四轴飞行器姿态控制算法

四轴原理
四轴原理即为四旋翼飞行器的工作原理。

四旋翼飞行器由四个相对对称的旋翼组成，每个旋翼都由一个电动机驱动，并通过控制电路进行精确的调节。

四轴飞行器的飞行原理是通过对四个旋翼的转速进行精确控制，实现悬停、上升、下降、前进、后退、向左、向右平移以及旋转等多种飞行动作。

具体原理如下：
1. 升力平衡原理：四个旋翼产生的升力将飞行器维持在空中，飞行器的重力与升力平衡，实现悬停状态。

2. 空气动力学平衡原理：四个旋翼的转速可以通过电机转速控制器进行精确调节，进而调节各个旋翼产生的升力大小，实现空气动力学平衡。

3. 控制算法原理：通过搭载的传感器（如加速度计、陀螺仪、磁力计等）实时监测飞行器的姿态信息，将监测到的数据传输给飞行控制器。

飞行控制器根据姿态信息计算出相应的控制指令，通过电调调节四个旋翼的转速，控制飞行器的姿态。

如需向前飞行，则增加后面两个旋翼的转速，减小前面两个旋翼的转速，使飞行器倾斜向前。

类似地，对其他方向的飞行也是通过对相应旋翼转速的调节实现的。

4. 电源与电路原理：四轴飞行器通过电池为电动机提供能量，电路控制系统将飞行器的控制信号转化为电流和电压输出供电给电动机。

通过对四个旋翼的转速进行精确控制，在合适的气动力学平衡和姿态控制下，四轴飞行器能够实现精确悬停、稳定飞行及各种飞行动作，具有广泛的应用前景。

四轴飞行器的稳定飞行控制技术四轴飞行器（Quadcopter）是一种具有四个旋翼的无人机，通过调节四个旋翼的转速来实现飞行。

由于其稳定性和机动性优秀，四轴飞行器在航拍、物流配送、农业植保等领域得到广泛应用。

而为了实现四轴飞行器的稳定飞行，飞行控制技术起着至关重要的作用。

一、传感器与数据获取四轴飞行器的稳定飞行控制技术需要依赖高精度的传感器来获取飞行器的姿态信息和环境数据。

例如，加速度计用于测量飞行器的加速度，陀螺仪用于测量转动角速度，磁力计用于测量地磁场，气压计用于测量飞行高度等等。

这些传感器通过称为“惯性测量单元（IMU）”的模块来集成，为飞行控制系统提供准确的数据。

二、飞行控制算法与姿态控制四轴飞行器的稳定飞行控制技术需要依靠精确的飞行控制算法来实现姿态控制。

常用的控制算法包括PID控制（比例、积分、微分控制）、模型预测控制以及自适应控制等。

PID控制通过调节旋翼转速，根据飞行器当前状态与期望状态之间的误差来实现姿态调整。

模型预测控制利用数学模型预测飞行器的未来响应，从而实现更加精确的控制。

自适应控制系统可以自动调整控制参数以适应各种环境条件和飞行状态。

三、飞行控制器与实时控制飞行控制器是四轴飞行器的核心部件，负责接收传感器数据、进行姿态控制算法运算，并输出控制指令。

目前市面上常用的飞行控制器主要有基于开源飞控软件的，如基于ArduPilot的Pixhawk飞控，以及基于Betaflight的F4 V3飞控等。

这些飞行控制器采用高性能的处理器和实时操作系统，能够实现稳定飞行控制算法的即时计算和输出。

同时，飞行控制器还提供与遥控器的通信接口，使得飞行器的遥控操作变得简单方便。

四、传输系统与遥控操作四轴飞行器的稳定飞行控制技术还需要借助传输系统来与地面站或遥控器进行通信。

常用的通信方式包括无线电遥控、蓝牙、Wi-Fi和4G等。

通过传输系统，飞行控制器可以接收来自地面站或遥控器的指令，反馈飞行器的飞行状态及其他数据，并实现相应的姿态调整。

四轴飞行控制原理四轴飞行器是一种具有四个旋翼的飞行器，通过控制旋转速度和方向来实现飞行。

其控制原理包括传感器感知、飞行动力学建模、控制器设计和电机控制。

1.传感器感知四轴飞行器通常配备有陀螺仪、加速度计、磁力计和气压计等传感器。

陀螺仪用于测量飞行器的角速度，加速度计用于测量线性加速度，磁力计用于测量地磁场方向，气压计用于测量飞行器的高度。

这些传感器可以提供飞行器在空间中的姿态、位置和速度等信息。

2.飞行动力学建模通过传感器测量的数据，可以对飞行器的姿态进行估计。

姿态估计主要包括姿态角（滚转、俯仰和偏航）的估计和位置的估计。

将姿态和位置的估计值与期望值进行比较，可以得到姿态和位置的误差。

