【matlab】无人机控制算法开发与应用流程
一、控制算法设计（MATLAB/Simulink）
- **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。
- **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。
- **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。
- 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）
- **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。
- 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
- **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）。
- 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）
- **代码生成：**使用Embedded Coder将Simulink控制器转为C代码。
- **适配硬件接口：**PWM输出（电调控制）、SPI读取（IMU数据）
- **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）。
- **HIL测试：**实时机运行无人机模型，飞控进行控制。
五、实机调试
- 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。
- 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）。
- 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。
- 进行安全性检查、失效模式测试和边界飞行测试。