状态反馈的过程就是通过各种无人机硬件实现无人机姿态的“回传”,因此可以直接通过反馈的状态信息类型对反馈模块中的传感器进行归类。图5.21 无人机系统的各种地面设备同样,无论采用在跟踪目标上携带跟综系统还是内置传感系统的地面控制站式遥控器或者手机,核心目的都是为了传回被跟踪目标的“外环状态信息”。......
2023-07-05
如果说消除误差是控制系统的核心,那么反馈就是实现这个核心的必经要道。参考第五章无人机硬件的相关内容,一套完整的无人机系统最昂贵的部分往往是反馈环节中所涉及的各类传感器。
正是由于反馈在控制系统中如此重要,第五章中所有的传感器几乎都可以归纳到无人机系统或某个子系统的反馈环节中,只有通过反馈才能形成系统误差。以实际的无人机系统为例,无论哪种无人机机型,(请思考问题:可以跨越所有机型的内容在本书中出现过几次?)当我们想要实现一个针对姿态信息的闭环控制系统时,根据任务要求(可能是方案计划书,也可能是产品对应的某种自动功能)可以知道目标姿态,只有当我们通过IMU获取无人机当下的姿态信息,并传递给控制器后才能计算出当下的姿态误差信息。
反馈不是直接把“实际”信息传递回来就可以了么?为什么还需要进行运算呢?
提供高质量的误差是无人机系统反馈环节的根本任务。但在很多情况下我们得到的反馈信息是不精确的。如果我们将反馈信息看作传感器硬件与算法共同构成,这种不精确性的出处就很容找到了。举一个简单的例子,当我们想要获得一个长度数据时,会根据不同的任务要求来确定所需的数据精度,一旦精度确定后就可以选择合适的测量硬件,如不同标度的直尺、游标卡尺、激光测距仪等。之后我们使用所选择的测量硬件进行工作,然而误差总还是存在的,也许是由于测量硬件本身的问题,也许是我们操作的时候想起了什么不愉快的事情。总之虽然我们更想精确地获得闭环系统误差,但会有各种各样的因素影响到系统反馈信息的质量。
在前面无人机姿态控制的例子中,我们没有办法直接获取姿态角的反馈信息,因此只能借助IMU硬件获取“角速度”信息和“线性加速度”信息。这时不同的反馈方法就产生了,我们既可以通过对角速度的积分获取姿态,也可以通过线性加速度与重力的关系获取姿态数据,而不同的计算方法有时会对系统性能产生很大影响。
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2023-07-05
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2023-07-05
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