Python copter примеры, helicopter.copter python примеры использования – hotexamples
Sdk и комплекты
Понятно, DJI — не единственный пример. SDK есть у Parrot, 3DR, Skydio, Yuneec (правда 3DR, Yuneec и Parrot работают с open-source-платформами, о них мы поговорим далее).
По сути сейчас мы наблюдаем процесс формирования целого рынка программного обеспечения для таких программируемых дронов.
Некоторое ПО, в т.ч. на DJI (несмотря на то, что он не open-source) можно найти на GitHub.
Кстати, образовательные решения тут тоже есть. Например, тот же DJI выпускает специальный комплект из нескольких дронов, рассчитанный на обучение целой группы студентов программированию на Scratch, Python и Swift.
Помимо проприетарных, есть множество DIY-решений, основанных на популярных универсальных полетных контроллерах. Откровенно говоря, DIY-сообщество в свое время и стало родоначальником всего рынка управляемых дронов. Компании с рынка радиоуправляемых моделей взялись за разработку БПЛА лишь тогда, когда идея стала популярна в народе и можно было построить какие-то бизнес-прогнозы.
DIY-решения обычно опираются на какую-то из доступных систем управления (автопилотов), например Ardupilot или Pixhawk. А контроллер подбирается из списка поддерживаемых для выбранного автопилота. Впоследствии его можно даже доукомплектовать оборудованием (если прошивка позволяет это сделать). Под такие решения есть свои универсальные платформы разработки, например MAVSDK (его поддерживают 3DR, Yuneec и Parrot).
По аналогии с 3D-принтерами некоторые производители выпускают кит-комплекты для DIY дронов. К примеру, в упомянутом выше хакатоне ребята работали с дронами «Иволга» отечественного производства. Есть и другие примеры, например, Ardupilot, как производитель, предлагает на рынке собственные наборы, цена на которые варьируется в зависимости от комплектации.
Пример комплекта с Aliexpress
На базе open source контроллеров встречаются и промышленные решения.
Начиная с самосборных решений под управлением готового автопилота, некоторые энтузиасты переходят к разработкам собственного автопилота. Так мир open source в этой части постоянно расширяется. Однако это задача не для новичка. Поскольку суть заключается не столько в самом программировании, сколько в решении инженерных задач.
Автономная навигация
Коммерческое применение дронов обычно требует автономного полета, а не ручного управления. Связано это с тем, что часто коммерческие полеты надо выполнять регулярно в одном и том же месте и по одному и тому же полетному плану, который можно запрограммировать и снизить издержки на пилота.
Для автономного управления дрону надо как минимум знать с высокой точностью свои координаты в пространстве. На открытом пространстве можно использовать GPS — точность достигается в несколько метров. Дополнительная наземная станция и технология GPS RTK увеличат точность до нескольких сантиметров.
Но наземную станцию не всегда возможно использовать, и это очень дорого. Обычного GPS хватает для задания маршрута полета над сельхозполями, стройками, трубопроводами, и дроны в этих случаях летают автономно. Эта функция есть у любого современного дрона, который можно найти в продаже.
В таком режиме безопасно летать только в открытом небе без препятствий. Если речь идет об обследовании зданий, трубопроводов или применении внутри помещений, то тут не обойтись без дополнительных сенсоров, определяющих расстояние до объектов. Тут используют одномерные сонары, лидары, двумерные лидары, 3D-лидары и камеры глубины.
Есть еще одна важная проблема: если мы летаем в замкнутом пространстве или между высокими зданиями, то сигнал GPS будет недоступен и необходимо иметь другой источник координат дрона в пространстве. Можно определять свои координаты на борту, обрабатывая видеопоток с бортовых камер — лучше использовать стереокамеры или камеры глубины. Такой алгоритм называется SLAM (Simultaneous Localization and Mapping).
