最優(yōu)估計(jì)和陀螺儀漂移的最優(yōu)估計(jì)分隔開(kāi),這樣,就可以通過(guò)比較直觀的觀測(cè)手段對(duì)兩個(gè)部分的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,但是,這種方法的理論性確定不如使用四元數(shù)法和卡爾曼濾波,在一些特別的狀況下還可能出現(xiàn)問(wèn)題,但是,由

于卡爾曼濾波器設(shè)計(jì)的難度,使用這種方法還是比較現(xiàn)實(shí)的。

控制算法:

德國(guó)人的控制算法的核心是對(duì)角速度做PI計(jì)算,P的作用是使四軸能夠產(chǎn)生對(duì)于外界干擾的抗?fàn)幜兀琁的作用是讓四軸產(chǎn)生一個(gè)與角度成正比的抗?fàn)幜Α?/p>

假使只有P的作用,將四軸拿在手上就會(huì)發(fā)現(xiàn),四軸能夠抗?fàn)幫饨绲母蓴_力矩的作用,而且這個(gè)抗?fàn)幜κ挚焖?,只要手妄圖改變四軸的轉(zhuǎn)速,四軸就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)抗?fàn)幜?,但是,假使用手將四軸扳過(guò)一個(gè)角度,則四軸無(wú)法自己回到水平的角度位置,這就需要I的調(diào)理作用。

對(duì)角速度做I(積分)預(yù)算實(shí)際得到的就是角度,德國(guó)人四軸里面用的也是角度值,假使四軸有一個(gè)傾斜角度,那么四軸就會(huì)自己進(jìn)行調(diào)整,直到四軸的傾角為零,它所產(chǎn)生的抗?fàn)幜κ桥c角度成正比的,但是,假使只有I的作用,會(huì)使四軸迅速產(chǎn)生振蕩,因此,必需將P和I結(jié)合起來(lái)一起使用,這時(shí)候基本上就會(huì)得到德國(guó)四軸的效果了。

在對(duì)角速度進(jìn)行了PI調(diào)理之后,德國(guó)人將操縱桿的值融合到結(jié)果中去,并對(duì)得到的新的值有進(jìn)行了一次PI計(jì)算,這個(gè)積分參數(shù)很小,使用這個(gè)積分的作用由于,四軸在有一個(gè)十分小的傾角的狀況下產(chǎn)生的抗?fàn)幜睾苄。瑹o(wú)法使四軸回到水平位置,這就會(huì)導(dǎo)致無(wú)論怎么手動(dòng)調(diào)理微調(diào),四軸都很難做到懸停,會(huì)不停得做水平漂移運(yùn)動(dòng),這就必需不停的進(jìn)行調(diào)整。

下面是我給德國(guó)四軸中飛控程序的一些解釋:

voidPiep(unsignedcharAnzahl){

while(Anzahl--){

if(MotorenEin)return;//aufkeinenFallimFlug!beeptime=100;Delay_ms(250);}}

//函數(shù):SetNeutral設(shè)定傳感器發(fā)出參數(shù)的中立數(shù)值,由于有漂移所以要使其每次工作都要測(cè)量出來(lái)。//############################################################################

//Nullwerteermitteln/*設(shè)置中立點(diǎn)*/voidSetNeutral(void)

//############################################################################{

/*加速度計(jì)中立點(diǎn)*/NeutralAccX=0;

NeutralAccY=0;NeutralAccZ=0;/*陀螺儀中立點(diǎn)*/AdNeutralNick=0;AdNeutralRoll=0;AdNeutralGier=0;

Parameter_AchsKopplung1=0;

Parameter_AchsGegenKopplung1=0;。。。

/*這個(gè)地方我還沒(méi)有弄得太明白,檢測(cè)中立點(diǎn)的函數(shù)被調(diào)用了兩次,但是第一次的數(shù)據(jù)好像沒(méi)有保存,只用到了

