PX4的无人机飞控应用开发.docx
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PX4的无人机飞控应用开发
PX4/PixHawk无人机飞控应用开发
1、PX4/Pixhawk飞控软件架构简介
PX4是目前最流行的开源飞控板之一。
PX4的软件系统实际上就是一个firmware，其核心OS为NuttX实时ARM系统。
其固件同时附带了一系列工具集、系统驱动/模块与外围软件接口层，所有这些软件（包括用户自定义的飞控软件）随OS内核一起，统一编译为固件形式，然后上传到飞控板中，从而实现对飞控板的软件配置。
PX4配套的软件架构主要分为4层。
理解其软件架构是开发用户自定义飞控应用软件的基础。
a）API层：
这个好理解。
b）框架层：
包含了操作基础飞行控制的默认程序集（节点）
c）系统库：
包含了所有的系统库和基本交通控制的函数
d）OS内核：
提供硬件驱动程序、网络、UAVCAN和故障安全系统
上述是个面向PX4系统实现者的相对具体的软件架构。
实际上还有另外一种面向PX4自定义飞控应用开发者的高层软件架构描述，相对抽象，但更简单，就是整个PX4的软件从整体上分为2层：
a）PX4flightstack：
一系列自治无人机自动控制算法的集合
b）PX4Middleware：
一系列针对无人机控制器、传感器等物理设备的驱动及底层通信、调度等机制的集合
PX4软件架构中，最有意思的一点在于整个架构的抽象性（多态性）。
即，为了最大限度保障飞控算法代码的重用性，其将飞控逻辑与具体的底层控制器指令实现进行了解耦合。
一套高层飞控算法（如autopilot、GeoFence等）在不做显著修改的情况下，能够适用于固定翼、直升机、多旋翼等多种机型的控制场合，这时候就体现出PX4飞控的威力来了：
在用户程序写好之后，如果需要替换无人机机架的话，仅需简单的修改一下机架配置参数即可，高层的用户自定义飞控应用几乎无需修改。
理解上述初衷至关重要。
有很多搞自动化出身、没太多软件经验的朋友倾向于直接使用底层控制协议来控制飞控板，但实际上PX4架构已经在更高的抽象层面上提供了更好的选择，无论是代码维护成本、开发效率、硬件兼容性都能显著高于前者。
很多支持前者方式的开发者的理由主要在于高层封装机制效率较低，而飞控板性能不够，容易给飞控板造成较大的处理负载，但实际从个人感觉上来看，遵循PX4的软件架构模式反倒更容易实现较高处理性能，不容易产生控制拥塞，提升无人机侧系统的并发处理效率。
2、PX4/Pixhawk飞行控制协议与逻辑
Mavlink是目前最常见的无人机飞控协议之一。
PX4对Mavlink协议提供了良好的原生支持。
该协议既可以用于地面站（GCS）对无人机（UAV）的控制，也可用于UAV对GCS的信息反馈。
其飞控场景一般是这样的：
a）手工飞控：
GCS->（MavLink）->UAV
b）信息采集：
GCS<-（Mavlink）<-UAV
c）自治飞控：
UserApp->（MavLink）->UAV
也就是说，如果你想实现地面站控制飞行，那么由你的地面站使用Mavlink协议，通过射频信道（或wifietc.）给无人机发送控制指令就可以了。
如果你想实现无人机自主飞行，那么就由你自己写的应用（运行在无人机系统上）使用Mavlink协议给无人机发送本地的控制指令就可以了。
然而，为实现飞控架构的灵活性，避免对底层实现细节的依赖，在PX4中，并不鼓励开发者在自定义飞控程序中直接使用Mavlink，而是鼓励开发者使用一种名为uORB（（MicroObjectRequestBroker，微对象请求代理）的消息机制。
其实uORB在概念上等同于posix里面的命名管道（namedpipe），它本质上是一种进程间通信机制。
由于PX4实际使用的是NuttX实时ARM系统，因此uORB实际上相当于是多个进程（驱动级模块）打开同一个设备文件，多个进程（驱动级模块）通过此文件节点进行数据交互和共享。
在uORB机制中，交换的消息被称之为topic，一个topic仅包含一种message类型（即数据结构）。
每个进程（或驱动模块）均可“订阅”或“发布”多个topic，一个topic可以存在多个发布者，而且一个订阅者可也订阅多个topic。
而正因为有了uORB机制的存在，上述飞控场景变成了：
a）手工飞控：
GCS->（MavLink）->（uORBtopic）->UAV
b）信息采集：
GCS<-（Mavlink）<-（uORBtopic）<-UAV
c）自治飞控：
UserApp->（uORBtopic）->（MavLink）->UAV
有了以上背景基础，便可以自写飞控逻辑了，仅需在PX4源码中，添加一个自定义module，然后使用uORB订阅相关信息（如传感器消息等），并发布相关控制信息（如飞行模式控制消息等）即可。
具体的uORBAPI、uORB消息定义可参考PX4文档与源码，所有控制命令都在firmware代码的msg里面，不再敷述。
最后值得一提的是，在PX4系统中，还提供了一个名为mavlink的专用module，源码在firmware的src/modules/mavlink中，这货与linux的控制台命令工具集相当相似，其既可以作为ntt控制台下的命令使用，又可作为系统模块加载后台运行。
其所实现的功能包括：
1）uORB消息解析，将uORB消息实际翻译为具体的Mavlink底层指令，或反之。
2）通过serial/射频通信接口获取或发送Mavlink消息，既考虑到了用户自写程序的开发模式，也适用于类似linux的脚本工具链开发模式，使用起来很灵活，有兴趣的可以看看。
PX4飞控中利用EKF估计姿态角代码详解
PX4飞控中主要用EKF算法来估计飞行器三轴姿态角，具体c文件在px4\Firmware\src\modules\attitude_estimator_ekf\codegen\目录下
