news 2026/2/21 23:10:51

四旋翼PID姿态控制实战指南

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
四旋翼PID姿态控制实战指南

目录

1. 无人机姿态控制系统架构

2. PID 控制器设计

PID 结构体与初始化

PID 更新函数

3. 电机混控(四旋翼 X 模式)

4. 姿态角到电机控制的完整流程

5. 示例代码(STM32 HAL 库)

6. 调试与优化建议


将 MPU-9250 解算出的欧拉角(Pitch、Roll、Yaw)作为反馈,输入到PID 控制器,输出控制信号到四个电机,实现姿态稳定控制。

我会给你一个模块化的实现方案,包括:

  1. 系统控制架构
  2. PID 控制器设计
  3. 电机混控(Motor Mixing)
  4. 姿态数据与 PID 输出的结合
  5. 示例代码(STM32/CH32 + HAL 库)

1. 无人机姿态控制系统架构

典型四旋翼无人机的姿态控制是一个级联 PID 结构

┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ 姿态环 PID │ │ 角速度环PID │ │ 电机混控 │ │ (Pitch/Roll/Yaw) │ │ (ωx/ωy/ωz) │ │ (Motor1~4) │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ 期望姿态角 │ │ 期望角速度 │ │ PWM信号输出 │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
  • 姿态环:输入期望欧拉角(如悬停时为 0°)和实际欧拉角(来自 MPU-9250 DMP),输出期望角速度。
  • 角速度环:输入期望角速度和实际角速度(来自陀螺仪),输出电机控制量。
  • 电机混控:将姿态控制量映射到四个电机的 PWM 信号。

2. PID 控制器设计

PID 公式:u(t)=Kp​⋅e(t)+Ki​⋅∫0t​e(τ)dτ+Kd​⋅dtde(t)​其中:

  • e(t)=SetPoint−Feedback (误差)
  • Kp​,Ki​,Kd​ 分别为比例、积分、微分系数
  • 输出限幅防止积分饱和和电机超调

PID 结构体与初始化

typedef struct { float Kp, Ki, Kd; float setpoint; float feedback; float error; float integral; float derivative; float prev_error; float output; float integral_limit; // 积分限幅 float output_limit; // 输出限幅 } PID_Controller; void PID_Init(PID_Controller *pid, float Kp, float Ki, float Kd, float integral_limit, float output_limit) { pid->Kp = Kp; pid->Ki = Ki; pid->Kd = Kd; pid->integral_limit = integral_limit; pid->output_limit = output_limit; pid->setpoint = 0.0f; pid->feedback = 0.0f; pid->error = 0.0f; pid->integral = 0.0f; pid->derivative = 0.0f; pid->prev_error = 0.0f; pid->output = 0.0f; }

PID 更新函数

void PID_Update(PID_Controller *pid, float dt) { pid->error = pid->setpoint - pid->feedback; // 比例项 float P = pid->Kp * pid->error; // 积分项(带限幅) pid->integral += pid->error * dt; if (pid->integral > pid->integral_limit) pid->integral = pid->integral_limit; if (pid->integral < -pid->integral_limit) pid->integral = -pid->integral_limit; float I = pid->Ki * pid->integral; // 微分项 pid->derivative = (pid->error - pid->prev_error) / dt; float D = pid->Kd * pid->derivative; // 总输出 pid->output = P + I + D; // 输出限幅 if (pid->output > pid->output_limit) pid->output = pid->output_limit; if (pid->output < -pid->output_limit) pid->output = -pid->output_limit; pid->prev_error = pid->error; }

3. 电机混控(四旋翼 X 模式)

四旋翼 X 模式的电机布局:

Motor2 (CCW) ↑ | Motor1 (CW) ←———→ Motor3 (CW) | ↓ Motor4 (CCW)

混控公式(简化版):Motor1=Throttle+Roll−Pitch−YawMotor2=Throttle−Roll−Pitch+YawMotor3=Throttle−Roll+Pitch−YawMotor4=Throttle+Roll+Pitch+Yaw

其中:

