四轴飞行器所需专业知识
制作四轴飞行器需要哪些专业知识?是具体的有深度的了解各方面知识,而不只是制作一个可以飞的飞行器,主要是其中的原理知识及应用。希望大神可以具体详细地指出。...
制作四轴飞行器需要哪些专业知识?是具体的有深度的了解各方面知识,而不只是制作一个可以飞的飞行器,主要是其中的原理知识及应用。希望大神可以具体详细地指出。
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四轴飞行器必备知识
• 接收陀螺仪,保持平衡 • 测量三轴加速度数据 • 测量大气压力,用于高度控制 • 接收数字罗盘信号 •测量电池电压 • 接收R/C 信号
•处理传感器数据以及计算真实角位置 •驱动四个无刷电机
卡尔曼滤波器(Kalman Filter )
1.什么是卡尔曼滤波器(Kalman Filter )
在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人!
卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》(线性滤波与预测问题的新方法)。
简单来说,卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制,传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理,例如头脸识别,图像分割,图像边缘检测等等。 2.卡尔曼滤波器的介绍
为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器,这里会应用形象的描述方法来讲解,而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是,他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机,其实卡尔曼的程序相当的简单,只要你理解了他的那5条公式。
在介绍他的5条公式之前,先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。 3. 卡尔曼滤波器算法的实现原理
在这一部分,我们就来描述源于DrKalman的卡尔曼滤波器。下面的描述,会涉及一些基本的概念知识,包括概率(Probability),随机变量(Random Variable),高斯或正态分配(Gaussian Distribution)还有State-space Model等等。但对于卡尔曼滤波器的详细证明,这里不能一一描述。
首先,我们先要引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程(Linear Stochastic Difference equation)来描述: X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)
• 接收陀螺仪,保持平衡 • 测量三轴加速度数据 • 测量大气压力,用于高度控制 • 接收数字罗盘信号 •测量电池电压 • 接收R/C 信号
•处理传感器数据以及计算真实角位置 •驱动四个无刷电机
卡尔曼滤波器(Kalman Filter )
1.什么是卡尔曼滤波器(Kalman Filter )
在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人!
卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》(线性滤波与预测问题的新方法)。
简单来说,卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制,传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理,例如头脸识别,图像分割,图像边缘检测等等。 2.卡尔曼滤波器的介绍
为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器,这里会应用形象的描述方法来讲解,而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是,他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机,其实卡尔曼的程序相当的简单,只要你理解了他的那5条公式。
在介绍他的5条公式之前,先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。 3. 卡尔曼滤波器算法的实现原理
在这一部分,我们就来描述源于DrKalman的卡尔曼滤波器。下面的描述,会涉及一些基本的概念知识,包括概率(Probability),随机变量(Random Variable),高斯或正态分配(Gaussian Distribution)还有State-space Model等等。但对于卡尔曼滤波器的详细证明,这里不能一一描述。
首先,我们先要引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程(Linear Stochastic Difference equation)来描述: X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)
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建议百度搜索航模网,在那里寻找朋友交流比较好。这里只能提供解决方向。因为玩四轴飞行器的朋友都是不在这里。
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四轴飞行器有啥专业知识。。。就4个电机,4个螺旋桨,4个电调,一个飞控板,导入程序,一个十字支架,一点技术含量都没有!既没有涉及太多的空气动力学,有没有涉及结构强度的东西。最多就是涉及点控制增稳,可是这一部分已经被飞控板集成了,导入程序就能自动增稳。完全没技术含量,200多300块钱就能做一个。
要想做飞机学东西,就做固定翼的或者真正的直升机,四旋翼就算了。。。完全是成品了
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