В потоке кадров с камеры алгоритм ищет особые точки (features), которыми могут быть маленькие уголки, какие-то неоднородности. Точкам присваиваются дескрипторы таким образом, что, если мы найдем эту же точку в последующих кадрах, когда камера уже успела переместиться в пространстве, ей будет присвоен такой же дескриптор и алгоритм сможет сказать: «Вот на этом кадре есть такая же точка, что и на предыдущем».
Алгоритм не знает 3D-координаты особых точек и координаты камеры в моменты съемок кадров — эти параметры ему как раз и надо вычислить. Он отслеживает изменения пиксельных координат особых точек между кадрами и пытается подобрать такие параметры, чтобы, если спроецировать особые точки в плоскость кадра, получались наблюдаемые или измеренные пиксельные координаты.
В итоге получается оценка перемещения камеры в пространстве. Обычно алгоритм SLAM очень требователен к вычислительным ресурсам, но есть камера Intel RealSense T265 с микросхемой, реализующей вычисления SLAM на аппаратном уровне.
Для организации автономного управления дроном необходимо решить три задачи.
- Определить координаты дрона в пространстве. Использовать для этого GPS-приемник или вычислять на борту координаты, обрабатывая видеопоток алгоритмом SLAM. А лучше использовать оба подхода, чтобы знать как глобальные, так и локальные координаты дрона
- Построить 3D-карту окружения дрона с помощью сенсоров типа стереокамер, камер глубины, лидаров.
- Добавить софт для планирования маршрута с учетом цели полета, текущих координат и карты окружения.
Автономный полет
Для изучения языка программирования Python обращайтесь к самоучителю.
После настройки системы позиционирования становится возможным написание скриптов для автономных полетов. Для выполнения скриптов подключитесь в Raspberry Pi по SSH. Для того, чтобы запустить Python-скрипт, используйте команду python:
python flight.py
Пример программы для полета (взлет, пролет вперед, посадка):
import rospyfrom clover import srvfrom std_srvs.srv import Trigger
rospy.init_node('flight')
get_telemetry = rospy.ServiceProxy('get_telemetry', srv.GetTelemetry)
navigate = rospy.ServiceProxy('navigate', srv.Navigate)
navigate_global = rospy.ServiceProxy('navigate_global', srv.NavigateGlobal)
set_position = rospy.ServiceProxy('set_position', srv.SetPosition)
set_velocity = rospy.ServiceProxy('set_velocity', srv.SetVelocity)
set_attitude = rospy.ServiceProxy('set_attitude', srv.SetAttitude)
set_rates = rospy.ServiceProxy('set_rates', srv.SetRates)
land = rospy.ServiceProxy('land', Trigger)
navigate(x=0, y=0, z=1, frame_id='body', auto_arm=True)
rospy.sleep(3)
navigate(x=1, y=0, z=0, frame_id='body')
rospy.sleep(3)
land()
Функция navigate не ожидает, пока дрон долетит до целевой точки; скрипт продолжит выполнение сразу. Для блокирующей версии смотрите пример функции navigate_wait
.
Обратите внимание, что параметр auto_arm установлен на True только у первого вызова функции navigate. Этот параметр армит дрон и переводит его в режим автономного полета (OFFBOARD).
Параметр frame_id задает систему координат, относительно которой задаются целевая точка для полета дрона:
body
связана с корпусом дрона;navigate_target
связана с предыдущей целевой точкой полета;map
связана с локальной системой координат дрона;aruco_map
связана с картой ArUco-маркеров;aruco_N
связана ArUco-маркером с ID=N.
Подробности описаны в статье “Системы координат”.
Полное описания API Клевера приведено в статье “Автономный полет”.
В Клевере также доступна поддержка блочного программирования автономных полетов.
Базовые понятия
Квадрокоптеры бывают разные, но всех их объединяют четыре несущих винта:
https://www.youtube.com/watch?v=edG9HdwimJE
Не смотря на кажущуюся симметрию, пилоту очень важно различать, где у квадрокоптера перед (показан стрелкой). Здесь, как у радиоуправляемых моделей автомобилей: при команде «вперед» квадрокоптер летит не туда, куда смотрит пилот, а туда, куда направлен воображаемый нос квадрокоптера.
