多旋翼直升机UAV , 开源!

林先生。

布拉格捷克技术大学开源！  直升机 控制、估计和仿真系统。

源代码：

http://www.gitpp.com/kiwi/mrs_uav_system

系统属性

该系统是

建立在机器人操作系统Noetic之上，

意味着完全在配套计算机上执行，

可以控制欠驱动多旋翼直升机，

包含控制、状态估计、绘图和规划管道。

文档

主要文档来源位于：https: //ctu-mrs.github.io/。然而，该网站只触及了其应包含内容的表面（我们知道这一点）。我们的系统是一个以研究为导向的平台，并且发展迅速。我们【布拉格捷克技术大学】的大多数用户要么是研究人员（已经了解该平台），要么是新生（可能不了解 ROS）。为这样的受众维护最新的文档是一项艰巨的工作，因为我们【布拉格捷克技术大学】主要是在将系统用于我们的研究时开发该系统。因此，我们的目标是教育学生查看软件包（每个软件包都包含自己的自述文件），探索启动文件，并能够阅读我们努力保持可读性的代码。

多旋翼直升机UAV（无人机）的控制、估计和仿真系统是确保无人机稳定飞行、精确执行任务以及进行性能评估的关键组成部分。以下是关于这些系统的简要介绍：

控制系统：

多旋翼无人机的控制系统主要由飞行控制器、传感器和执行机构组成。飞行控制器是无人机的“大脑”，负责接收传感器数据、处理飞行指令并控制执行机构以实现稳定飞行。传感器（如陀螺仪、加速度计、GPS等）用于检测无人机的姿态、位置和速度等信息，为飞行控制器提供必要的输入。执行机构（如电机、螺旋桨等）则根据飞行控制器的指令调整无人机的飞行状态。

控制算法是实现无人机稳定飞行的关键。常用的控制算法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。这些算法根据无人机的当前状态和目标状态计算出控制量，通过调整执行机构的输出使无人机达到期望的飞行状态。

估计系统：

估计系统主要用于实时获取无人机的状态信息，包括位置、速度、姿态等。这些信息对于实现精确控制和导航至关重要。估计系统通常依赖于多种传感器数据融合技术，如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波等。这些技术可以融合来自不同传感器的数据，提高状态估计的准确性和鲁棒性。

此外，估计系统还可以利用视觉、雷达等感知技术获取环境信息，为无人机提供避障、目标跟踪等高级功能。

仿真系统：

仿真系统用于模拟无人机的飞行环境和动力学模型，以便在虚拟环境中进行飞行测试、算法验证和性能评估。仿真系统可以模拟各种飞行条件（如风速、气压等）和故障情况（如电机故障、传感器失效等），帮助开发人员在实际飞行前发现和解决问题。

常用的无人机仿真软件包括MATLAB/Simulink、Gazebo、flightgear等。这些软件提供了丰富的模型和工具库，支持用户自定义无人机模型、环境模型和控制算法等。通过仿真实验，开发人员可以快速验证算法的有效性并优化系统性能。

布拉格捷克技术大学开源！  直升机 控制、估计和仿真系统。

源代码：

http://www.gitpp.com/kiwi/mrs_uav_system