飞行动力学建模主要包括飞行器的动力学方程和状态方程，可以通过这些方程来描述飞行器的姿态、位置和速度等动态变化。

3.控制器设计控制器设计主要是设计一个控制算法来根据传感器测量的数据和期望的姿态和位置来控制飞行器的旋转速度和方向。

通常使用的控制算法包括PID控制器、模型预测控制器、自适应控制器等。

PID控制器是一种常用的控制算法，根据误差的大小和变化率来调整控制信号，从而使飞行器逐渐接近期望的姿态和位置。

4.电机控制四轴飞行器通常使用四个无刷电机来控制旋翼的转速和方向。

通过适当调整电机的转速，可以使飞行器产生所需的推力和力矩，从而实现期望的运动。

电机控制主要包括PWM控制信号的生成、电机转速的调节和电机的航向控制。

PWM控制信号的生成由控制器完成，根据控制器的输出调整电机转速，使旋翼产生所需的推力和力矩。

电机的航向控制通常通过改变电机的转速来实现。

总结：四轴飞行控制原理主要包括传感器感知、飞行动力学建模、控制器设计和电机控制。

通过传感器感知飞行器的角速度、线性加速度、地磁场方向和高度等信息，通过飞行动力学建模估计飞行器的姿态和位置，根据期望的姿态和位置与估计值的误差，设计控制算法来控制飞行器的旋转速度和方向，通过调整电机的转速，使飞行器产生所需的推力和力矩，从而实现期望的飞行。

四轴（1）-飞行原理总算能抽出时间写下四轴文章，算算接触四轴也两年多了，从当初的模仿到现在的自主创作经历了不少收获了也不少。

朋友们也经常问我四轴怎么入门,今天就简单写下四轴入门的基本知识。

尽量避开专业术语和数学公式。

1、首先先了解下四轴的飞行原理。

四轴的一般结构都是十字架型，当然也有其他奇葩结构，比如工字型。

两种的力学模型稍微有些不一样,建议先从常规结构入手（其实是其他结构我不懂).常规十字型结构其他结构常规结构的力学模型如图。

力学模型对四轴进行受力分析,其受重力、螺旋桨的升力，螺旋桨旋转给机体的反扭矩力。

反扭矩影响主要是使机体自旋，可以想象一下直升机没有尾桨的情况。

螺旋桨旋转时产生的力很复杂，这里将其简化成只受一个升力和反扭矩力。

其它力暂时先不管,对于目前建模精度还不需要分析其他力，顶多在需要时将其他力设为干扰就可以了。

如需对螺旋桨受力进行详细研究可以看些空气动力学的书,推荐两本，空气螺旋桨理论及其应用（刘沛清,北航出版社）空气动力学基础上下册（徐华舫，国防科技大学)网易公开课：这个比麻省理工的那个飞行器构造更对口一些.荷兰代尔夫特理工大学公开课：空气动力学概论以上这些我是没看下去，太难太多了，如想刨根问底可以看看。

解释下反扭矩的产生:电机带动螺旋桨旋转，比如使螺旋桨顺时针旋转，那么电机就要给螺旋桨一个顺时针方向的扭矩（数学上扭矩的方向不是这样定义的,可以根据右手定则来确定方向).根据作用力与反作用力关系，螺旋桨必然会给电机一个反扭矩。

在转速恒定，真空，无能量损耗时，螺旋桨不需要外力也能保持恒定转速,这样也就不存在扭矩了，当然没有空气也飞不起来了。

反扭矩的大小主要与介质密度有关,同样转速在水中的反扭矩肯定比空气中大。

因为存在反扭矩,所以四轴设计成正反桨模式，两个正桨顺时针旋转，两个反桨逆时针旋转，对角桨类型一样，产生的反扭矩刚好相互抵消。

并且还能保持升力向上.六轴、八轴…类似。

我们控制四轴就是通过控制4个升力和4个反扭矩来控制四轴姿态。

四轴飞行器飞控原理四轴飞行器飞控原理1一、六种姿态控制原理示意3二、四轴翼飞行器系统建模42.1假设条件：42.2建立坐标系：62.3转换矩阵推导：62.4非线性模型82.5模型线性化11三、基于PID的飞行控制14四、硬件设计与实现174.1四轴飞行器硬件电路171 / 20五、国内外四轴飞行器185.1 Kesterl185.2 Unav3500185.3 MikroKoper195.4 ArduPilot195.5 Crazyflie202 / 20一、六种姿态控制原理示意图1 上下（高度）控制，就是四个螺旋桨同时增加（减小）转速；图2 前进、后退3 / 204 /20图3 左飞、右飞图4 类似打方向盘，改变航向二、四轴翼飞行器系统建模 2.1假设条件：微小型四旋翼飞行器在三维空间中可视为刚体,飞行器在空间中的运动具有六个自由度,即飞行器质心在空间中的三个平移自由度和三个旋转自由度。

