• 全自主巡航无人机项目思路：STM32/PX4 + ROS + AI 实现从传感融合到智能规划的端到端解决方案

    1. 项目概述

    本项目旨在设计并实现一款高度自主的自动巡航无人机系统。该系统能够按照预设路径自主飞行，完成各种巡航任务，如电力巡线、森林防火、边境巡逻和灾害监测等。

    1.1 系统特点

    • 基于STM32F4和PX4的高性能嵌入式飞控系统
    • 多传感器融合技术实现精确定位和姿态估计
    • Wi-Fi/4G双模无线通信，支持远程控制和数据传输
    • 基于ROS的智能路径规划算法，实现复杂环境下的自主导航
    • 模块化设计，易于扩展和维护

    1.2 技术栈

    • 嵌入式开发：STM32F4 MCU，PX4飞控系统，C/C++编程语言
    • 传感器集成：GPS、IMU（加速度计、陀螺仪、磁力计）、气压计
    • 无线通信：Wi-Fi模块（短距离），4G模块（远距离），MAVLink协议
    • 路径规划：ROS框架，Python编程语言
    • 开发工具：STM32CubeIDE，QGroundControl地面站软件

    2. 系统设计

    2.1 硬件架构

    硬件系统主要由以下模块构成：

    1. 飞控主板：采用STM32F4系列MCU，运行PX4飞控系统
    2. 定位模块：集成GPS模块，提供精确的全球定位信息
    3. 姿态测量：IMU（惯性测量单元）包含加速度计、陀螺仪和磁力计
    4. 高度测量：气压计用于测量相对高度和垂直速度
    5. 通信模块：Wi-Fi模块用于短距离高带宽通信，4G模块用于远距离通信
    6. 动力系统：电机驱动控制四个无刷电机
    7. 视觉系统：高清摄像头用于环境感知和目标识别
    8. 电源系统：锂电池供电，配备电源管理模块

    2.2 软件架构

    软件系统主要包括以下组件：

    1. PX4飞控系统：

      • 传感器驱动：负责读取和处理各类传感器数据
      • 姿态估计：使用扩展卡尔曼滤波(EKF)融合IMU、GPS等数据
      • 位置控制：实现精确的位置保持和轨迹跟踪
      • 飞行模式：包括手动、半自动、全自动等多种飞行模式
      • 通信模块：基于MAVLink协议与地面站和ROS节点通信

    2. 地面站（QGroundControl）：

      • 飞行监控：实时显示飞行状态、位置和传感器数据
      • 任务规划：设计巡航路径，设置航点和任务参数
      • 参数配置：调整PID参数，设置飞行限制等
      • 固件更新：支持远程固件升级

    3. ROS（机器人操作系统）节点：

      • 路径规划：使用A*或RRT算法进行全局路径规划
      • 障碍物检测：基于视觉或激光雷达数据进行实时障碍物检测
      • SLAM建图：同步定位与地图构建，用于未知环境导航

    4. 通信流程：

      • PX4飞控系统通过MAVLink协议与地面站和ROS节点进行双向通信
      • 地面站发送控制指令和任务信息给飞控系统
      • ROS节点将规划的路径、检测到的障碍物信息发送给飞控系统
      • 飞控系统实时反馈飞行状态和传感器数据给地面站和ROS节点

    这种分层的软件架构设计具有以下优势：

    • 模块化：各个组件功能明确，便于开发和维护
    • 灵活性：可以根据需求easily添加或替换功能模块
    • 可扩展性：支持添加新的传感器和算法以增强系统能力
    • 可靠性：核心飞控功能由成熟的PX4系统保障，提高系统稳定性