Это таит в себе опасность: новичкам бывает трудно вернуть к себе подхваченный ветром аппарат, развернутый как-нибудь боком (мы, конечно, не говорим про полеты по камере от первого лица и про «умные» режимы полета с использованием компаса и GPS.) Решению этой проблемы частично могут помочь передние винты или лучи другого цвета, какой-нибудь шарик спереди или разноцветные светодиоды. Но все это оказывается бесполезным, когда пепелац стремительно превращается в точку над горизонтом.
Мы будем летать на раме квадрокоптера формы «X», потому что она мне больше нравится внешне. У каждой конструкции свои плюсы и свое предназначение. Кроме квадрокоптеров есть и другие мультикоптеры. Даже если не считать экзотические варианты, все равно их видов — целая куча!
Разберемся, как наш квадрокоптер устроен внутри, и чем же должен заниматься полетный контроллер, который мы планируем программировать.
Углы тангажа, крена и рыскания (pitch, roll, yaw) — углы, которыми принято определять и задавать ориентацию квадрокоптера в пространстве.
Википедии это не совсем точно. Полет квадрокоптера в необходимом направлении достигается изменением этих трех углов. Например, чтобы полететь вперед квадрокоптер должен наклониться за счет того, что задние моторы закрутятся чуть сильнее передних:
Газ квадрокоптера — среднее арифметическое между скоростями вращения всех моторов. Чем больше газ, тем больше суммарная тяга моторов, тем сильнее они тащат квадрокоптер вверх (НЕ ВПЕРЕД!!! «Тапок в пол» здесь означает наискорейший подъем). Обычно измеряется в процентах: 0% — моторы остановлены, 100% — вращаются с максимальной скоростью. Газ висения — минимальный уровень газа, который необходим, чтобы квадрокоптер не терял высоту.
Газ, тангаж, крен, рыскание — если вы можете управлять этими четырьмя параметрами, значит вы можете управлять квадрокоптером. Их еще иногда называют каналами управления. Если вы приобрели двухканальный пульт, с квадрокоптером вам не совладать. Трехканальный скорее подойдет для маленьких вертолетов: без управления креном летать можно, но на квадрокоптере — не удобно.
Режимов полета существует много. Используется и GPS, и барометр, и дальномер. Но мы хотим реализовать базовый — режим стабилизации (stab, stabilize, летать в «стабе»), в котором квадрокоптер держит те углы, которые ему задаются с пульта не зависимо от внешних факторов. В этом режиме при отсутствии ветра квадрокоптер может висеть почти на месте. Ветер же придется компенсировать пилоту.
Направление вращения винтов выбирается не случайно. Если бы все моторы вращались в одну сторону, квадрокоптер вращался бы в противоположную из-за создаваемых моментов. Поэтому одна пара противостоящих моторов всегда вращается в одну сторону, а другая пара — в другую.
- LFW — left front clockwise rotation (левый передний, вращение по часовой стрелке)
- RFC — right front counter clockwise rotation (правый передний, вращение против часовой стрелке)
- LBC — left back counter clockwise rotation (левый задний, вращение против часовой стрелке)
- RBW — right back clockwise rotation (правый задний, вращение по часовой стрелке)
Скоростью вращения моторов управляет
полетный контроллер (контроллер, мозги)
. Обычно это небольшая плата или коробочка с множеством входов и выходов. Существует огромное количество различных контроллеров с разным набором возможностей, разными прошивками, разными задачами. Вот лишь некоторые:
Обобщенной задачей полетного контроллера является несколько десятков раз в секунду выполнять цикл управления в который входит: считывание показаний датчиков, считывание каналов управления, обработка информации и выдача управляющих сигналов моторам, чтобы выполнять команды пилота. Именно это мы и собираемся запрограммировать.
Различных видов датчиков, которые можно задействовать, очень много. Мы будем использовать ставшие уже почти обязательными во всех квадрокоптерах трехосевой гироскоп и трехосевой акселерометр. Акселлерометр измеряет ускорение, гироскоп измеряет угловую скорость.