  • Throttle:油门(总升力)
  • RollPitchYaw:PID 输出的姿态控制量

4. 姿态角到电机控制的完整流程

  1. 读取 MPU-9250 姿态数据(Pitch, Roll, Yaw)和陀螺仪数据(ωx, ωy, ωz)。
  2. 姿态环 PID:输入期望姿态角(如悬停时为 0°)和实际姿态角,输出期望角速度。
  3. 角速度环 PID:输入期望角速度和实际角速度,输出姿态控制量(Roll, Pitch, Yaw)。
  4. 电机混控:结合油门和姿态控制量,计算四个电机的 PWM 值。
  5. 输出到电调:通过定时器 PWM 输出控制电机转速。

5. 示例代码(STM32 HAL 库)

#include "stm32f1xx_hal.h" #include "mpu9250.h" #include "pid.h" // 定义 PID 控制器 PID_Controller pid_pitch, pid_roll, pid_yaw; PID_Controller pid_rate_pitch, pid_rate_roll, pid_rate_yaw; // 姿态数据 EulerAngles euler; float gyro[3]; // ωx, ωy, ωz (°/s) // 电机 PWM 值(1000~2000us) uint16_t motor1, motor2, motor3, motor4; float throttle = 1000.0f; // 初始油门 // 初始化 void Drone_Init(void) { // 初始化 MPU-9250 mpu_init(); // 初始化姿态环 PID(角度控制) PID_Init(&pid_pitch, 5.0f, 0.1f, 0.2f, 100.0f, 500.0f); PID_Init(&pid_roll, 5.0f, 0.1f, 0.2f, 100.0f, 500.0f); PID_Init(&pid_yaw, 4.0f, 0.05f, 0.1f, 100.0f, 500.0f); // 初始化角速度环 PID(速率控制) PID_Init(&pid_rate_pitch, 2.0f, 0.05f, 0.1f, 100.0f, 500.0f); PID_Init(&pid_rate_roll, 2.0f, 0.05f, 0.1f, 100.0f, 500.0f); PID_Init(&pid_rate_yaw, 1.5f, 0.05f, 0.1f, 100.0f, 500.0f); // 初始化定时器 PWM(如 TIM1 CH1~CH4) HAL_TIM_PWM_Start(&htim1, TIM_CHANNEL_1); HAL_TIM_PWM_Start(&htim1, TIM_CHANNEL_2); HAL_TIM_PWM_Start(&htim1, TIM_CHANNEL_3); HAL_TIM_PWM_Start(&htim1, TIM_CHANNEL_4); } // 控制循环(100Hz) void Drone_Control_Loop(void) { float dt = 0.01f; // 10ms // 读取姿态和陀螺仪数据 read_dmp_data(&euler, gyro); // 姿态环:输入期望角度(此处为 0° 悬停) pid_pitch.setpoint = 0.0f; pid_roll.setpoint = 0.0f; pid_yaw.setpoint = 0.0f; pid_pitch.feedback = euler.pitch; pid_roll.feedback = euler.roll; pid_yaw.feedback = euler.yaw; PID_Update(&pid_pitch, dt); PID_Update(&pid_roll, dt); PID_Update(&pid_yaw, dt); // 角速度环:输入姿态环输出作为期望角速度 pid_rate_pitch.setpoint = pid_pitch.output; pid_rate_roll.setpoint = pid_roll.output; pid_rate_yaw.setpoint = pid_yaw.output; pid_rate_pitch.feedback = gyro[0]; pid_rate_roll.feedback = gyro[1]; pid_rate_yaw.feedback = gyro[2]; PID_Update(&pid_rate_pitch, dt); PID_Update(&pid_rate_roll, dt); PID_Update(&pid_rate_yaw, dt); // 电机混控 motor1 = throttle + pid_rate_roll.output - pid_rate_pitch.output - pid_rate_yaw.output; motor2 = throttle - pid_rate_roll.output - pid_rate_pitch.output + pid_rate_yaw.output; motor3 = throttle - pid_rate_roll.output + pid_rate_pitch.output - pid_rate_yaw.output; motor4 = throttle + pid_rate_roll.output + pid_rate_pitch.output + pid_rate_yaw.output; // 限幅 motor1 = (motor1 < 1000) ? 1000 : (motor1 > 2000) ? 2000 : motor1; motor2 = (motor2 < 1000) ? 1000 : (motor2 > 2000) ? 2000 : motor2; motor3 = (motor3 < 1000) ? 1000 : (motor3 > 2000) ? 2000 : motor3; motor4 = (motor4 < 1000) ? 1000 : (motor4 > 2000) ? 2000 : motor4; // 输出到电机 __HAL_TIM_SET_COMPARE(&htim1, TIM_CHANNEL_1, motor1); __HAL_TIM_SET_COMPARE(&htim1, TIM_CHANNEL_2, motor2); __HAL_TIM_SET_COMPARE(&htim1, TIM_CHANNEL_3, motor3); __HAL_TIM_SET_COMPARE(&htim1, TIM_CHANNEL_4, motor4); }