    3. 核心代码实现

    3.1 姿态估计

    姿态估计是自动巡航无人机系统的关键模块之一。我们使用四元数表示姿态，并采用互补滤波算法融合加速度计和陀螺仪数据。以下是核心代码实现：

    1. #include 
    2.  
    3. // 四元数结构体
    4. typedef struct {
    5.     float w, x, y, z;
    6. } Quaternion;
    7.  
    8. // 姿态估计参数
    9. #define dt 0.01f  // 采样周期
    10. #define alpha 0.98f  // 互补滤波系数
    11.  
    12. Quaternion attitude = {1.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f};  // 初始姿态
    13.  
    14. void attitudeUpdate(float acc[3], float gyro[3]) {
    15.     // 归一化加速度
    16.     float accMag = sqrt(acc[0]*acc[0] + acc[1]*acc[1] + acc[2]*acc[2]);
    17.     float ax = acc[0] / accMag;
    18.     float ay = acc[1] / accMag;
    19.     float az = acc[2] / accMag;
    20.  
    21.     // 基于加速度计算俯仰角和横滚角
    22.     float pitch = atan2(-ax, sqrt(ay*ay + az*az));
    23.     float roll = atan2(ay, az);
    24.  
    25.     // 构造基于加速度的四元数
    26.     Quaternion qAcc;
    27.     qAcc.w = cos(roll/2) * cos(pitch/2);
    28.     qAcc.x = cos(roll/2) * sin(pitch/2);
    29.     qAcc.y = sin(roll/2) * cos(pitch/2);
    30.     qAcc.z = -sin(roll/2) * sin(pitch/2);
    31.  
    32.     // 基于陀螺仪数据的四元数微分方程
    33.     float qDot[4];
    34.     qDot[0] = 0.5f * (-attitude.x*gyro[0] - attitude.y*gyro[1] - attitude.z*gyro[2]);
    35.     qDot[1] = 0.5f * (attitude.w*gyro[0] + attitude.y*gyro[2] - attitude.z*gyro[1]);
    36.     qDot[2] = 0.5f * (attitude.w*gyro[1] - attitude.x*gyro[2] + attitude.z*gyro[0]);
    37.     qDot[3] = 0.5f * (attitude.w*gyro[2] + attitude.x*gyro[1] - attitude.y*gyro[0]);
    38.  
    39.     // 更新姿态四元数
    40.     attitude.w += qDot[0] * dt;
    41.     attitude.x += qDot[1] * dt;
    42.     attitude.y += qDot[2] * dt;
    43.     attitude.z += qDot[3] * dt;
    44.  
    45.     // 互补滤波
    46.     attitude.w = alpha * attitude.w + (1-alpha) * qAcc.w;
    47.     attitude.x = alpha * attitude.x + (1-alpha) * qAcc.x;
    48.     attitude.y = alpha * attitude.y + (1-alpha) * qAcc.y;
    49.     attitude.z = alpha * attitude.z + (1-alpha) * qAcc.z;
    50.  
    51.     // 归一化四元数
    52.     float mag = sqrt(attitude.w*attitude.w + attitude.x*attitude.x + 
    53.                      attitude.y*attitude.y + attitude.z*attitude.z);
    54.     attitude.w /= mag;
    55.     attitude.x /= mag;
    56.     attitude.y /= mag;
    57.     attitude.z /= mag;
    58. }

    代码说明：

    1. 我们定义了一个Quaternion结构体来表示姿态四元数。
    2. attitudeUpdate函数接收加速度计和陀螺仪的原始数据作为输入。
    3. 首先处理加速度计数据，计算出俯仰角和横滚角，并构造对应的四元数。
    4. 然后利用陀螺仪数据，通过四元数微分方程更新姿态。
    5. 使用互补滤波算法融合加速度计和陀螺仪的结果，alpha参数决定了各自的权重。
    6. 最后对结果四元数进行归一化，确保其表示有效的旋转。

