看到一篇不错的关于 无人机飞行控制的科普贴,分享给大家。 无人机作为新兴行业,用户以小白居多, 那么,如何从众多小白中脱颖而出,化身为老司机呢? 你只需要跟着小曼魔鬼般的步伐走起来,今天我们先讲最核心的 飞控篇。 掌握这些干货,足以吹牛装逼充大神了~ 10年前,无人机行业考虑的是如何让飞机稳定飞起来、飞得更快、飞得更高。 无人机的应用也主要是在军事等神秘领域。 如今,随着芯片、人工智能、大数据技术的发展, 无人机开始向智能化、终端化、集群化的趋势发展。 几年的时间让无人机从远离人们视野的军事应用飞入了寻常百姓家, 更多的小白用户开始接触到无人机,只需要通过短暂的学习, 也可以进行稳定安全的操作,体验了一把飞行和航拍的乐趣~ 不可否认,飞控技术的发展是这十年无人机变化的最大推手。 但是,你真的了解飞控是什么吗? 下面小曼为你仔细解读多轴飞行器的飞控是如何运行的。 飞控是什么? 飞行控制系统(Flight control system)简称飞控, 可以看作飞行器的大脑。多轴飞行器的飞行、悬停, 姿态变化等等都是由多种传感器将飞行器本身的姿态数据传回飞控, 再由飞控通过运算和判断下达指令,由执行机构完成动作和飞行姿态调整。 飞控可以理解成无人机的CPU系统,是无人机的核心部件, 其功能主要是发送各种指令,并且处理各部件传回的数据。 类似于人体的大脑,对身体各个部位发送指令,并且接收各部件传回的信息, 运算后发出新的指令。例如,大脑指挥手去拿一杯水,手触碰到杯壁后, 因为水太烫而缩回,并且将此信息传回给大脑,大脑会根据实际情况重新发送新的指令。 飞控的主要组成部分 无人机飞控一般包括传感器、机载计算机和伺服作动设备三大部分, 实现的功能主要有无人机姿态稳定和控制、无人机任务设备管理和应急控制三大类。 传感器 多轴无人机机身大量装配的各种传感器, 包括GPS、气压计、陀螺仪、指南针以及地磁感应等, 可以采集角速率、姿态、位置、加速度、高度和空速等,是飞控系统的基础。 机载计算机 机载计算机作为无人机的CPU,是飞控的中枢系统, 类似于人体大脑的中枢神经,负责整个无人机姿态的运算和判断; 同时,也操控着传感器和伺服作动设备。 伺服作动设备 无人机执行机构都是伺服作动设备,是导航飞控系统的重要组成部分。 其主要功能是根据飞控计算机的指令,按规定执行动作。 对于 固定翼无人机来说,主要通过调整机翼角度和发动机运转速度,实现对无人机的飞行控制。 多轴无人机的执行机构包括螺旋桨、电调和电机。 多轴无人机飞控通过电调传输到螺旋桨的控制信号, 来控制电机,带动螺旋桨转动,最终实现无人机的悬停、 升降、前进等飞行状态的调整。 此图是无人机朝红色箭头方向前进时,四个螺旋桨的旋转方向。 你可能会发现对角线上的一对螺旋桨(M1和M3)方向一致, 相邻螺旋桨旋转方向相反。关于螺旋桨的飞行原理,小曼在后面的文章中会单独介绍。 飞控的种类 目前飞控的主要种类有两种“开源飞控”、“自研飞控”。 接触过无人机行业的人都知道,如何使飞控更加安全, 更易操控是无人机研发的大难点! 那么,我们的攻城狮们又是如何举步维艰的走到今天的呢? 开源飞控 “开源飞控”是市面上最常见的飞控,其来源于“DIY DRONE”时期, 最开始是为了满足欧美“极客”、“创客”对于自由飞行的梦想。 开源飞控即公开通用的源代码数据库,程序猿都可以免费使用。 这样也存在一定的弊端:一套初级的源代码不可能适用于所有飞行器; 也会为后续的维护和开发留有先天性不足。 自研飞控 由于开源飞控的先天性不足,要想进行商业化生产, 正规的无人机企业必须要开发自己的飞控系统。 目前几家知名的无人机公司都是从自研飞控起家的, 基本上都经历了多年的技术沉淀。 即使是后来居上的曼塔智能, 无论是之前的产品朱雀、还是新推出的产品S6, 采用的都是自研飞控。 自研飞控十分耗时耗力,但带来的好处是硬件和软件实现完美匹配, 有着更高的安全性和稳定性,为后续的开发和改进做出更多积累。 飞控的发展趋势 每个飞控系统都可能成为未来的信息终端 目前这个阶段有点像 80 年代的人们使用大哥大, 当个宝贝一样但却没有发挥其很大的作用;而现在的手机已经终端化, 仅仅是遍布全球的终端,人们从终端获取全球有益信息的同时也在贡献着自身的价值。 未来无人机在各类应用中更像是布撒的一系列终端设备, 飞控作为无人机的核心会在终端化过程中扮演重要作用, 无论在消费、农业、巡视等各领域,飞控将成为数据终端的核心, 大量的飞行状态、任务数据、载荷状态会被记录、回传、分发, 用户或其他利益相关方会通过付费等商业模式获取终端的有用信息。 飞控通信网络化 随着智能手机增长率的放缓以及无人机终端化的趋势, 移动运营商们也敏锐捕捉到了商机,纷纷推出了面向无人机应用的移动通信解决方案。 这类方案目前采用成熟商用 2G、3G、4G 网络,通过定义套餐、开发贴片 SIM 卡组件、天线定制等方式, 使无人机作为终端接入商用网络。虽然还存在网络不稳定、覆盖区域不全等因素, 但随着无人机数据价值的增加、移动通信技术的高速发展驱动以及无人机管控压力的增大, 在不久的将来借助运营商的飞控网络化趋势不可阻挡。 形成无人机+大数据 在大数据时代,没有人否认原始数据的重要性。无人机+大数据喊了也有一段时间了, 但目前受到终端化刚起步、网络化未完全落地、数据来源少等因素, 无人机的大数据时代还没有真正来临。 在未来无人机发展过程中不应空泛强调大数据的意义, 而更应通过飞控的数据搜集能力获取高频率的有效信息进行分析, 得到能够给行业带来价值的「可视化」数据,直接为行业服务。 小曼梳理了无人机飞控的基本框架,发展历程和未来的发展趋势。 相信看完文章,大家会对无人机飞控有一定的了解~ Get 这些干货,再和飞友们聊起飞控,你也是老司机啦~
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