关于飞控、不同的厂商在软件和硬件架构上都是有差别的，但是智能无人机飞控的软件算法都离不开捷联惯导、卡尔曼滤波和PID控制这三种算法。

捷联式惯性导航系统

说到导航，不得不说GPS，它是接受卫星发送的信号计算出自身位置的，但是当GPS设备上方被遮挡后，GPS设备无法定位了。比如在室内、隧道内、地下等场所，基本收不到GPS信号。另一种导航方式是不依赖外界信息的，这种导航叫做惯性导航。

那什么是惯性导航呢？就是利用载体上的加速度计、陀螺仪这两种惯性远见，去分别测出智能无人机的角运动信息和线运动信息，与初始姿态、初始航向、初始位置一起交给计算模块，由计算模块推算出智能无人机的姿态、速度、航向、位置等导航参数的自主式导航方法。

卡尔曼滤波算法

卡尔曼滤波算法的实质是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法。这套算法采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值，在惯性导航系统中有非常广泛的应用。

那么为什么Kalman滤波会应用到惯性导航系统中呢？这主要是因为惯性导航系统的“纯惯性”传感器不足以达到所需的导航精度，为了补偿导航系统的不足，常常使用其他导航设备来提高导航精度，以减小导航误差。所以利用Kalman滤波算法，可以将来自惯性导航系统与其他导航装置的数据（如惯性导航系统计算的位置对照GPS接收机给出的位置信息）加以混合利用，估计和校正未知的惯性导航系统误差。

飞行控制PID算法

PID控制器是一种线性控制器，它主要根据给定值和实际输出值构成控制偏差，然后利用偏差给出合理的控制量。目前主流的几款开源飞控中，无一例外地都是采用PID控制算法来实现智能无人机的姿态和轨迹控制。

PID里的P是Proportion的首字线，是比例的意思，I是Integral的首字线，是积分的意思，D是Differential的首字母，是微分的意思。

那么PID控制器算法能解决什么问题呢？以巡线无人机为例，在没有控制系统的情况下，直接用信号驱动电机带动螺旋桨旋转产生控制力，会出现动态响应太快，或者太慢，或者控制过冲或者不足的现象，巡线无人机根本无法顺利完成起飞和悬停动作。为了解决这些问题，就需要在巡线无人机控制系统回路中加入PID控制器算法。在姿态信息和螺旋桨转速之间建立比例、积分和微分的关系，通过调节巡线无人机各个环节的参数大小，使巡线无人机系统控制达到动态响应迅速、既不过冲、也不欠缺的现象。

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