Благодаря им полетный контроллер узнает текущие углы тангажа, крена и рыскания. Эти датчики бывают встроенными в полетный контроллер, а бывают внешними. Процесс вычисления трех углов по показаниям датчиков — тема для отдельной статьи. Но нам этого здесь знать не надо: за нас все сделает MPU-6050.
Моторы на мультикоптерах потребляют большие токи, поэтому полетный контроллер управляет ими не напрямую, а через специальные аппаратные драйвера, называемые регуляторами скорости (ESC, ре́гуль, е́ска).
«Протокол» общения между регулятором и мотором нам не так важен, как «протокол» общения между полетным контроллером и регулятором, ведь нам предстоит из контроллера программно управлять регулятором. Бывают регуляторы, управляемые по i2c, но наиболее распространенные управляются сигналом прямоугольной формы с минимумом 0 вольт и максимумом 3-5 вольт (его называют ШИМ или PWM, а некоторые утверждают, что правильнее — PPM. Подробнее, например, здесь).
«Протокол» — это громко сказано: чтобы дать команду мотору вращаться с максимальной скоростью контроллер должен отправлять импульсы длительностью 2 миллисекунды, перемежающиеся логическим нулем длительностью 10 — 20 миллисекунд. Длительности импульса в 1 миллисекунду соответствует остановка мотора, 1.
При всей кажущейся простоте, здесь кроется засада: полетные контроллеры бывают разные с разными настройками, регуляторы бывают разные, и минимум (1 мс) и максимум (2 мс) — не универсальны. В зависимости от множества факторов диапазон 1-2 мс может на деле оказаться 1.1 — 1.9 мс.
Для того, чтобы регулятор и контроллер говорили абсолютно на одном языке существует процедура калибровки регуляторов. В ходе этой процедуры диапазоны регуляторов изменяются и становятся равными диапазону контроллера. Процедура зашита в программу каждого регулятора и включает в себя несколько простых шагов (шаги могут отличаться в зависимости от производителя — читайте инструкции!):
- Отключить питание регулятора.
- Снять с мотора пропеллер.
- Подать на вход регулятора сигнал, соответствующий максимальной скорости вращения.
- Подать на регулятор питание. Мотор при этом должен сохранять неподвижность без посторонней помощи.
- Сделать паузу 1-2 секунды, дождаться характерного писка.
- Подать на вход регулятора сигнал, соответствующий минимальной скорости вращения.
- Сделать паузу 1-2 секунды, дождаться характерного писка.
- Отключить питание регулятора.
После этого в регулятор будут занесены соответствующие границы интервала. При попытке взлететь с некалиброванными регуляторами последствия могут оказаться неожиданными: от внезапного рывка квадрокоптера в ближайшее дерево до полной неподвижности моторов при любом значении газа.
PWM с точно таким же принципом использует и бортовой приемник. Это небольшое устройство, получающая сигналы радиоуправления с земли и передающая их в полетный контроллер. Чаще всего в полетном контроллере для каждого канала управления (газ, тангаж, крен и т.п.) имеется свой вход на который поступает PWM.
Раз между приемником и контроллером свои товарищеские PWM отношения, то их тоже придется калибровать: пульты с приемниками бывают разные со своими диапазонами работы. Контроллер должен уметь подстраиваться. Процедуру калибровки радио, в отличие от калибровки регуляторов нам придется создавать самим как часть полетный программы. Общий план калибровки такой:
- Снять пропеллеры с моторов на всякий случай.
- Каким-либо образом перевести контроллер в режим калибровки радио.
- Контроллер запускает калибровку радио на несколько десятков секунд.
- За отведенное время двигаем всеми стиками пульта во все стороны до упоров.
- Контроллер запоминает максимумы и минимумы для всех каналов управления во внутреннюю память на века.
Итак: во время калибровки радио полетный контроллер запоминает диапазоны приемника по всем каналам управления; во время калибровки регуляторов диапазон полетного контроллера заносится во все регуляторы.
