无人机飞控系统的原理、组成及各传感器的作用

如今，随着芯片、人工智能、大数据技术的发展，无人机开始了智能化、终端化、集群化的趋势，大批自动化、机械电子、信息工程、微电子的专业人材投入到了无人机研发大潮中，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、让门外汉可以短暂的学习也能稳定可靠的飞行娱乐。

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。

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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。

”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。

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无人机的飞行原理及控制方法

四旋翼无人机一般是由检测模块，控制模块，执行模块以及供电模块组成。

检测模块实现对当前姿态进行量测；执行模块则是对当前姿态进行解算，优化控制，并对执行模块产生相对应的控制量；供电模块对整个系统进行供电。

四旋翼无人机机身是由对称的十字形刚体结构构成，材料多采用质量轻、强度高的碳素纤维。

在十字形结构的四个端点分别安装一个由两片桨叶组成的旋翼为飞行器提供飞行动力，每个旋翼均安装在一个电机转子上，通过控制电机的转动状态控制每个旋翼的转速，来提供不同的升力以实现各种姿态；每个电机均又与电机驱动部件、中央控制单元相连接，通过中央控制单元提供的控制信号来调节转速大小；IMU惯性测量单元为中央控制单元提供姿态解算的数据，机身上的检测模块为无人机提供了解自身位姿情况最直接的数据，为四旋翼无人机最终实现复杂环境下的自主飞行提供了保障。

现将位于四旋翼机身同一对角线上的旋翼归为一组，前后端的旋翼沿顺时针方向旋转，从而可以产生顺时针方向的扭矩；而左右端旋翼沿逆时针方向旋转，从而产生逆时针方向的扭矩，如此四个旋翼旋转所产生的扭矩便可相互之间抵消掉。

由此可知，四旋翼飞行器的所有姿态和位置的控制都是通过调节四个驱动电机的速度实现的。

一般来说，四旋翼无人机的运动状态主要分为悬停、垂直运动、滚动运动、俯仰运动以及偏航运动五种状态。

1.悬停

悬停状态是四旋翼无人机具有的一个显著的特点。

在悬停状态下，四个旋翼具有相等的转速，产生的上升合力正好与自身重力相等，即。并且因为旋翼转速大小相等，前后端转速和左右端转速方向相反，从而使得飞行器总扭矩为零，使得飞行器静止在空中，实现悬停状态。

2.垂直运动

垂直运动是五种运动状态中较为简单的一种，在保证四旋翼无人机每个旋转速度大小相等的倩况下，同时对每个旋翼增加或减小大小相等的转速，便可实现飞行器的垂直运动。

当同时増加四个旋翼转速时，使得旋翼产生的总升力大小超过四旋翼无人机的重力时，即，四旋翼无人机便会垂直上升；反之，当同时减小旋翼转速时，使得每个旋翼产生的总升力小于自身重力时，即，四旋翼无人机便会垂直下降，从而实现四旋翼无人机的垂直升降控制。

3.翻滚运动

翻滚运动是在保持四旋翼无人机前后端旋翼转速不变的情况下，通过改变左右端的旋翼转速，使得左右旋翼之间形成一定的升力差，从而使得沿飞行器机体左右对称轴上产生一定力矩，导致在方向上产生角加速度实现控制的。

如图所示，增加旋翼1的转速，减小旋翼3的转速，则飞行器倾斜于右侧飞行；相反，减小旋翼４，增加旋翼２，则飞行器向左倾斜飞行。

4.俯仰运动

四旋翼飞行器的俯仰运动和滚动运动相似，是在保持机身左右端旋翼转速不变的前提下，通过改变前后端旋翼转速形成前后旋翼升力差，从而在机身前后端对称轴上形成一定力矩，引起角方向上的角加速度实现控制的。

如图所示，增加旋翼３的转速，减小旋翼１的转速，则飞行器向前倾斜飞行；反之，则飞行器向后倾斜。

5.偏航运动

四旋翼的偏转运动是通过同时两两控制四个旋翼转速实现控制的。

保持前后端或左右端旋翼转速相同时，其便不会发生俯仰或滚动运动；而当每组内的两个旋翼与另一组旋翼转速不同时，由于两组旋翼旋转方向不同，便会导致反扭矩力的不平衡，此时便会产生绕机身中心轴的反作用力，引起沿角角加速度。