6. 调试与优化建议

  1. PID 参数整定
    • 先调角速度环,再调姿态环。
    • 从较小的 Kp 开始,逐步增加,直到系统有轻微振荡,再加入 Ki 和 Kd。
  2. 传感器校准
    • MPU-9250 陀螺仪和加速度计必须校准,磁力计建议做八位置校准。
  3. 安全保护
    • 加入低电压保护、失控保护(如油门低于阈值时自动降落到地面)。
  4. 滤波
    • 对姿态角和角速度数据进行滑动平均或卡尔曼滤波,减少噪声。
  5. 仿真
    • 可以先用 MATLAB/Simulink 搭建仿真模型,验证 PID 参数和控制逻辑。
版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/2/21 19:27:05

三维EKF实现无人机高精度悬停控制

目录 1. 三维 EKF 设计 状态向量 状态方程&#xff08;预测&#xff09; 2. 观测方程&#xff08;更新&#xff09; GPS 观测矩阵&#xff1a; 光流观测矩阵&#xff1a; 气压计观测矩阵&#xff1a; 3. 代码实现&#xff08;STM32 HAL 库&#xff09; 4. 集成到无人机…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/17 23:00:57

虾皮店铺页面如何优化

在Shopee经营店铺时&#xff0c;卖家常常需要依据商品类目与店铺配置来增加产品曝光&#xff0c;这使得优化店铺页面变得十分重要。那么具体可以从哪些方面着手改进呢&#xff1f; 1、店铺头像 头像最好与销售品类相关&#xff0c;并符合当地审美偏好&#xff0c;设计应鲜明、…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/14 12:46:17

YOLOv8 Panoptic Segmentation全景分割实现

YOLOv8 全景分割实现&#xff1a;从镜像部署到工业级应用 在自动驾驶、智能监控和机器人视觉等前沿领域&#xff0c;对场景的理解早已不再满足于“图中有几辆车”这样的粗粒度判断。人们需要的是更精细的感知能力——比如&#xff0c;“哪一辆车挡住了行人”&#xff0c;“每个…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/22 11:11:31

YOLOv8 MAE掩码自编码器预训练方案

YOLOv8 MAE掩码自编码器预训练方案 在工业质检、医疗影像分析等实际场景中&#xff0c;一个普遍存在的困境是&#xff1a;高质量标注数据稀缺而昂贵&#xff0c;但无标签图像却大量存在。比如一条自动化产线每天能拍摄数万张产品照片&#xff0c;真正被打上“缺陷”标签的可能不…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/20 22:32:27

laravel基于PHP的“绿上优选网站”绿色商品网上环保商城的设计与制作vue

目录具体实现截图项目介绍论文大纲核心代码部分展示可定制开发之亮点部门介绍结论源码获取详细视频演示 &#xff1a;文章底部获取博主联系方式&#xff01;同行可合作具体实现截图 本系统&#xff08;程序源码数据库调试部署讲解&#xff09;同时还支持Python(flask,django)、…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/10 14:11:46

小程序三端校园宿舍小卖部商城系统_p032l5o9 人脸识别

目录 已开发项目效果实现截图关于博主开发技术介绍 核心代码参考示例1.建立用户稀疏矩阵&#xff0c;用于用户相似度计算【相似度矩阵】2.计算目标用户与其他用户的相似度系统测试总结源码文档获取/同行可拿货,招校园代理 &#xff1a;文章底部获取博主联系方式&#xff01; 已…

作者头像 李华