Помимо программы для полетного контроллера необходима еще одна программа: интерфейс настройки полетного контроллера. Чаще всего им является программа для PC, которая соединяется с полетным контроллером по USB и позволяет пользователю настраивать и проверять полетную программу, например: запускать калибровку радио, настраивать параметры стабилизации, проверять работу датчиков, задавать маршрут полета на карте, определять поведение мультикоптера при потере сигнала и многое другое. Мы свой интерфейс настройки будем писать на C и Qt в виде консольной утилиты. Вот она, если заглянуть в будущее:
Никто не застрахован от случайностей. Даже десятидюймовые пластиковые винты на маленьких моторах могут оставить кровавые синяки на коже, которые будут болеть еще неделю (проверено лично). Элементарно сделать себе новый макияж и прическу, если зацепить стик газа на пульте, пока несешь включенный квадрокоптер.
Поэтому полетный контроллер должен обеспечивать хоть какую-то безопасность: механизм armed/disarmed. Состояние квадрокоптера «disarmed» означает, что моторы отключены и даже команда полного газа с пульта не имеет никакого эффекта, хотя питание подано.
Состояние «armed» квадрокоптера означает, что команды с пульта выполняются полетным контроллером. В этом состоянии квадрокоптеры взлетают, летают и садятся. Квадрокоптер включается и должен сразу попасть в состояние disarmed на тот случай, если невнимальельный пилот включает его, когда стик газа на пульте находится не в нуле.
Чтобы перевести коптер в состояние «armed» пилоту необхоимо сделать какой-то заранее оговоренный жест стиками пульта. Часто этим жестом является удержание левого стика в правом нижнем углу (газ = 0%, рыскание = 100%) втечении пары секунд. После этого полетный контроллер делает хотя бы минимальную самопроверку и при ее успешном прохождении “армится” (к полету готов!)
Выбор комплектующих для мультикоптера — тема для целого цикла статей. Если вы собираетесь сделать свой первый квадрокоптер — сформулируйте, для чего он вам нужен, и воспользуйтесь советами бывалых или возьмите список комплектующих, который составил кто-то другой и успешно на нем летает.
И все же для общего понимания полезно знать основные моменты.
Аккумуляторы
Среди любителей и профессионалов многороторных систем наиболее распространены литий-полимерные аккумуляторы, как основные источники питания бортовой электроники и моторов. Их различают по емкости, напряжению и максимальной токоотдаче. Емкость, как обычно, измеряется в ампер-часах или миллиампер-часах. Напряжение измеряется в количестве «банок» аккумулятора. Одна «банка» — в среднем 3.7 вольт. Полностью заряженая «банка» — 4.2 вольта. Наиболее распространеты аккумуляторы с количеством банок от трех до шести. Максимальная токоотдача измеряется в амперах, а маркируется, например вот так: 25C. C — емкость аккумулятора, 25 — множитель. Если емкость равна 5 амперам, то такой аккумулятор может отдавать 25 * 5 = 125 ампер. Конечно же параметр токоотдачи лучше брать с запасом, но, в основном, чем он больше, тем дороже аккумулятор. Пример маркировки: 25C 3S 4500mah.
Каждая банка является отдельным аккумулятором. Все они спаяны последовательно. Для того чтобы равномерно заряжать все банки предусматривается баллансировочный разъем с доступом к каждой банке отдельно, и использутся специальные зарядные устройства.
Моторы, пропеллеры, регуляторы
Основной параметр бесколлекторного мотора — его kv. Это количество оборотов в минуту на каждый вольт поданного напряжения. Наиболее распространены моторы с kv от 300 до 1100. Kv ближе к 1000 обычно выбирают для малых квадрокоптеров (1-2 килограмма плюс 500 граммов полезной нагрузки) и ставят на них пластиковые пропеллеры до 12 дюймов в диаметре. На больших мультикоптерах (для поднятия хорошей и тяжелой фото-видео техники) или на долголетах (для рекордов по времени полета) обычно стоят моторы с низким kv (300-500) и огромными карбоновыми пропеллерами (15 — 20 дюймов в диаметре). Kv — не единственный важный параметр мотора: часто можно встретить целые таблицы зависимости мощности мотора и тяги от подаваемого напряжения и типа установленного пропеллера. Кроме того, каждый мотор рассчитан на свой диапазон напряжений (количество банок аккумулятора) и на свой максимальный ток. Если производитель пишет 3-4S, не стоит использовать его с 5S аккумуляторами. Это же касается и регуляторов.