∙具体原理
∙程序详解
∙下一步
1.具体原理
EKF算法原理不再多讲，具体可参见上一篇blog
这篇讲EKF算法执行过程，需要以下几个关键式子：
∙飞行器状态矩阵：
这里
表示三轴角速度，
表示三轴角加速度，
表示加速度在机体坐标系三轴分量，
，表示磁力计在机体坐标系三轴分量。
∙测量矩阵
分别由三轴陀螺仪，加速度计，磁力计测得。
∙状态转移矩阵：
飞行器下一时刻状态预测矩阵如下：
其中W项均为高斯噪声，
为飞行器在姿态发生变化后，坐标系余旋变换矩阵，对该函数在
处求一阶偏导，可得到状态转移矩阵：
此时可得到飞行器状态的先验估计：
∙利用测量值修正先验估计：
这里测量矩阵H与状态矩阵X为线性关系，故无需求偏导。
卡尔曼增益：
状态后验估计：
方差后验估计：
2.程序详解
整个EKF的代码挺长的，大部分是矩阵运算，而且使用嵌套for循环来执行的，所以读起来比较费劲，但是要是移植到自己工程上的话必然离不开这一步，所以花了一个下午把各个细节理清楚，顺便记录分享。
/*Includefiles*/
#include"rt_nonfinite.h"
#include"attitudeKalmanfilter.h"
#include"rdivide.h"
#include"norm.h"
#include"cross.h"
#include"eye.h"
#include"mrdivide.h"
/*
'输入参数：
updateVect[3]：
用来记录陀螺仪，加速度计，磁力计传感器数值是否有效
z[9]：
测量矩阵
x_aposteriori_k[12]：
上一时刻状态后验估计矩阵，用来预测当前状态
P_aposteriori_k[144]：
上一时刻后验估计方差
eulerAngles[3]：
输出欧拉角
Rot_matrix[9]：
输出余弦矩阵
x_aposteriori[12]：
输出状态后验估计矩阵
P_aposteriori[144]：
输出方差后验估计矩阵'
*/
voidattitudeKalmanfilter（
constuint8_TupdateVect[3],
real32_Tdt,
constreal32_Tz[9],
constreal32_Tx_aposteriori_k[12],
constreal32_TP_aposteriori_k[144],
constreal32_Tq[12],
real32_Tr[9],
real32_TeulerAngles[3],
real32_TRot_matrix[9],
real32_Tx_aposteriori[12],
real32_TP_aposteriori[144]）
{
/*以下这一堆变量用到的时候再解释*/
real32_Twak[3];
real32_TO[9];
real_Tdv0[9];
real32_Ta[9];
int32_Ti;
real32_Tb_a[9];
real32_Tx_n_b[3];
real32_Tb_x_aposteriori_k[3];
real32_Tz_n_b[3];
real32_Tc_a[3];
real32_Td_a[3];
int32_Ti0;
real32_Tx_apriori[12];
real_Tdv1[144];
real32_TA_lin[144];
staticconstint8_Tiv0[36]={0,0,0,
0,0,0,
0,0,0,
1,0,0,
0,1,0,
0,0,1,
0,0,0,
0,0,0,
0,0,0,
0,0,0,
0,0,0,
0,0,0};
real32_Tb_A_lin[144];
real32_Tb_q[144];
real32_Tc_A_lin[144];
real32_Td_A_lin[144];
real32_Te_A_lin[144];
int32_Ti1;
real32_TP_apriori[144];
real32_Tb_P_apriori[108];
staticconstint8_Tiv1[108]={1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1};
real32_TK_k[108];
real32_Tfv0[81];
staticconstint8_Tiv2[108]={1,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,1,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,1,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,1,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,1,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,1,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,1,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,1,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,1};
real32_Tb_r[81];
real32_Tfv1[81];
real32_Tf0;
real32_Tc_P_apriori[36]=
{1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0};
real32_Tfv2[36];
staticconstint8_Tiv4[36]={1,0,0,
0,1,0,
