【matlab】无人机控制算法开发与应用流程

一、控制算法设计（MATLAB/Simulink）

1. 搭建无人机模型：在 Simulink 中构建表征无人机六自由度（6DOF）飞行动力学的数学模型。
2. 搭建控制器模型：设计并实现控制算法（如 PID、LQR、MPC 等），生成控制指令。
3. 搭建传感器模型：模拟关键传感器（如 IMU、GPS、气压计）的输出特性，包括噪声和延迟。
4. 搭建环境模型（可选）：定义飞行环境特性，如重力、大气密度、风速。

二、视景仿真验证（FlightGear）

1. 环境配置：通过 Telnet 协议建立 MATLAB/Simulink 与 FlightGear 的通信连接，加载指定飞行场景。
2. 可视化：将 Simulink 仿真输出的无人机位置 (x, y, z) 和姿态 (roll, pitch, yaw) 实时驱动 FlightGear 中的 3D 无人机模型，渲染逼真的飞行轨迹和场景。

三、联合仿真

1. 仿真环境搭建：将matlab生成的URDF模型导入gazebo，配置物理属性（质量、碰撞体）。
2. MATLAB-ROS通信​​：使用ROS Toolbox订阅/odom（位姿）、发布/cmd_vel（控制指令）。

四、半实物仿真（HIL）

1. 代码生成：使用Embedded Coder将Simulink控制器转为C代码。
2. 适配硬件接口：PWM输出（电调控制）、SPI读取（IMU数据）
3. 编译烧录：通过Keil/IAR编译代码，经JTAG接口烧录至飞控硬件（如Pixhawk）。
4. HIL测试：实时机运行无人机模型，飞控进行控制。

五、实机调试

1. ​将集成好的算法与参数配置部署到实际无人机飞控硬件上。​​
2. ​​进行实地飞行测试，验证算法在实际物理环境中的性能（稳定性、鲁棒性、跟踪精度）。​​
3. ​​根据飞行数据和表现，分析问题，对控制参数进行细致调整，迭代优化算法性能。​​
4. ​​进行安全性检查、失效模式测试和边界飞行测试。​​