由于该飞行器一般为低空低速飞行,因此可以对其动力学模型的建立做如下假设:1)微小型四旋翼飞行器在研究中视为刚体,忽略其弹性影响,总质量m 为常数;2)将地球视为惯性系统,忽略地球自转和公转对飞行器的影响;3)假设地面为水平平面,忽略地球曲率的影响;4)重力加速度g为常数,不随地理位置和飞行高度的变化而变化;5)飞行器机机体几何外形完全对称且质量分布均勻,质心与几何中心重合。

5 / 202.2建立坐标系：图5机体坐标系B、地面坐标系EФ绕X轴方向的横滚角(rad);θ绕轴方向的俯仰角(rad);ψ绕Z轴方向的偏航角(rad):2.3转换矩阵推导：（可以查阅高等数学方向余弦，矩阵论中的旋转矩阵等资料）6 / 207 /20公式（1）公式（2）2.4非线性模型由于作用到飞行器上的合力和合力矩是四个螺旋奖所产生的力与力矩的矢量和,因此,他们之间存在极大地交叉耦合特性。

例如,横滚(俯仰)力矩的改变将会对侧向(纵向)加速度有一个直接的影响。

四轴飞行器飞行状态的分析与计算控制飞行器在空中飞行，有以下需要注意的地方，首先，在飞行过程中，飞行器不仅受到各种自身硬件物理效应的作用，而且还容易受到气流风速等外界环境的干扰，很难在短时间内获得准确的性能参数；其次，飞行器是一个具有六个自由度，而只有四个控制输入的欠驱动系统，它具有多变量、非线性、强耦合和干扰敏感的特性，从而使得飞行控制系统的硬件设计和软件算法变得非常困难；最后，利用陀螺仪和加速度计进行物体姿态检测需要进行累积误差的消除，怎样建立误差模型以及通过怎样的融合算法来修正累积误差也是一个工程难题。

下面逐个说明飞行器的飞行姿态。

垂直运动，如下图a，因有两对电机转向相反，可以平衡其对机身的反扭矩，当同时增加四个电机的输出功率，旋翼转速增加使得总拉力增大，当总拉力足以克服整机的重量时，四轴飞行器便离地垂直上升；反之，同时减小四个电机的输出功率，四轴飞行器则垂直下降，直至平衡落地，实现了沿z轴的垂直运动。

当外界扰动量为零时，在旋翼产生的升力等于飞行器的自重时，飞行器便保持悬停状态。

保证四个旋翼转速同步增加或减小是垂直运动的关键。

俯仰运动，如下图b，电机1的转速上升，电机3的转速下降，电机2、电机4的转速保持不变。

为了不因为旋翼转速的改变引起四轴飞行器整体扭矩及总拉力改变，旋翼1与旋翼3转速该变量的大小应相等。

由于旋翼1的升力上升，旋翼3的升力下降，产生的不平衡力矩使机身绕y轴旋转（方向如图所示），同理，当电机1的转速下降，电机3的转速上升，且该变量相等时，机身便绕y轴向另一个方向旋转，实现飞行器的俯仰运动。

滚转运动，如下图c，原理与图b相同，改变电机2和电机4的转速，一个增大一个减小，且变化量保持相等，保持电机1和电机3的转速不变，则可使机身绕x轴旋转（正向和反向），即可实现飞行器的滚转运动。

偏航运动，如下图d，四轴飞行器偏航运动可以借助旋翼产生的反扭矩来实现。

旋翼转动过程中由于空气阻力作用会形成与转动方向相反的反扭矩，为了克服反扭矩带来的影响，可使四个旋翼中的两个正转，两个反转，且对角线上的来年各个旋翼转动方向相同。

四旋翼飞行器的控制规律及算法实现四旋翼的基本飞行须参考3个测量量，Pitch，Roll和yaw，然后控制4个电机的转速以达到升降、悬停等动作。

四旋翼飞行器的动力学模型复杂，受外界环境影响大，对控制器的自适应和鲁棒性要求都比较高，故控制方法挺多，比如什么反步法（Backstepping），LQ，ADRC。