如图所示，当前后端旋翼的转速相等并大于左右端旋翼转速时，因为前者沿顺时针方向旋转，后者相反，总的反扭矩沿逆时针方向，反作用力作用在机身中心轴上沿逆时针方向，引起逆时针偏航运动；反之，则会引起飞行器的顺时针偏航运动。

综上所述，四旋翼无人机的各个飞行状态的控制是通过控制对称的四个旋翼的转速，形成相应不同的运动组合实现的。

但是在飞行过程中却有六个自由度输出，因此它是一种典型的欠驱动、强耦合的非线性系统。

例如，旋翼1的转速会导致无人机向左翻滚，同时逆时针转动的力矩会大于顺时针的力矩，从而进一步使得无人机向左偏航，此外翻滚又会导致无人机的向左平移，可以看出，四旋翼无人机的姿态和平动是耦合的。

6.四旋翼无人机自主飞行的控制

四旋翼无人机的精确航迹跟踪是实现无人机自主飞行的基本要求。由于四旋翼无人机自身存在姿态与平动的耦合关系以及模型参数不确定性与外界扰动，因此只有实现姿态的稳定控制才能完成航迹的有效跟踪。

在四旋翼无人机的自主控制系统中，姿态稳定控制是实现飞行器自主飞行的基础。其任务是控制四旋翼无人机的三个姿态角（俯仰角、滚转角、偏航角）稳定地跟踪期望姿态信号，并保证闭环姿态系统具有期望的动态特性。

由于四旋翼无人机姿态与平动的耦合特点，分析可以得知，只有保证姿态达到稳定控制，才使得旋翼总升力在期望的方向上产生分量，进而控制飞行器沿期望的航迹方向飞行。

而四旋翼无人机的姿态在实际飞行环境中回受到外界干扰和不精确模型的参数误差、测量噪声等未建模动态对控制效果的影响。所以，需要引入适当的观测器和控制器对总的不确定性进行估计和补偿，并对其估计的误差进行补偿，来保证四旋翼无人机在外界存在干扰下对姿态的有效跟踪。

四旋翼无人机的姿态控制应根据其实际的工作特性以及动力学模型，进而针对姿态的三个通道（俯仰，翻滚和偏航）分别设计姿态控制器，每个通道中都对应引入相应的控制器，其流程如下所示。

此方法可以基本保证每个通道的实际姿态值跟踪上期望值。

但是，在只考虑对模型本身进行控制时，没有考虑到外部不确定性对闭环系统的影响。微小型无人机在飞行时，由于机体较小，电机的振动较强，很容易受到外界环境的干扰。因此，整个通道中必然存在不确定因素，比如模型误差、环境干扰、观测误差等，这些不确定性将降低系统的闭环性能。

所以在设计无人机控制系统时，必须要考虑系统的抗干扰性能，即闭环系统的鲁棒性。因此需要设计一定的干扰补偿器对干扰进行逼近和补偿，以实现姿态角的稳定跟踪。

只有在保证飞机姿态可以保持稳定才能进一步讨论如何控制路径保持稳定，在时间尺度上进行分析，飞机的姿态角变化的频率要大于飞机位置的频率。所以，针对轨迹跟踪应当使用内外双环控制，内环控制姿态角，外环控制位置。

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无人机飞控系统组成及作用

1.IMU惯性测量单元

现在的飞控内部使用的都是由三轴陀螺仪，三轴加速度计，三轴地磁传感器和气压计组成的一个IMU，也称惯性测量单元。

那么什么是三轴陀螺仪，什么是三轴加速度计，什么是三轴地磁传感器呢，什么是气压计呢？它们在飞机上起到的是什么作用呢，这三轴又是哪三个轴呢？

三轴陀螺仪，三轴加速度计，三轴地磁传感器中的三轴指的就是飞机左右，前后垂直方向上下这三个轴，一般都用XYZ来代表。

左右方向在飞机中叫做横滚，前后方向在飞机中叫做俯仰，垂直方向就是Z轴。

陀螺都知道，小时候基本上都玩过，在不转动的情况下它很难站在地上，只有转动起来了，它才会站立在地上，或者说自行车，轮子越大越重的车子就越稳定，转弯的时候明显能够感觉到一股阻力，这就是陀螺效应，根据陀螺效应，聪明的人们发明出的陀螺仪。

