无人机定高源码

### 关于无人机定高功能的源码与飞控算法 #### 1. 定高功能的核心原理 无人机的定高功能主要依赖高度传感器（如气压计或超声波模块）来获取当前的高度数据，并通过 PID 控制器调整电机转速以维持目标高度。Baseflight 的源码中实现了这一逻辑，具体涉及以下几个部分： - **高度测量**：通常由气压计提供高度数据[^1]。 - **PID 调节**：基于误差计算，调节各旋翼的速度差以保持稳定高度。 #### 2. Baseflight 中的相关代码分析 以下是可能用于实现定高的核心代码片段及其解释： ```c // 假设变量 alt_target 表示目标高度，alt_current 表示当前高度 float error = alt_target - alt_current; static float integral = 0; // 积分项 float derivative; integral += error * dt; // 时间步长乘以误差累加积分 derivative = (error - prev_error) / dt; // 当前误差减去上一时刻误差除以时间间隔得到微分 prev_error = error; // 更新上次误差值 // 计算总输出量 float output = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative; // 将输出映射到电机速度变化范围并发送给四个电机 for(int i=0;i<4;i++) { motor[i] += output; } ``` 上述代码展示了如何利用 PID 控制器完成高度调节的功能。其中 `Kp`、`Ki` 和 `Kd` 是比例增益、积分时间和微分系数，这些参数需要经过实际测试调优才能达到最佳效果。 #### 3. 实际应用场景中的注意事项 在真实环境中部署定高功能时需要注意以下几点： - 数据滤波处理：由于外界干扰可能导致传感器读数波动剧烈，在进入控制回路之前应对原始信号做适当平滑化处理。 - 边界条件设定：当飞机接近地面或其他障碍物时应设置合理的保护机制防止碰撞事故的发生[^2]。 #### 4. 自定义扩展建议 如果希望进一步增强系统的鲁棒性和适应性，则可以考虑引入更多高级技术手段比如模糊逻辑控制器或者神经网络预测模型等替代传统线性的PID方案；另外也可以尝试融合多种类型的测距装置共同作用从而提高整体精度水平。 ```python def adjust_motor_speeds(current_altitude, target_altitude): """ Adjust the motor speeds based on altitude difference. Args: current_altitude (float): Current measured altitude of UAV. target_altitude (float): Desired setpoint for maintaining constant height. Returns: list[float]: New adjusted values for each individual rotor's speed command. """ kp = 0.8 ki = 0.05 kd = 0.2 global last_err, sum_i err = target_altitude - current_altitude sum_i += err*dt derr_dt = (err-last_err)/dt last_err = err correction = kp*err + ki*sum_i +kd*derr_dt new_motor_cmds=[base_cmd+correction]*num_rotors # Simplified example assuming symmetrical setup return new_motor_cmds ``` 此 Python 函数演示了一个简化版的高度校正过程，它接收当前海拔和期望的目标作为输入参数，并返回更新后的马达指令列表。 ---