四轴飞行器所需专业知识

发布网友 发布时间：2022-04-24 17:40

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热心网友 时间：2022-05-04 17:56

四轴飞行器必备知识
• 接收陀螺仪，保持平衡 • 测量三轴加速度数据 • 测量大气压力，用于高度控制 • 接收数字罗盘信号 •测量电池电压 • 接收R/C 信号
•处理传感器数据以及计算真实角位置 •驱动四个无刷电机
卡尔曼滤波器(Kalman Filter )
1．什么是卡尔曼滤波器(Kalman Filter )
在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！
卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》(线性滤波与预测问题的新方法)。
简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。 2．卡尔曼滤波器的介绍
为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。
在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。 3. 卡尔曼滤波器算法的实现原理
在这一部分，我们就来描述源于DrKalman的卡尔曼滤波器。下面的描述，会涉及一些基本的概念知识，包括概率（Probability），随机变量（Random Variable），高斯或正态分配（Gaussian Distribution）还有State-space Model等等。但对于卡尔曼滤波器的详细证明，这里不能一一描述。
首先，我们先要引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程（Linear Stochastic Difference equation）来描述： X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)

热心网友 时间：2022-05-04 19:14

建议百度搜索航模网，在那里寻找朋友交流比较好。这里只能提供解决方向。因为玩四轴飞行器的朋友都是不在这里。

热心网友 时间：2022-05-04 20:48

四轴飞行器有啥专业知识。。。就4个电机，4个螺旋桨，4个电调，一个飞控板，导入程序，一个十字支架，一点技术含量都没有！既没有涉及太多的空气动力学，有没有涉及结构强度的东西。最多就是涉及点控制增稳，可是这一部分已经被飞控板集成了，导入程序就能自动增稳。完全没技术含量，200多300块钱就能做一个。

要想做飞机学东西，就做固定翼的或者真正的直升机，四旋翼就算了。。。完全是成品了