不过，专家们也许都比较喜欢说术语，忽悠人吧，其实这玩意控制起来比看论文中的要简单得多，主要就是个——PID，要不分段PID，模糊PID，自适应PID，PID神经元网络.... 够啦，总之没那么复杂。

首先，四个电机，如何控制侧倾？如果单单考虑控制一个电机来侧倾，这不严谨，因为当动作其中一个电机时转速的变化改变了反扭矩的大小而对角的另一个电机产生的扭矩没有改变，此时四旋翼不仅侧倾还会在yaw上面产生额外的运动，所以控制电机应该成对去控制，比如：定义电机排布方式如下：M1|M2 —— M3|M4这就是四旋翼“+”飞行模式，不难理解，要调整pitch，只要改变M1与M4的转速，调整roll，则改变M2与M3的转速，所以可以得到如下控制规律：M1 M2 M3 M4 (H为Hold 保持)正俯仰+ H H -反俯仰- H H +正横滚H + - H反横滚H - + H顺航向+ - - +反航向- + + -上升+ + + +下降- - - -不过自己搞的四轴并不是使用“+”模式，那没意思，我喜欢“X”模式。

咋一看，似乎复杂了，其实不然，只不过是在每次动作时要操作四个电机而已。

定义电机排布方式如下：M1 M2\ // \M3 M4可以这么看，把M1&M2当成’+‘模式中的M1；M3&M4当成’+‘模式中的M4，另外两组类推。

所以也可得到“X”模式的控制规律：M1 M2 M3 M4正俯仰+ + - -反俯仰- - + +正横滚- + - +反横滚+ - + -顺航向+ - - +反航向- + + -上升+ + + +下降- - - -好了，两种模式的控制规律表都在手了，接下来是如何控制，使其能自主悬停？这里实质上也没什么奥妙，就是通过PID，调整电机PWM，减小期望与当前姿态的误差，即可实现悬停、航线等复杂动作。

四轴飞行器是微型飞行器的其中一种，相对于固定翼飞行器，它的方向控制灵活、抗干扰能力强、飞行稳定，能够携带一定的负载和有悬停功能，因此能够很好地进行空中拍摄、监视、侦查等功能，在军事和民用上具备广泛的运用前景。

四轴飞行器关键技术在于控制策略。

由于智能控制算法在运行复杂的浮点型运算以及矩阵运算时，微处理器计算能力受限，难以达到飞行控制实时性的要求；而PID控制简单，易于实现，且技术成熟，因此目前主流的控制策略主要是围绕传统的PID控制展开。

1 四轴飞行器的结构与基本飞行原理四轴飞行器结构主要由主控板和呈十字交叉结构的4个电子调速器、电机、旋浆组成，电机由电子调速器控制，主控板主要负责解算当前飞行姿态、控制电调等功能。

以十字飞行模式为例，l号旋翼为头，1、3号旋翼逆时针旋转，2、4号旋翼顺时针旋转，如图1所示。

图1 四轴飞行器结构图参照飞行状态表1变化电机转速，由于四个电机转速不同，使其与水平面倾斜一定角度，如图l所示。

四个电机产生的合力分解为向上的升力与前向分力。

当重力与升力相等时，前向分力驱动四轴飞行器向倾斜角度的方向水平飞行。

空间三轴角度欧拉角分为仰俯角、横滚角、航向角：倾斜角是仰俯角时，向前、向后飞行；倾斜角是横滚角时，向左、向右飞行；而倾斜航向角时，向左、右旋转运动，左(右)旋转是由于顺时针两电机产生的反扭矩之和与逆时针两电机产生的反扭矩之和不等，即不能相互抵消，机身便在反扭矩作用下绕z轴自旋转。

2 姿态解算四轴飞行器运用姿态解算计算出空间三轴欧拉角。

结构框架如图2所示，陀螺仪采样三轴角速度值，加速度传感器采样三轴加速度值，而磁力传感器采样得到三轴地磁场值，将陀螺仪、加速度传感器、磁力传感器采样后的数据进行标定、滤波、校正后得到三轴欧拉角度，其中陀螺仪和加速度传感器选用MPU6050芯片，磁力传感器选用HMC5883L芯片，采用IIC总线与主控板通信。