其次次的數(shù)據(jù)*//*記錄中立點(diǎn)*/CalibrierMittelwert();Delay_ms_Mess(100);/*記錄中立點(diǎn)*/CalibrierMittelwert();

/*既然只使用了后一次的數(shù)據(jù),為什么要進(jìn)行兩次記錄中立點(diǎn)的函數(shù)*/if((EE_Parameter.GlobalConfig//假使氣壓表輸出在

950外750內(nèi),則設(shè)定氣壓初始的偏差。}

/*將量測(cè)值作為陀螺儀的中立點(diǎn)*/AdNeutralNick=AdWertNick;AdNeutralRoll=AdWertRoll;AdNeutralGier=AdWertGier;

/*這兩個(gè)參數(shù)在飛控程序中沒(méi)有用到*/StartNeutralRoll=AdNeutralRoll;StartNeutralNick=AdNeutralNick;

if(eeprom_read_byte(NeutralAccX=abs(Mittelwert_AccNick)/ACC_AMPLIFY;NeutralAccZ=Aktuell_az;}else{

/*假使發(fā)現(xiàn)變化不大,則依舊儲(chǔ)存上一次的*/

NeutralAccX=(int)eeprom_read_byte(

NeutralAccY=(int)eeprom_read_byte(

NeutralAccZ=(int)eeprom_read_byte(}

/*將所有數(shù)據(jù)清零,這里帶2的變量都是參與了陀螺儀漂移補(bǔ)償值之后得到的角度*/Mess_IntegralNick=0;Mess_IntegralNick2=0;Mess_IntegralRoll=0;Mess_IntegralRoll2=0;Mess_Integral_Gier=0;MesswertNick=0;MesswertRoll=0;MesswertGier=0;

StartLuftdruck=Luftdruck;HoeheD=0;

Mess_Integral_Hoch=0;

KompassStartwert=KompassValue;GPS_Neutral();beeptime=50;//

/*從EEPROM中讀取陀螺儀積分到達(dá)90°時(shí)候的值,并儲(chǔ)存,當(dāng)?shù)玫降纳駪B(tài)角度大于這個(gè)范圍時(shí),說(shuō)明超過(guò)了90°

,就要進(jìn)行相應(yīng)的處理*/

Umschlag180Nick=(long)EE_Parameter.WinkelUmschlagNick*2500L;Umschlag180Roll=(long)EE_Parameter.WinkelUmschlagRoll*2500L;ExternHoehenValue=0;}

///////////////////////////////

//函數(shù)描述:求參數(shù)的平均數(shù)值//////////////////////////////

//############################################################################

//BearbeitetdieMesswertevoidMittelwert(void)

//根據(jù)測(cè)量值計(jì)算陀螺儀和加速度計(jì)數(shù)據(jù)

//############################################################################{

staticsignedlongtmpl,tmpl2;

/*將陀螺儀數(shù)據(jù)減去常值誤差,得到實(shí)際的叫速率的倍數(shù)*/MesswertGier=(signedint)AdNeutralGier-AdWertGier;MesswertRoll=(signedint)AdWertRoll-AdNeutralRoll;MesswertNick=(signedint)AdWertNick-AdNeutralNick;

//DebugOut.Analog[26]=MesswertNick;DebugOut.Analog[28]=MesswertRoll;//加速度傳感器輸出

/*加速度計(jì)數(shù)據(jù)濾波,ACC_AMPLIFY=12得到的Mittelwert_AccNick是加速度計(jì)數(shù)值的12倍*//*AdWertAccNick為測(cè)量值*/

//Beschleunigungssensor++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

Mittelwert_AccNick=((long)Mittelwert_AccNick*1+((ACC_AMPLIFY*(long)AdWertAccNick)))/

2L;//具有濾波功能的方法,用當(dāng)前加速度和上次的加速度平均

Mittelwert_AccRoll=((long)Mittelwert_AccRoll*1+((

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