最早的陀螺仪是一个高速旋转的陀螺，通过三个灵活的轴将这个陀螺固定在一个框架中，无论外部框架怎么转动，中间高速旋转的陀螺始终保持一个姿态。通过三个轴上的传感器就能够计算出外部框架旋转的度数等数据。

由于成本高，机械结构的复杂，现在都被电子陀螺仪代替，电子陀螺仪的优势就是成本低，体积小重量轻，只有几克重，稳定性还有精度都比机械陀螺高。

说道这，大家也就明白陀螺仪在飞控中起到的作用了吧，它就是测量XYZ三个轴的倾角的。

那么三轴加速度计是干什么的呢？刚刚说道三轴陀螺仪就是XYZ三个轴，现在不用说也就明白三轴加速度计也是XYZ三个轴。

当我们开车起步的一瞬间就会感到背后有一股推力，这股推力呢就是加速度，加速度是速度变化量与发生这一变化时间的比值，是描述物体变化快慢的物理量，米每二次方秒，例如一辆车在停止状态下，它的加速度是0，起步后，从每秒0米到每秒10米，用时10秒，这就是这辆车的加速度，如果车速每秒10米的速度行驶，它的加速度就是0，同样，用10秒的时间减速，从每秒10米减速到每秒5米，那么它的加速就是负数。三轴加速度计就是测量飞机XYZ三个轴的加速度。

我们日常出行都是根据路标或记忆来寻找自己的面向的，地磁传感器就是感知地磁的，就是一个电子指南针，它可以让飞机知道自己的飞行朝向，机头朝向，找到任务位置和家的位置。

气压计呢就是测量当前位置的大气压，都知道高度越高，气压越低，这就是人到高原之后为什么会有高原反应了，气压计是通过测量不同位置的气压，计算压差获得到当前的高度，这就是整个IMU惯性测量单元，它在飞机中起到的作用就是感知飞机姿态的变化，例如飞机当前是前倾还是左右倾斜，机头朝向、高度等最基本的姿态数据，那么这些数据在飞控中起到的作用是什么呢？

飞控最基本的功能控制一架飞机在空中飞行时的平衡，是由IMU测量，感知飞机当前的倾角数据通过编译器编译成电子信号，将这个信号通过信号新时时传输给飞控内部的单片机，单片机负责的是运算，根据飞机当前的数据，计算出一个补偿方向，补偿角，然后将这个补偿数据编译成电子信号，传输给舵机或电机，电机或舵机在去执行命令，完成补偿动作，然后传感器感知到飞机平稳了，将实时数据再次给单片机，单片机会停止补偿信号，这就形成了一个循环，大部分飞控基本上都是10HZ的内循环，也就是1秒刷新十次。

这就是飞控最基本的功能，如果没有此功能，当一个角一旦倾斜，那么飞机就会快速的失去平衡导致坠机，或者说没有气压计测量不到自己的高度位置就会一直加油门或者一直降油门。

其次，固定翼飞控还有空速传感器，空速传感器一般位于机翼上或机头，但不会在螺旋桨后边，空速传感器就是两路测量气压的传感器，一路测量静止气压，一路测量迎风气压，在计算迎风气压与静止气压的压差就可以算出当前的空气流速。

有了最基本的平衡、定高和指南针等功能，还不足以让一家飞机能够自主导航，就像我们去某个商场一样，首先我们需要知道商场的所在位置，知道自己所在的位置，然后根据交通情况规划路线。

飞控也亦然，首先飞控需要知道自己所在位置，那就需要定位的，也就是我们常说的GPS，现在定位的有GPS、北斗、手机网络等定位系统，但是这里面手机网络定位是最差的，误差好的话几十米，不好的话上千米，这种误差是飞控无法接受的，由于GPS定位系统较早，在加上是开放的，所以大部分飞控采用的都是GPS，也有少数采用的北斗定位。

精度基本都在3米内，一般开阔地都是50厘米左右，因环境干扰，或建筑物、树木之类的遮挡，定位可能会差，很有可能定位的是虚假信号。这也就是为什么民用无人机频频坠机、飞丢的一个主要原因。

2.GPS定位

GPS定位原理就是三点定位，天上的GPS定位卫星距离地球表面22500千米处，它们所运动的轨道正好形成一个网状面，也就是说在地球上的任意一点，都有可以同时收到3颗以上的卫星信号。卫星在运动的过程中会一直不断的发出电波信号，信号中包含数据包，其中就有时间信号。GPS接收机通过解算来自多颗卫星的数据包，以及时间信号，可以清楚的计算出自己与每一颗卫星的距离，使用三角向量关系计算出自己所在的位置。