图2 姿态解算结构图由于传感器存在器件误差，因此在使用前需要标定。

四轴飞⾏玩具的姿态解算的原理3.点乘与叉乘；四元数在讲四元数之前，先讲下向量的点乘和叉乘。

我们先假设有两个向量 :a = [Xa Ya Za] b=[Xb Yb Zb]⼀ . 点乘（·）： 点乘⼜叫内积，他是两个向量的各项乘积之和，其值为⼀个标量。

⽤数学式可以表⽰为： C= ∑a(i)*b(i) (i= 1~3); 或者 C= a · b = Xa*Xb + Ya*Yb+ Za*Zb ⼜或者 C = a·b = |a||b|·cos(θ); （θ为ab的夹⾓） ⼜或者 显然这就是最简单的1*N型矩阵乘法。

⼏何意义： 点乘能计算出⽮量（向量）之间的夹⾓。

这是由于： C = a·b = |a||b|·cos(θ); （θ为ab的夹⾓） 所以 θ = arccos{ C / (|a||b| }⼆ .叉乘（x）: 叉乘的数学定义如下： 1. ⾏列式表⽰法 = (Ya·Zb - Za·Yb)i - (Xa·Zb - Za·Xb)j + (Xa·Yb - Ya·Xb)k; jk=i; ki = j ; ij = k ; kj=-i ; ik = -j ; ji = -k; ii = jj = kk = 0 ; 2 .复数表⽰法: 如果把a,b 看成超复数：a = (Xa i + Ya j + Za k) , b= (Xb i + Yb j + Zb k) C = (Xa i + Ya j + Za k) · （Xb i + Yb j + Zb k） = (XaXb) ii + (XaYb) ij + (XaZb) ik + (YaXb)ji + (YaYb)jj + (YaZb)jk + (ZaXb)ki + (ZaYb)kj +(ZaZb)kk = (YaZb -ZaYb)i + (ZaXb - XaZb)j + (XaYb-YaXb)k (带⼊j i k 的乘法关系) 3. 矩阵表⽰法 显然，叉乘的结果也可看成⼀个向量： ⼏何意义： 设向量a.b在⼀个平⾯ A 上 C = a x b ,则新向量 c 垂直于平⾯A 如下图所⽰: a·b 可以计算出向量ab 之间的夹⾓ axb 可以计算出向量ab构成的平⾯的朝向　三何为四元数 四元数，是19世纪，由汉密尔顿发明的⼀种数学⼯具。

（转）四轴飞⾏器6050六轴传感器软件姿态解算使⽤MPU6050硬件DMP解算姿态是⾮常简单的，下⾯介绍由三轴陀螺仪和加速度计的值来使⽤四元数软件解算姿态的⽅法。

我们先来看看如何⽤欧拉⾓描述⼀次平⾯旋转(坐标变换)：设坐标系绕旋转α⾓后得到坐标系,在空间中有⼀个⽮量在坐标系中的投影为,在内的投影为由于旋转绕进⾏，所以Z坐标未变，即有。

转换成矩阵形式表⽰为：整理⼀下：所以从旋转到可以写成上⾯仅仅是绕⼀根轴的旋转，如果三维空间中的欧拉⾓旋转要转三次:上⾯得到了⼀个表⽰旋转的⽅向余弦矩阵。

不过要想⽤欧拉⾓解算姿态，其实我们套⽤欧拉⾓微分⽅程就⾏了：上式中左侧,,是本次更新后的欧拉⾓,对应row,pit,yaw。

右侧，是上个周期测算出来的⾓度，，，三个⾓速度由直接安装在四轴飞⾏器的三轴陀螺仪在这个周期转动的⾓度，单位为弧度，计算间隔时T陀螺⾓速度，⽐如0.02秒0.01弧度/秒=0.0002弧度。

间因此求解这个微分⽅程就能解算出当前的欧拉⾓。

前⾯介绍了什么是欧拉⾓，⽽且欧拉⾓微分⽅程解算姿态关系简单明了，概念直观容易理解，那么我们为什么不⽤欧拉⾓来表⽰旋转⽽要引⼊四元数呢？⼀⽅⾯是因为欧拉⾓微分⽅程中包含了⼤量的三⾓运算，这给实时解算带来了⼀定的困难。