    这种方法结合了加速度计的长期稳定性和陀螺仪的短期准确性，能够得到更加精确的姿态估计。

    3.2 位置控制

    位置控制是实现自动巡航的关键。我们使用PID控制器来实现精确的位置保持和轨迹跟踪。以下是简化的PID控制器实现：

    1. #include 
    2.  
    3. typedef struct {
    4.     float Kp, Ki, Kd;  // PID参数
    5.     float integral;    // 积分项
    6.     float prevError;   // 上一次的误差
    7. } PIDController;
    8.  
    9. // 初始化PID控制器
    10. void initPIDController(PIDController* pid, float Kp, float Ki, float Kd) {
    11.     pid->Kp = Kp;
    12.     pid->Ki = Ki;
    13.     pid->Kd = Kd;
    14.     pid->integral = 0.0f;
    15.     pid->prevError = 0.0f;
    16. }
    17.  
    18. // PID控制器更新函数
    19. float updatePID(PIDController* pid, float setpoint, float measurement, float dt) {
    20.     float error = setpoint - measurement;
    21.     
    22.     // 比例项
    23.     float P = pid->Kp * error;
    24.     
    25.     // 积分项
    26.     pid->integral += error * dt;
    27.     float I = pid->Ki * pid->integral;
    28.     
    29.     // 微分项
    30.     float derivative = (error - pid->prevError) / dt;
    31.     float D = pid->Kd * derivative;
    32.     
    33.     // 计算输出
    34.     float output = P + I + D;
    35.     
    36.     // 更新上一次误差
    37.     pid->prevError = error;
    38.     
    39.     return output;
    40. }
    41.  
    42. // 位置控制主函数
    43. void positionControl(float targetPosition[3], float currentPosition[3], float* outputs) {
    44.     static PIDController pidX, pidY, pidZ;
    45.     
    46.     // 初始化PID控制器（仅在第一次调用时执行）
    47.     static int initialized = 0;
    48.     if (!initialized) {
    49.         initPIDController(&pidX, 1.0f, 0.1f, 0.05f);  // 示例PID参数
    50.         initPIDController(&pidY, 1.0f, 0.1f, 0.05f);
    51.         initPIDController(&pidZ, 1.5f, 0.15f, 0.1f);  // 垂直方向通常需要更强的控制
    52.         initialized = 1;
    53.     }
    54.     
    55.     // 更新每个轴的PID控制器
    56.     float dt = 0.01f;  // 假设控制周期为10ms
    57.     outputs[0] = updatePID(&pidX, targetPosition[0], currentPosition[0], dt);
    58.     outputs[1] = updatePID(&pidY, targetPosition[1], currentPosition[1], dt);
    59.     outputs[2] = updatePID(&pidZ, targetPosition[2], currentPosition[2], dt);
    60. }

    代码说明：

    1. PIDController结构体包含PID控制器的参数和状态。
    2. initPIDController函数用于初始化PID控制器的参数。
    3. updatePID函数实现了PID控制算法的核心逻辑，包括比例、积分和微分三个部分。
    4. positionControl函数是位置控制的主函数，它为X、Y、Z三个轴分别创建和更新PID控制器。
    5. 控制器的输出可以直接用作无人机的速度或加速度指令，具体取决于飞控系统的接口设计。

    这个简化的PID控制器为每个轴独立控制，在实际应用中可能需要考虑轴间耦合和更复杂的动力学模型。

    3.3 路径规划

    路径规划模块使用ROS（机器人操作系统）和Python实现。我们采用A*算法进行全局路径规划。以下是简化的实现：

    1. import rospy
    2. from geometry_msgs.msg import PoseStamped
    3. from nav_msgs.msg import OccupancyGrid, Path
    4. import numpy as np
    5.  
    6. class AStarPlanner:
    7.     def __init__(self):
    8.         self.map = None
    9.         self.start = None
    10.         self.goal = None
    11.         self.path = []
    12.  
    13.         # ROS节点初始化
    14.         rospy.init_node('astar_planner')
    15.         self.map_sub = rospy.Subscriber('/map', OccupancyGrid, self.map_callback)
    16.         self.start_sub = rospy.Subscriber('/start_pose', PoseStamped, self.start_callback)
    17.         self.goal_sub = rospy.Subscriber('/goal_pose', PoseStamped, self.goal_callback)
    18.         self.path_pub = rospy.Publisher('/path', Path, queue_size=1)
    19.  
    20.     def map_callback(self, msg):
    21.         self.map = np.array(msg.data).reshape((msg.info.height, msg.info.width))
    22.  
    23.     def start_callback(self, msg):
    24.         self.start = (int(msg.pose.position.x), int(msg.pose.position.y))
    25.         self.plan()
    26.  
    27.     def goal_callback(self, msg):
    28.         self.goal = (int(msg.pose.position.x), int(msg.pose.position.y))
    29.         self.plan()
    30.  
    31.     def heuristic(self, a, b):
    32.         return np.sqrt((b[0] - a[0]) ** 2 + (b[1] - a[1]) ** 2)
    33.     def get_neighbors(self, node):
    34.         directions = [(0,1),(0,-1),(1,0),(-1,0),(1,1),(1,-1),(-1,1),(-1,-1)]
    35.         neighbors = []
    36.         for direction in directions:
    37.             neighbor = (node[0] + direction[0], node[1] + direction[1])
    38.             if 0 <= neighbor[0] < self.map.shape[0] and 0 <= neighbor[1] < self.map.shape[1]:
    39.                 if self.map[neighbor] == 0:  # 假设0表示自由空间
    40.                     neighbors.append(neighbor)
    41.         return neighbors
    42.  
    43.     def astar(self):
    44.         open_set = set([self.start])
    45.         closed_set = set()
    46.         came_from = {}
    47.         g_score = {self.start: 0}
    48.         f_score = {self.start: self.heuristic(self.start, self.goal)}
    49.  
    50.         while open_set:
    51.             current = min(open_set, key=lambda x: f_score[x])
    52.  
    53.             if current == self.goal:
    54.                 path = []
    55.                 while current in came_from:
    56.                     path.append(current)
    57.                     current = came_from[current]
    58.                 path.append(self.start)
    59.                 return path[::-1]
    60.  
    61.             open_set.remove(current)
    62.             closed_set.add(current)
    63.  
    64.             for neighbor in self.get_neighbors(current):
    65.                 if neighbor in closed_set:
    66.                     continue
    67.                 tentative_g_score = g_score[current] + self.heuristic(current, neighbor)
    68.  
    69.                 if neighbor not in open_set:
    70.                     open_set.add(neighbor)
    71.                 elif tentative_g_score >= g_score[neighbor]:
    72.                     continue
    73.  
    74.                 came_from[neighbor] = current
    75.                 g_score[neighbor] = tentative_g_score
    76.                 f_score[neighbor] = g_score[neighbor] + self.heuristic(neighbor, self.goal)
    77.  
    78.         return None  # 没有找到路径
    79.  
    80.     def plan(self):
    81.         if self.map is not None and self.start is not None and self.goal is not None:
    82.             self.path = self.astar()
    83.             if self.path:
    84.                 # 发布路径消息
    85.                 path_msg = Path()
    86.                 path_msg.header.frame_id = "map"
    87.                 path_msg.header.stamp = rospy.Time.now()
    88.                 for point in self.path:
    89.                     pose = PoseStamped()
    90.                     pose.pose.position.x = point[0]
    91.                     pose.pose.position.y = point[1]
    92.                     path_msg.poses.append(pose)
    93.                 self.path_pub.publish(path_msg)
    94.             else:
    95.                 rospy.logwarn("No path found")
    96.  
    97. if __name__ == '__main__':
    98.     planner = AStarPlanner()
    99.     rospy.spin()

