(20)(20.4) 飞行前测试控制装置

文章目录

[20.4 飞行前测试控制装置](#20.4 飞行前测试控制装置)

[20.5 测试失控保护](#20.5 测试失控保护)

[20.6 减少控制的滞后性](#20.6 减少控制的滞后性)


20.4 飞行前测试控制装置

在第一次飞行之前,你应该测试所有的功能是否工作良好。

要检查上述控制措施的移动方向是否正确:

  • 在操纵杆设置屏幕上单击"启用"按钮,启用向飞行器发送消息;
  • 用 USB 线将你的自动驾驶仪连接到电脑上;
  • 按下任务规划器的连接按钮;
  • 进入初始设置 |强制性硬件 |无线电校准屏幕,确保绿条的移动方向正确。请记住,除了 Pitch 的移动方向与杆子的移动方向相反外,其他的杆子移动方向是相同的;
  • 如果有任何控制是相反的,请在操纵杆设置屏幕上勾选"反转"复选框。

接下来测试你是否能够解锁、加锁和切换到各种飞行模式(不需要连接电池)。

20.5 测试失控保护

所有这些测试都应该在地面上进行,同时断开电池,或者至少让螺旋桨离开飞行器。

在发射机关闭的情况下,模拟禁用飞行中的操纵杆(即没有故障切换到常规发射机):

1. 关闭常规发射器。

2. 与任务规划器连接,按下操纵杆窗口的启用按钮,确保 RC 覆盖被发送到飞行器上。(使用无线电校准屏幕或飞行数据的状态屏幕)

3. 解锁飞行器,切换到自稳或 Loiter 模式,提高油门。

4. 通过检查飞行数据屏幕的"ch1out"~"ch4out",确保电机正在旋转。

5. 按下操纵杆屏幕的禁用按钮。

6. HUD 上应出现"失控保护 ",飞行器应切换到"LAND"或"RTL"。

7. 重复上述测试,但在第 5 步时实际断开操纵杆与计算机的连接。结果应该是一样的。

模拟故障到常规发射器 / 接收器的情况

1. 打开常规发射机,确保你能控制飞行器(也许可以通过检查无线电校准页或飞行数据屏幕的状态标签的"ch1in"~"ch8in")。

2. 使用普通发射器,使飞行器处于 AltHold 模式,并将油门提高到中段。

3. 在操纵杆屏幕上按下启用按钮。

4. 在自稳模式下解锁飞行器,并将油门提高到全速(用操纵杆)。

5. 在飞行数据屏幕的状态选项卡中,通过检查"ch3in"是否非常高(通常在 1900 左右)来检查油门是否处于全速状态。

6. 在操纵杆屏幕上按下禁用按钮,检查"ch3in"是否下降到一个中间值(约 1500)。

7. 飞行器应保持当前的飞行模式(自稳),但控制权已返回到发射器。飞行员的输入应该反映在"ch1in"~"ch8in"值中。通过移动飞行模式开关将飞行器切换到 AltHold 模式。

模拟失去无线电联系

如果失去了无线电联系,飞行器应该像操纵杆被"禁用"或与电脑断开连接那样作出反应。你可以通过重复上面的操作来测试,但不是按操纵杆屏幕上的禁用按钮,而是断开无线电连接。为了看到飞行器的状态,你将需要分别连接两个任务规划器(只可能在 Pixhawk 上)。带有操纵杆的任务规划器应通过遥测连接,而第二个任务规划器应通过 USB 连接。

20.6 减少控制的滞后性

几乎不可能使操纵杆像普通发射器一样反应灵敏,但可以通过以下方式减少滞后:

  • 减少飞行器和 GCS 之间从 MP 的配置/调谐|计划器页面发送其他遥测数据的速率;
相关推荐
q***71851 天前
开源数据同步中间件(Dbsyncer)简单玩一下 mysql to mysql 的增量,全量配置
mysql·中间件·开源
倔强的石头1061 天前
Answer 开源平台搭建:cpolar 内网穿透服务助力全球用户社区构建
开源·cpolar·answer
GIS数据转换器1 天前
基于GIS的智慧旅游调度指挥平台
运维·人工智能·物联网·无人机·旅游·1024程序员节
AscendKing1 天前
开源白板工具(SaaS),一体化白板,包含思维导图、流程图、自由画等
开源·流程图·好好学电脑·hhxdn.com
软件供应链安全指南2 天前
悬镜安全源鉴SCA(软件成分分析)产品,开源商业化成果获肯定
开源
ajassi20002 天前
开源 Objective-C IOS 应用开发(五)iOS操作(action)和输出口(Outlet)
ios·开源·objective-c
CloudWeGo2 天前
提升流式开发效率与易用性:Kitex/Hertz 为大模型应用保驾护航
开源
NocoBase2 天前
7 款最佳自托管 AI 工具,快速构建业务应用
低代码·开源·资讯
CloudWeGo2 天前
用 Eino ADK 构建你的第一个 AI 智能体:从 Excel Agent 实战开始
人工智能·开源·github
m0_650108242 天前
MiniGPT-4:解锁 LLM 驱动的高级视觉语言能力
论文阅读·开源·视觉语言大模型·minigpt-4·跨模态对齐·强llm+视觉对齐