Если мотор рассчитан на ток до 30А, то регулятор стоит рассчитывать на ток до 30 10А, чтобы не допускать перегревов. Некачественные или неподходящие регуляторы могут вызвать так называемые «срывы синхронизации» и остановку мотора в полете, и вы узнаете еще один мультироторный термин: “поймал планету.” Еще один важный момент — толщина и качество проводов. Неправильно рассчитанное сечение провода или плохой коннектор могут привести к пожару в воздухе.
Как видите, нюансов очень много. Я не перечислил даже половины, поэтому самому подобрать комплектующие для первого мультикоптера довольно трудно.
Запуск софта
Сначала ставим Docker и пакеты Python.
Качаем образ и софт.
Собираем образ.
Скачиваем и компилируем код PX4 в режиме sitl внутри образа Docker.
Запускаем контейнер в режиме bash, компилируем и запускаем тест.
Ты должен увидеть такое же окошко Gazebo, в котором дрон начнет летать. В консоли ты получишь вот такой вывод:
Тест должен закончиться так.
На ошибки вроде этой не обращай внимания, их выдает PX4 по неизвестной мне причине.
Какие бывают дроны
Дроны бывают разные. По конструкции различают несколько типов дронов:
- мультироторный — коптеры;
- самолетный — fixed wing;
- гибридный — он взлетает вертикально, потом использует крылья.
Также дроны делятся на потребительские (consumer) и коммерческие (commercial).
Потребительские, как ты понимаешь, — это те, которые можно купить в магазине и использовать как летающую камеру. DJI Phantom и Mavic — хорошие модели. Есть и менее дорогие, но они определенно уступают по качеству. Такие квадрокоптеры используют для съемки разных мероприятий, зданий, исторических объектов.
Как правило, такие дроны летают на ручном управлении, реже по миссии в автономном режиме по GPS-координатам. Рынок потребительских квадрокоптеров больше чем наполовину принадлежит одной компании — DJI. С ней очень сложно конкурировать, поскольку там делают реально крутой продукт: доступный, функциональный, удобный.
Хотя в области квадрокоптеров для селфи DJI начинает теснить компания Skydio со своим дроном R2. Фишка этого дрона в том, что он может летать автономно, например за мотоциклистом в лесу. При этом беспилотник видит все препятствия и прокладывает автономный безопасный маршрут в реальном времени так, чтобы человек всегда оставался в кадре. Реально крутая штука.
Коммерческие дроны используются в компаниях для решения определенной задачи. Дроны следят за состоянием сельхозполей, летая над ними регулярно и делая фотографии, другие дроны умеют распылять удобрения точечно. Их используют на стройках, в карьерах. Каждый день они облетают строительный объект, делают фотографии, по которым создается 3D-модель в облаке, и уже она помогает отслеживать ежедневные изменения.
Пример российской компании, которая активно работает с этой технологией на рынке США, — Traceair.
Другой способ применения — осмотр трубопроводов дронами. Это особенно актуально для России: у нас газовые трубопроводы тянутся на тысячи километров, и надо контролировать утечки и врезки.
Ну и конечно, у всех на слуху доставка товаров дронами. Не знаю, заработает ли когда-нибудь сервис Amazon Prime Air, но уже сейчас компания Matternet доставляет товары в Цюрихе и некоторых городах США, а компания Zipline давно отправляет медикаменты в полет над просторами Африки.
Компании Volocopter и Ehang уже имеют летающие прототипы такси, а компания с российскими корнями Hoversurf разрабатывает летающий байк.