    代码说明：

    1. AStarPlanner类实现了A*路径规划算法。

    2. 使用ROS的订阅者接收地图、起点和终点信息：

      • /map: 接收占用栅格地图
      • /start_pose: 接收起点位置
      • /goal_pose: 接收终点位置

    3. map_callback, start_callback, goal_callback 函数处理接收到的数据。

    4. heuristic函数计算两点间的欧几里得距离，作为A*算法的启发函数。

    5. get_neighbors函数返回给定节点的有效邻居节点。

    6. astar函数实现了A*算法的核心逻辑：

      • 使用open_set和closed_set来管理待探索和已探索的节点
      • f_score = g_score + heuristic，用于选择最优节点
      • 当找到目标节点时，通过came_from字典回溯构建路径
      • 如果无法找到路径，返回None

    7. plan函数是路径规划的主函数：

      • 检查是否已接收到必要的信息（地图、起点、终点）
      • 调用astar函数进行路径规划
      • 如果找到路径，将其转换为ROS的Path消息并发布

    8. 在主函数中，我们创建AStarPlanner实例并使用rospy.spin()保持节点运行。

    个路径规划模块的主要特点：

    • 使用ROS框架，便于与其他ROS节点（如定位、控制模块）集成
    • 实现了A*算法，能够在给定的栅格地图上找到最优路径
    • 考虑了障碍物避免，只在自由空间中规划路径
    • 支持实时规划，当接收到新的起点或终点时会重新规划
    • 将规划结果以标准的ROS Path消息格式发布，便于其他模块使用

    在实际应用中，这个基础实现可以进一步优化：

    1. 添加路径平滑处理，使路径更适合无人机飞行
    2. 实现动态避障，考虑移动障碍物
    3. 优化A*算法，如使用Jump Point Search等变体提高效率
    4. 添加局部路径规划，以应对地图变化或未知障碍物

    4. 项目总结

    本自动巡航无人机系统集成了多项关键技术：

    1. 基于STM32F4和PX4的嵌入式飞控系统，实现了稳定的飞行控制
    2. 多传感器融合的姿态估计算法，提高了飞行姿态的精确度
    3. PID控制器实现的位置控制，确保了精确的路径跟踪
    4. 基于ROS的A*路径规划算法，实现了智能化的任务规划

    通过这些模块的协同工作，系统能够完成复杂环境下的自主巡航任务。

     

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/qq_40431685/article/details/140405679