GPS也定位了，数据也有了，这个信号也会通过一个编译器在次编译成一个电子信号传给飞控，让飞控知道自己所在的位置、任务的位置和距离、家的位置和距离以及当前的速度和高度，然后再由飞控驾驶飞机飞向任务位置或回家。

刚刚我们也说了，GPS能够测速也能够测高度，为什么要有气压计和空速计呢？这就是为了消除误差。

飞机飞起来是不与地面接触的，直接接触的是空气，假设飞行环境是无风的环境，飞机在地面滑跑加速，加速到每秒20米的速度然后再拉升降舵起飞，这样GPS测量到的数值是准确的，但是要是逆风呢，是因为机翼与空气相对的运动达到了一定的速度才能够产生一定的升力让飞机起飞，如果在逆风环境下，风速每秒10米，飞机只需要加速到每秒10米就可以正常离地了，如果加速到每秒20米，相对空气的速度已经达到了每秒30米，或者说顺风起飞，风速每秒20米，飞机GPS测速也达到了20m/s的速度，这个时候拉升降舵，飞机动都不会动，因为相对空气速度是0米，达不到起飞条件，必须加速到每秒40米的时候才能达到升力起飞。

这就是空速计的作用，GPS测量的只是地速。

刚刚讲到，GPS也可以定高，第一GPS定位精度是3米内，也就是说飞控能感知到的是平面方向的两倍误差，信号不好的话十几米都有可能，还有GPS不定位的时候，另外GPS定高数据是海拔高度并不是地面垂直高度，所以GPS定高在飞控中不管用。

有了GPS飞控也知道飞机位置了，也知道家的位置和任务位置，但是飞控上的任务以及家的位置飞控是怎么知道的呢，这就是地面站的作用。

3.地面站

地面站，就是在地面的基站，也就是指挥飞机的，地面站可以分为单点地面站或者多点地面站，像民航机场就是地面站，全国甚至全球所有的地面站都在时时联网，它们能够清楚的知道天上在飞行的飞机，并能时时监测到飞机当前的飞行路线、状况以及飞机的时时调度等。

像我们用的无人机大部分都是单点地面站，单点地面站一般由一到多个人值守，有技术员，场务人员，后勤员，通信员，指挥员等人组成。像玩家一般都是一个人。

地面站设备组成一般都是由遥控器、电脑、视频显示器，电源系统，电台等设备组成，一般简单的来说就是一台电脑，一个电台，一个遥控，电脑上装有控制飞机的软件，通过航线规划工具规划飞机飞行的线路，并设定飞行高度、飞行速度、飞行地点，飞行任务等通过数据口连接的数传电台将任务数据编译传送至飞控中，这里就有讲到数传电台，数传电台就是数据传输电台，类似我们最和耳朵一样，好比领导说今天做什么任务，我们接受到任务并回答然后再去执行任务，执行任务的时候时实情况实时汇报给领导，这其中通信就是嘴巴和耳朵。

数传电台就是飞机与地面站通信的一个主要工具，一般的数传电台采用的接口协议有TTL接口、RS485接口和RS232接口，的不过也有一些CAN-BUS总线接口，频率有2.4GHZ、433MHZ、900MHZ、915MHZ，一般433MHZ的较多，因为433MHZ是个开放的频段，再加上433MHZ波长较长，穿透力强等优势所以大部分民用用户一般都是用的433MHZ，距离在5千米到15千米不等，甚至更远。最终达到的就是飞机与电脑间的通讯，电脑给飞机的任务，飞机时时飞行高度，速度等很多数据都会通过它来传输。以方便我们时时监控飞机情况，根据需要随时修改飞机航向。

整套无人机飞控工作原理就是地面站开机，规划航线，给飞控开机，上传航线至飞控，再设置自动起飞及降落参数，如起飞时离地速度，抬头角度（起飞攻角，也称迎角），爬升高度，结束高度，盘旋半径或直径，清空空速计等，然后检查飞控中的错误、报警，一切正常，开始起飞，盘旋几周后在开始飞向任务点，执行任务，最后在降落，一般郊外建议伞降或手动滑降，根据场地选择。飞机在飞行过程中如果偏离航线，飞控就会一直纠正这个错误，一直修正，直到复位为止。