0,0,1,
0,0,0,
0,0,0,
0,0,0,
0,0,0,
0,0,0,
0,0,0};
real32_Tc_r[9];
real32_Tb_K_k[36];
real32_Td_P_apriori[72];
staticconstint8_Tiv5[72]
={1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0};
real32_Tc_K_k[72];
staticconstint8_Tiv6[72]={1,0,0,0,0,0,
0,1,0,0,0,0,
0,0,1,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,
0,0,0,1,0,0,
0,0,0,0,1,0,
0,0,0,0,0,1,
0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0};
real32_Tb_z[6];
staticconstint8_Tiv7[72]
={1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1};
staticconstint8_Tiv8[72]
={1,0,0,0,0,0,
0,1,0,0,0,0,
0,0,1,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,
0,0,0,1,0,0,
0,0,0,0,0,1};
real32_Tfv3[6];
real32_Tc_z[6];
/*开始计算*/
/*'wak[]为当前状态三轴角加速度'*/
wak[0]=x_aposteriori_k[3];
wak[1]=x_aposteriori_k[4];
wak[2]=x_aposteriori_k[5];
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/*‘欧拉角旋转矩阵’
O=⎡⎣⎢0wzwy−wz0wxwy−wx0⎤⎦⎥
这里的O矩阵相当于A矩阵中的
的转置矩阵！
*/
O[0]=0.0F;
O[1]=-x_aposteriori_k[2];
O[2]=x_aposteriori_k[1];
O[3]=x_aposteriori_k[2];
O[4]=0.0F;
O[5]=-x_aposteriori_k[0];
O[6]=-x_aposteriori_k[1];
O[7]=x_aposteriori_k[0];
O[8]=0.0F;
/*预测转过一个小角度之后的重力向量三轴投影*/
/*a=[1,-delta_z,delta_y;
*delta_z,1,-delta_x;
*-delta_y,delta_x,1]';*/
eye（dv0）;//dv0矩阵单位化
for（i=0;i<9;i++）{
a[i]=（real32_T）dv0[i]+O[i]*dt;
}
/*预测转过一个小角度之后的磁力向量三轴投影*/
eye（dv0）;
for（i=0;i<9;i++）{
b_a[i]=（real32_T）dv0[i]+O[i]*dt;
}
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/*
a=⎡⎣⎢1Δz−Δy−Δz1ΔxΔy−Δx1⎤⎦⎥
其实就是这个大家都很眼熟的的余弦矩阵的转置,用来更新机体转过一个角度之后的重力和磁力三轴投影，只不过两次计算间隔时间很短，变化角度很小，因此忽略高阶小量之后就变成了这个样子。
这里还少一个时间系数dt，下面会补上。
⎡⎣⎢cosy∗cosz−cosy∗sinzsiny（sinx∗siny∗cosz）+（cosx∗sinz）−（sinx∗siny∗sinz）+（cosx∗cosz）−sinx∗cosy−（cosx∗siny∗cosz）+（sinx∗sinz）（cosx∗siny∗sinz）+（sinx∗cosz）cosx∗cosy⎤⎦⎥
*/
x_n_b[0]=x_aposteriori_k[0];//角速度
x_n_b[1]=x_aposteriori_k[1];
x_n_b[2]=x_aposteriori_k[2];
b_x_aposteriori_k[0]=x_aposteriori_k[6];//加速度
b_x_aposteriori_k[1]=x_aposteriori_k[7];
b_x_aposteriori_k[2]=x_aposteriori_k[8];
z_n_b[0]=x_aposteriori_k[9];//磁力计
z_n_b[1]=x_aposteriori_k[10];
z_n_b[2]=x_aposteriori_k[11];
for（i=0;i<3;i++）{
c_a[i]=0.0F;
for（i0=0;i0<3;i0++）{
c_a[i]+=a[i+3*i0]*b_x_aposteriori_k[i0];
}
d_a[i]=0.0F;
for（i0=0;i0<3;i0++）{
d_a[i]+=b_a[i+3*i0]*z_n_b[i0];
}
x_apriori[i]=x_n_b[i]+dt*wak[i];
}
for（i=0;i<3;i++）{
x_apriori[i+3]=wak[i];
}
for（i=0;i<3;i++）{
x_apriori[i+6]=c_a[i];
}
for（i=0;i<3;i++）{
x_apriori[i+9]=d_a[i];
}//得到状态先验估计
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∙33
∙34
/*
根据上述矩阵运算
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