В помещениях тоже есть задачи для коммерческих дронов, но пока они не сильно распространены, в этой области идут интенсивные R&D-исследования. Возможные применения для такого вида дронов:
Поживем — увидим, какие проекты будут реализованы и задисраптят нашу жизнь. Глобальная цель — сделать систему управления дроном, которой герой фильма «Бегущий по лезвию 2049» мог бы сказать: «Сфотографируй тут все!»
Практика
Ну а теперь пришло время для практики подбора коэффициентов. Читателям предлагается JavaScript-страничка с виртуальным квадрокоптером, который он уже видел на картинках:
). При первом запуске сразу видно перерегулирование — колебания вокруг требуемого положения. Когда колебания останавливаются, можно наблюдать эффект, что пропорциональный коэффициент не справляется с ошибкой из-за «несимметричного» квадрокоптера (задается галочкой «Asymmetry»).
Для настройки доступны параметры P, I, D. Теперь вы знаете что с ними делать. «Скролом» под квадрокоптером можно управлять требуемым значением крена. «Interval (ms):» — интервал регулирования. Уменьшать его — «читерство», но посмотреть как он влияет на качество стабилизации — очень полезно.
Для любителей «чистой» математики можно предложить настроить абстрактный ПИД-регулятор
Введенные параметры автоматически не применяются: нужно жмакать «Apply». Пара небольших советов: если вам кажется, что квадрокоптер слишком медленно реагирует на управление — можно увеличить P, но слишком большое значение P может привести к перерегулированию.
С перерегулированием поможет справиться параметр D, но слишком большие значения приведут к частым колебаниям, или опять к перерегулированию. Параметр I, обычно, в 10 — 100 раз меньше, чем параметр P т.к. его сила в накоплении во времени, а не в быстром реагировании.
Ручная настройка ПИД-параметров требует практики. Существуют аналитические методы их вычисления, но они требуют хорошей подготовки и точного знания многих параметров конкретной настраиваемой системы. Как среднее между ручным подбором и аналитическим вычислением есть широкий ряд эмпирических методов, предложенных различными исследователями.
В нашем 2D квадрокоптере меняется только один угол — угол крена. В настроящем 3D квадрокоптере потребуется три независимых ПИД-регулятора для каждого из углов, а управление конкретным мотором будет представлять сумму усилий по всем регуляторам.
Чем занимается полетный контроллер
Насколько легко или сложно управлять конкретным дроном, в том числе и программировать его, определяет полетный контроллер и его программное обеспечение. Именно на него ложится задача управления физикой полета. Благодаря контроллеру оператору достаточно знать только базовые понятия и определения, и нет необходимости защищать докторскую по аэродинамике, чтобы совершить первый полет.
Контроллер решает классические задачи по:
- ориентации беспилотника вокруг его центра масс;
- ориентации центра масс беспилотника в пространстве;
- движению БПЛА по маршруту;
- избежанию коллизий с другими беспилотниками, если это групповой полет, или с иными объектами. Например, есть много разработок безопасных дронов, которые не сталкиваются с людьми, — все зависит от конкретной задачи;
- управлению полезной нагрузкой — камерой, захватами для груза и т.п.;
- передаче информации, в частности, приему команд с пульта, если управление осуществляется вручную;
- корректировке полета, в т.ч. в больших формациях.
Полетный контроллер Arducopter
Полетный контроллер DJI A3
Полетные контроллеры присутствуют на рынке как самостоятельно, так и в составе готовых дронов.
Среди готовых решений широко известны китайские DJI. Вслед за полетным контроллером, шесть лет назад, китайцы предложили SDK, с которым можно создавать вполне профессиональные решения. Вот лишь небольшой список уже решенных задач:
- контроль неправильно припаркованных автомобилей и дорожного движения в целом;
- обследование и обработка территорий в сельском хозяйстве (в том числе, поля и виноградники);
- 3D-реконструкция модели поверхности земли — маркшейдерские работы, трехмерная реконструкция природных туристических объектов и т.п.;
- контроль флотилии дронов для развлекательных целей или быстрого прочесывания местности.