⽽且当俯仰⾓为90度时⽅程式会出现神奇的“GimbalLock”。

所以欧拉⾓⽅法只适⽤于⽔平姿态变化不⼤的情况，⽽不适⽤于全姿态飞⾏器的姿态确定。

四元数法只求解四个未知量的线性微分⽅程组，计算量⼩，易于操作，是⽐较实⽤的⼯程⽅法。

我们知道在平⾯(x,y)中的旋转可以⽤复数来表⽰，同样的三维中的旋转可以⽤单位四元数来描述。

我们来定义⼀个四元数：我们可以把它写成,其中,。

那么是⽮量，表⽰三维空间中的旋转轴。

w是标量，表⽰旋转⾓度。

那么就是绕轴旋转w度，所以⼀个四元数可以表⽰⼀个完整的旋转。

只有单位四元数才可以表⽰旋转，⾄于为什么，因为这就是四元数表⽰旋转的约束条件。

四旋翼飞行器飞行控制技术综述四旋翼飞行器是一种常见的无人机类型，由四个电动发动机驱动的旋翼提供升力和姿态控制。

针对四旋翼飞行器的飞行控制技术涉及姿态控制、飞行轨迹规划、导航与定位等方面。

本文将对四旋翼飞行器的飞行控制技术进行综述。

姿态控制是四旋翼飞行器飞行控制的核心内容之一。

姿态控制旨在通过调节四个电动发动机的转速和螺旋桨的螺距，控制飞行器的姿态，包括横滚、俯仰和偏航。

常用的姿态控制方法包括基于PID控制器的闭环控制和基于模型预测控制的优化控制方法。

闭环控制方法通过即时测量飞行器的姿态误差，计算控制指令并反馈给电动发动机，实现姿态的稳定控制。

模型预测控制方法则基于建立的飞行器动力学模型，通过优化算法计算出最优的电机输出，以实现更精确的姿态控制。

飞行轨迹规划是四旋翼飞行器飞行控制的重要一环。

飞行轨迹规划旨在根据任务需求，规划出最优的飞行轨迹，包括飞行起始点、终止点和中间的路径。

常用的飞行轨迹规划方法包括基于传感器数据的路径规划和基于优化算法的路径规划。

基于传感器数据的路径规划方法通过分析传感器数据，提取飞行器的环境信息，计算出适合的飞行轨迹。

基于优化算法的路径规划方法则通过建立代价函数，优化飞行路径的性能指标，如时间、能耗、安全性等，以得到最优的飞行轨迹。

导航与定位是四旋翼飞行器飞行控制的关键技术之一。

导航与定位旨在确定飞行器的位置和姿态，以实现飞行器的精确定位和导航。

常用的导航与定位方法包括惯性导航系统、全球卫星导航系统（如GPS）和视觉导航系统。

惯性导航系统通过加速度计和陀螺仪等传感器测量飞行器的加速度和角速度，从而推算出飞行器的位置和姿态。

全球卫星导航系统则通过接收卫星信号，计算出飞行器的位置和时间信息。

视觉导航系统则通过视觉传感器，分析环境中的视觉信息，计算出飞行器的位置和姿态。

四旋翼飞行器的飞行控制技术涉及姿态控制、飞行轨迹规划和导航与定位等方面。

实现四旋翼飞行器的稳定飞行和精确定位导航需要综合应用多种控制方法和传感器技术，并通过优化算法和自适应控制等手段不断提高飞行器的飞行性能。

4轴飞行器有×模式和+”模式两大类的区别目录一、基本概念与外观特征 (1)1. X模式 (1)2. +模式 (2)二、飞行性能与操控性 (2)1. 飞行稳定性 (2)2. 操控性 (2)3. 飞行效率与续航 (3)三、应用场景与适应性 (3)1. 摄影与拍摄 (3)2. 竞技与表演 (3)3. 教育与科研 (3)4. 行业应用 (4)四、技术发展与未来趋势 (4)五、总结 (4)在无人机技术日新月异的今天，四轴飞行器以其稳定的飞行性能、灵活的操作性以及广泛的应用领域，成为了无人机市场中的佼佼者。

