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一、控制算法设计(MATLAB/Simulink)

  1. 搭建无人机模型:在 Simulink 中构建表征无人机六自由度(6DOF)飞行动力学的数学模型。
  2. 搭建控制器模型:设计并实现控制算法(如 PID、LQR、MPC 等),生成控制指令。
  3. 搭建传感器模型:模拟关键传感器(如 IMU、GPS、气压计)的输出特性,包括噪声和延迟。
  4. 搭建环境模型(可选):定义飞行环境特性,如重力、大气密度、风速。

二、视景仿真验证(FlightGear)

  1. 环境配置:通过 Telnet 协议建立 MATLAB/Simulink 与 FlightGear 的通信连接,加载指定飞行场景。
  2. 可视化:将 Simulink 仿真输出的无人机位置 (x, y, z) 和姿态 (roll, pitch, yaw) 实时驱动 FlightGear 中的 3D 无人机模型,渲染逼真的飞行轨迹和场景。

三、联合仿真

  1. 仿真环境搭建:将matlab生成的URDF模型导入gazebo,配置物理属性(质量、碰撞体)。
  2. MATLAB-ROS通信​​:使用ROS Toolbox订阅/odom(位姿)、发布/cmd_vel(控制指令)。

四、半实物仿真(HIL)

  1. 代码生成:使用Embedded Coder将Simulink控制器转为C代码。
  2. 适配硬件接口:PWM输出(电调控制)、SPI读取(IMU数据)
  3. 编译烧录:通过Keil/IAR编译代码,经JTAG接口烧录至飞控硬件(如Pixhawk)。
  4. HIL测试:实时机运行无人机模型,飞控进行控制。

五、实机调试

  1. ​将集成好的算法与参数配置部署到实际无人机飞控硬件上。​​
  2. ​​进行实地飞行测试,验证算法在实际物理环境中的性能(稳定性、鲁棒性、跟踪精度)。​​
  3. ​​根据飞行数据和表现,分析问题,对控制参数进行细致调整,迭代优化算法性能。​​
  4. ​​进行安全性检查、失效模式测试和边界飞行测试。​​
http://www.dtcms.com/a/514602.html

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