飞控

本项目旨在构建一个高保真度、模块化的无人机飞行控制系统仿真环境，解决目前网络上缺乏完整且可定制化飞行控制器源码的问题。系统核心功能包括：1. 动力学建模：基于牛顿-欧拉方程建立多旋翼无人机（以四旋翼为例）的非线性六自由度（6DOF）数学模型，包含刚体运动学、动力学以及电机推力模型，支持从地球坐标系到机体坐标系的转换计算。2. 控制系统设计：实现分层控制架构，开发基于四元数或欧拉角的姿态控制内环（Attitude Loop）和基于位置误差的轨迹跟踪外环（Position Loop）。控制算法不仅包含经典的串级PID控制，还集成线性二次型调节器（LQR）和滑模控制（SMC）算法，以便进行性能对比分析。3. 传感器与环境模拟：内置IMU（加速度计、陀螺仪）、GPS和气压计的传感器模型，包含随机噪声、零偏和漂移特性，并集成了卡尔曼滤波（Kalman Filter）用于状态估计。同时模拟阵风干扰和气动力效应，测试控制器的鲁棒性。4. 可视化与分析：并通过MATLAB绘图工具和Simulink 3D Animation实时显示无人机的三维飞行轨迹、姿态响应曲线、控制量输出（电机转速/PWM）及位置跟踪误差，为飞控算法的参数整定和定点代码自动生成提供理论验证与数据支持。

本项目主要针对无人机飞行控制系统中的核心环节——姿态解算进行算法设计与仿真。系统旨在解决单一传感器在测量无人机姿态时存在的缺陷：加速度计虽然无长期漂移，但极易受机体振动和高频运动干扰；陀螺仪虽然动态响应快，但存在积分漂移误差，随时间推移会导致姿态计算发散。本项目的核心功能是利用MATLAB平台实现互补滤波算法，将加速度计和陀螺仪的数据进行有效融合。具体实现方法是通过低通滤波器滤除加速度计的高频噪声，获取稳定的低频姿态信号；同时通过高通滤波器滤除陀螺仪的低频漂移，获取准确的高频动态信号；最后将两部分加权叠加，解算出高精度、高稳定性的欧拉角（俯仰角Pitch和滚转角Roll）。该系统不仅能输出实时的姿态数据，还能生成滤波前后的对比曲线，帮助无人机研发人员直观地分析传感器特性与算法效果，为飞行控制参数的整定提供可靠的理论依据，从而提升无人机的飞行稳定性与安全性，促进相关行业的应用发展。