四轴飞行器，顾名思义，即通过四个旋翼提供升力并进行姿态控制的无人机。

在众多四轴飞行器的设计中，根据其电机（或旋翼）的布局方式，主要分为“X模式”和“+模式”两大类。

这两种模式不仅在外观上存在显著差异，更在飞行性能、操控性、稳定性以及应用场景等方面各有千秋。

本文将深入探讨四轴飞行器的“X模式”与“+模式”之间的区别，以期为读者提供全面而深入的理解。

一、基本概念与外观特征1. X模式X模式的四轴飞行器，其四个电机分别位于机体的四个顶点，形成类似字母“X”的布局。

这种布局下，对角线上的两个电机旋转方向相同，而相邻的两个电机旋转方向相反。

例如，左上角和右下角的电机顺时针旋转，而右上角和左下角的电机逆时针旋转。

这种设计使得飞行器在飞行过程中能够产生稳定的扭矩平衡，有效抵消了因电机旋转产生的陀螺效应，从而提高了飞行的稳定性。

2. +模式+模式的四轴飞行器，其电机布局则呈现出正方形的四个顶点上，但不同于X模式的是，它的电机排列更像是一个加号（+）的形状。

在这种模式下，所有四个电机均按照同一方向旋转（通常是顺时针），而为了保持飞行器的稳定，需要通过复杂的控制算法来不断调整电机的转速，以达到扭矩的平衡。

+模式的设计对飞行控制系统的要求更高，但同时也赋予了飞行器更加灵活和敏捷的飞行特性。

二、飞行性能与操控性1. 飞行稳定性•X模式：由于其对角线电机旋转方向的设置，X模式在静态悬停时具有天然的稳定性优势。

四轴飞⾏器1.4姿态解算和Matlab实时姿态显⽰原创⽂章，欢迎转载，转载请注明出处MPU6050数据读取出来后，经过⼀个星期的努⼒，姿态解算和在matlab上的实时显⽰姿态终于完成了。

1：完成matlab的串⼝，并且实时通过波形显⽰数据2：添加RTT查看CPU使⽤率的扩展功能，MPU6050读取数据的优化3：四元素表⽰的坐标变化，四元素与欧拉⾓的关系和Madgwick的IMUupdate算法4：飞控数据采集线程和数据处理线程的安排，类似于⽣产者与消费者的关系。

先放个效果视频。

1：matlab串⼝初始化还是⽐较简单的，⽹上的资料也很多，这⾥就直接贴初始化代码了。

1 % --- Executes on button press in pb_OpenSerialPort.2 function pb_OpenSerialPort_Callback(hObject, eventdata, handles)3 % hObject handle to pb_OpenSerialPort (see GCBO)4 % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB5 % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)6 %7global o_SerialPort;8 %______________________________________________9 %GUI全局变量101112 %---------------------串⼝初始化-----------------------13 %%%COM端⼝初始化14 int_Index_COM=get(handles.pop_SerialPort,'Value');15 string_COM=get(handles.pop_SerialPort,'String');16 string_Select_COM=string_COM{int_Index_COM};17 o_SerialPort=serial(string_Select_COM);18 %%%Baud初始化19 int_Index_Baud=get(handles.pop_BaudRate,'Value');20 string_Baud=get(handles.pop_BaudRate,'String');21 string_Select_Baud=string_Baud{int_Index_Baud};22 double_Baud=str2double(string_Select_Baud);23set(o_SerialPort,'BaudRate',double_Baud);24 %%%设置数据长度25 int_Index_DataBit=get(handles.pop_DataBit,'Value');26 string_DataBit=get(handles.pop_DataBit,'String');27 string_Select_DataBit=string_DataBit(int_Index_DataBit);28 double_DataBit=str2double(string_Select_DataBit);29set(o_SerialPort,'DataBits',double_DataBit);30 %%%设置停⽌位长度31 int_Index_StopBits=get(handles.pop_StopBits,'Value');32 string_StopBits=get(handles.pop_StopBits,'String');33 string_Select_StopBits=string_StopBits(int_Index_StopBits);34 double_StopBits=str2double(string_Select_StopBits);35set(o_SerialPort,'StopBits',double_StopBits);36 %%%设置输⼊缓冲区⼤⼩为1M37set(o_SerialPort,'InputBufferSize',1024000);38 %%%串⼝事件回调设置3940set(o_SerialPort,'BytesAvailableFcnMode','terminator');41set(o_SerialPort,'terminator','!'); %!标识结束符结束，⽅便处理和读取数据4243 o_SerialPort.BytesAvailableFcn={@EveBytesAvailableFcn,handles};44 % ----------------------打开串⼝-----------------------45 fopen(o_SerialPort);matlab串⼝我们采⽤回调函数，类似于中断⽅式哈，但是mtalb的串⼝⼗分的不好⽤哈，没有多线程，⽽我们在中断⾥⾯需要进⾏波形显⽰，四元素旋转等各种数据操作，是需要花费点时间的，这就导致我们的数据平率不能很⾼。

自行研制的四轴飞行器算法交流从开始做四轴到现在，已经累计使用了三个月的时间，从开始的尝试用四元数法进行姿态检测，到接着使用的卡尔曼滤波算法，我们走过了很多弯路，我在从上周开始了对德国人四轴代码的研究和移植，发现德国人的代码的确有他的独到之处，改变了很多我对模型的想法，因为本人是第一次尝试着制作模型，因此感觉很多想法还是比较简单。

