PX4的无人机飞控应用开发Word文件下载.docx
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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：
（uORBtopic）->
-（uORBtopic）<
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"
attitudeKalmanfilter.h"
rdivide.h"
norm.h"
cross.h"
eye.h"
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,
1,0,0,
0,1,0,
0,0,1,
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,
0,0,0,1,0,0,0,0,0,
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,
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,
0,0,0,1,0,0,
0,0,0,0,1,0,
0,0,0,0,0,1,
0,0,0,0,0,0};
real32_Tb_z[6];
staticconstint8_Tiv7[72]
0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
staticconstint8_Tiv8[72]
={1,0,0,0,0,0,
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];
∙1
∙2
∙3
∙4
∙5
∙6
∙7
∙8
∙9
∙10
∙11
∙12
∙13
∙14
∙15
∙16
∙17
∙18
∙19
∙20
∙21
∙22
∙23
∙24
∙25
∙26
∙27
∙28
∙29
∙30
∙31
∙32
∙33
∙34
∙35
∙36
∙37
∙38
∙39
∙40
∙41
∙42
∙43
∙44
∙45
∙46
∙47
∙48
∙49
∙50
∙51
∙52
∙53
∙54
∙55
∙56
∙57
∙58
∙59
∙60
∙61
∙62
∙63
∙64
∙65
∙66
∙67
∙68
∙69
∙70
∙71
∙72
∙73
∙74
∙75
∙76
∙77
∙78
∙79
∙80
∙81
∙82
∙83
∙84
∙85
∙86
∙87
∙88
∙89
∙90
∙91
∙92
∙93
∙94
∙95
∙96
∙97
∙98
∙99
∙100
∙101
∙102
∙103
∙104
∙105
∙106
∙107
∙108
∙109
∙110
∙111
∙112
∙113
∙114
∙115
∙116
∙117
∙118
∙119
∙120
∙121
∙122
∙123
∙124
∙125
∙126
∙127
∙128
∙129
∙130
∙131
∙132
∙133
∙134
∙135
∙136
∙137
∙138
∙139
∙140
∙141
∙142
∙143
∙144
∙145
∙146
∙147
∙148
∙149
∙150
∙151
∙152
∙153
∙154
∙155
∙156
∙157
∙158
∙159
∙160
∙161
∙162
/*‘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*/
b_a[i]=（real32_T）dv0[i]+O[i]*dt;
/*
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];
3;
c_a[i]=0.0F;
for（i0=0;
i0<
i0++）{
c_a[i]+=a[i+3*i0]*b_x_aposteriori_k[i0];
d_a[i]=0.0F;
d_a[i]+=b_a[i+3*i0]*z_n_b[i0];
x_apriori[i]=x_n_b[i]+dt*wak[i];
x_apriori[i+3]=wak[i];
x_apriori[i+6]=c_a[i];
x_apriori[i+9]=d_a[i];
}//得到状态先验估计
/*
根据上述矩阵运算
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