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无人机飞控系统的主要功能

1.飞行状态

飞控系统主要用于飞行姿态控制和导航，对于飞控而言，首先要知道飞行器当前的状态，比如：三维位置、三维速度、三维加速度、三轴角度和三轴角速度等，总共15个状态。

由于多旋翼飞行器本身是一种不稳定系统，要对各个电机的动力进行超高频率地不断调整和动力分配，才能实现稳定悬停和飞行，所以，对于航拍无人机来说，即使最简单的放开摇杆飞行器自主悬停的动作，也需要飞控持续监控这15个量，并进行一系列“串级控制”，才能做到稳定悬停，这一点肉眼看起来很简单，但飞控系统里面的运算其实是非常复杂的。

飞控系统最基础也最难控制的技术难点，其实是要准确地感知这一系列状态，如果这些感知数据问题或者有误差都会导致无人机做一些非正常的动作。目前，无人机一般使用GPS、IMU（惯性测量单元）、气压计和地磁指南针来测量这些状态。

GPS获取定位、在一些情况下也能获取高度、速度；IMU主要用来测量无人机三轴加速度和三轴角速度，通过计算也能获得速度和位置；气压计用于测量海拔高度；地磁指南针则用于测量航向。

由于目前传感器设计水平的限制，这些传感器测量的数据都会产生一定的误差，并可能受到环境的干扰，从而影响状态估计的精度。

为了保障飞行性能，就需要充分利用各传感器数据共同融合出具有高可信度的15个状态，即组合导航技术。组合导航技术结合GPS、IMU、气压计和地磁指南针各自的优缺点，通过电子信号处理领域的技术，融合多种传感器的测量值，获得更精准的状态测量。

2.组合导航

为了提升航拍无人机的感知能力和飞行性能，除了以上基础传感器方案以外，现在主流的无人机产品都加入了先进的视觉传感器、超声波传感器和IMU与指南针冗余导航系统。

双目立体视觉系统可根据连续图像计算出物体的三维位置，除了避障功能以外还能提供定位与测速。

机身下方的超声波模块起到辅助定高的作用，而冗余的IMU和指南针在一个元件受到干扰时，冗余导航系统会自动切换至另一个传感器，极大提高了组合导航的可靠性。

正是因为这些传感器技术的完美融合，无人机有了智能导航系统，拓展了活动环境，并提升了可靠性。

使用传统导航系统的无人机在室内等无GPS的环境中无法稳定飞行，而智能导航系统在GPS信号良好时，可通过视觉提升速度和位置测量值的精度；在GPS信号不足的时候，视觉系统可以接替GPS提供定位与测速，让无人机在室内与室外环境中均能稳定飞行。

智能导航系统引入了多个传感器，数据量和复杂程度大幅提升，获悉大疆其实针对视觉和传感器对导航和飞行控制算法进行多次系统重构，增加新的软件模块与架构，全面提升了飞行的性能与可靠性。

3.控制性能

飞控系统先进的控制算法为航拍无人机的飞行和操控带来了很高的控制品质，比如在普通状态下的表现是控制精度高，飞行稳定，速度快。高速飞行不仅对动力系统有较高的要求，更重要的是飞控要达到很高的控制品质和响应速度，除高速飞行以外，飞行器在悬停和慢速控制上也能达到很高的精度。

另外，在设计飞控时，不仅需要考虑到正常飞行状态的控制精度，如悬停位置控制精度，姿态控制精度等，还需要加强了异常飞况的控制品质。如在飞行器断桨、突然受到撞击、突加负重或被其他外力干扰后，控制恢复能力更强，鲁棒性较强，能够应对很多极端状况，这对于飞行安全性来说尤其重要。

4.故障诊断

在起飞前或飞行过程中，任何微小故障都有可能引发飞行事故。

如果飞控系统能实时不断地进行故障监控与故障诊断，就能大幅降低事故发生的概率。飞控系统可以监控诸如振动、电压、电流、温度、转速等各项飞行状态参数，并通过这些监控特征信号进行故障诊断。但是这些信号往往是复杂且没有明显规律的，只有通过对大量故障数据进行数据挖掘，用深度学习技术建立了飞控故障诊断系统，采用模式识别判定故障发生的概率，这套系统才能判定从空中射桨到IMU故障诊断等，对故障进行早期预报，或进行应急处理，使飞行变得更加安全。