经过了一周的时间，我将德国人的代码翻译并移植到了我目前的四轴上，并进行了调试，今天，专门请到了一个飞直升机的教练，对我们的四轴进行试飞，并与一个华科尔的四轴进行了现场比较，现在我们四轴的稳定性已经达到了商品四轴的程度。

下面是我这一周时间内对德国人代码的一些理解：德国人代码中的姿态检测算法：首先，将陀螺仪和加速度及的测量值减常值误差，得到角速度和加速度，并对角速度进行积分，然后对陀螺仪积分和加速度计的数值进行融合。

融合分为两部分，实时融合和长期融合,实时融合每一次算法周期都要执行，而长期融合没256个检测周期执行一次，（注意检测周期小于控制周期的2ms）实时融合：1.将陀螺仪积分和加表滤波后的值做差；2.按照情况对差值进行衰减，并作限幅处理；3.将衰减值加入到角度中。

长期融合：长期融合主要包括两个部分，一是对角速度的漂移进行估计（估计值是要在每一个控制周期都耦合到角度中的），二是对陀螺仪的常值误差（也就是陀螺仪中立点）进行实时的修正。

1.将陀螺仪积分的积分和加速度积分做差（PS：为什么这里要使用加表积分和陀螺仪积分的积分，因为在256个检测周期内，有一些加速度计的值含有有害的加速度分量，如果只使用一个时刻的加表值对陀螺仪漂移进行估计，显然估计值不会准确，使用多个周期的值进行叠加后做座平均处理，可以减小随机的有害加速度对估计陀螺仪漂移过程中所锁产生的影响）2.将上面两个值进行衰减，得到估计的陀螺仪漂移3.对使考虑了陀螺仪漂移和不考虑陀螺仪漂移得到的角度做差，如果这两个值较大，说明陀螺仪在前段时间内测到的角速率不够准确，需要对差值误差（也就是陀螺仪中立点）进行修正，修正幅度和差值有关长期融合十分关键，如果不能对陀螺仪漂移做修正，则系统运行一段时间后，速率环的稳定性会降低。

IT 大视野数码世界 P .57基于PID 控制的四轴飞行器姿态控制研究原思杰 北方民族大学 宁夏银川市 750001摘要：随着无人机技术的发展，四轴飞行器已经广泛应用于军事与民用等领域。

军事方面，四轴飞行器凭借着体积小、飞行灵活等优势可以用于侦察。

民用方面，可以用来航拍以及植保等。

为了能使四轴飞行器在各种复杂的环境中能很好地完成飞行任务，需要提高四轴飞行器的飞行稳定性，而四轴飞行器飞行的稳定程度主要取决于飞行器姿态控制系统的优良程度。

本设计以意法半导体公司的ARM V7内核微控制处理器为核心，设计了四轴飞行器的飞行姿态控制系统。

关键字：四轴飞行器 姿态控制 ARM V7 中图分类号：TN929.12； 文献标识码： A1 飞行姿态控制系统的总体结构四轴飞行器姿态控制系统主要由主控制部分、动力部分以及航姿测量三个部分组成。

主控部分的核心是主控制器；动力部分主要由给飞行器提供动力的电机以及调速器构成；航姿测量部分主要由高度测量模块与姿态测量模块组成，高低测量模块包含气压温度计，姿态测量模块包含加速度计、陀螺仪以及磁力计等。

飞行器姿态控制系统的总体结构如下图1所示。

图1 四轴飞行器姿态控制系统的总体结构图2 飞行器坐标系建立四轴飞行器的飞行姿态可以用多种方式进行描述，例如可以用欧拉角、方向余弦等进行描述。

欧拉角主要用偏航角、俯仰角和滚转角来描述四轴飞行器的飞行姿态。

其中，偏航角为绕四轴飞行器的Z b 轴旋转得到，以机头右偏为正；俯仰角为绕四轴飞行器的Y b 轴得到，以飞行器的抬头为正；滚转角为绕四轴飞行器的X b 轴旋转得到，以飞行器的右滚为正。

假设初始时刻的两个坐标系重合，绕O e X e 得到旋转角φ；绕O e Y e 得到旋转角θ；绕O e Z e 得到旋转角Ψ,再转换到机体坐标系O b X b Y b Z b 。

它们的坐标系旋转关系如下图2所示。

图2 坐标系旋转关系示意图3 基于PID 的飞行姿态控制系统的设计本设计中飞行器飞行姿态控制回路中三维角速度的大小由加速度计与陀螺仪测量积分融合得到，通过加速度计测量的加速度数据不断补偿陀螺仪测得的角速度数据，以达到提高对四轴飞行姿态控制的准确性。