全自主巡航無人機項目思路：STM32/PX4 + ROS + AI 實現從傳感融合到智能規劃的端到端解決方案

1. 項目概述

本項目旨在設計并實現一款高度自主的自動巡航無人機系統。該系統能夠按照預設路徑自主飛行，完成各種巡航任務，如電力巡線、森林防火、邊境巡邏和災害監測等。

1.1 系統特點

基于STM32F4和PX4的高性能嵌入式飛控系統
多傳感器融合技術實現精確定位和姿態估計
Wi-Fi/4G雙模無線通信，支持遠程控制和數據傳輸
基于ROS的智能路徑規劃算法，實現復雜環境下的自主導航
模塊化設計，易于擴展和維護

1.2 技術棧

嵌入式開發：STM32F4 MCU，PX4飛控系統，C/C++編程語言
傳感器集成：GPS、IMU（加速度計、陀螺儀、磁力計）、氣壓計
無線通信：Wi-Fi模塊（短距離），4G模塊（遠距離），MAVLink協議
路徑規劃：ROS框架，Python編程語言
開發工具：STM32CubeIDE，QGroundControl地面站軟件

2. 系統設計

2.1 硬件架構

硬件系統主要由以下模塊構成：

飛控主板：采用STM32F4系列MCU，運行PX4飛控系統
定位模塊：集成GPS模塊，提供精確的全球定位信息
姿態測量：IMU（慣性測量單元）包含加速度計、陀螺儀和磁力計
高度測量：氣壓計用于測量相對高度和垂直速度
通信模塊：Wi-Fi模塊用于短距離高帶寬通信，4G模塊用于遠距離通信
動力系統：電機驅動控制四個無刷電機
視覺系統：高清攝像頭用于環境感知和目標識別
電源系統：鋰電池供電，配備電源管理模塊

2.2 軟件架構

軟件系統主要包括以下組件：

PX4飛控系統：
- 傳感器驅動：負責讀取和處理各類傳感器數據
- 姿態估計：使用擴展卡爾曼濾波(EKF)融合IMU、GPS等數據
- 位置控制：實現精確的位置保持和軌跡跟蹤
- 飛行模式：包括手動、半自動、全自動等多種飛行模式
- 通信模塊：基于MAVLink協議與地面站和ROS節點通信
地面站（QGroundControl）：
- 飛行監控：實時顯示飛行狀態、位置和傳感器數據
- 任務規劃：設計巡航路徑，設置航點和任務參數
- 參數配置：調整PID參數，設置飛行限制等
- 固件更新：支持遠程固件升級
ROS（機器人操作系統）節點：
- 路徑規劃：使用A*或RRT算法進行全局路徑規劃
- 障礙物檢測：基于視覺或激光雷達數據進行實時障礙物檢測
- SLAM建圖：同步定位與地圖構建，用于未知環境導航
通信流程：
- PX4飛控系統通過MAVLink協議與地面站和ROS節點進行雙向通信
- 地面站發送控制指令和任務信息給飛控系統
- ROS節點將規劃的路徑、檢測到的障礙物信息發送給飛控系統
- 飛控系統實時反饋飛行狀態和傳感器數據給地面站和ROS節點

這種分層的軟件架構設計具有以下優勢：

模塊化：各個組件功能明確，便于開發和維護
靈活性：可以根據需求easily添加或替換功能模塊
可擴展性：支持添加新的傳感器和算法以增強系統能力
可靠性：核心飛控功能由成熟的PX4系統保障，提高系統穩定性

3. 核心代碼實現

3.1 姿態估計

姿態估計是自動巡航無人機系統的關鍵模塊之一。我們使用四元數表示姿態，并采用互補濾波算法融合加速度計和陀螺儀數據。以下是核心代碼實現：

#include <math.h>// 四元數結構體
typedef struct {float w, x, y, z;
} Quaternion;// 姿態估計參數
#define dt 0.01f  // 采樣周期
#define alpha 0.98f  // 互補濾波系數Quaternion attitude = {1.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f};  // 初始姿態void attitudeUpdate(float acc[3], float gyro[3]) {// 歸一化加速度float accMag = sqrt(acc[0]*acc[0] + acc[1]*acc[1] + acc[2]*acc[2]);float ax = acc[0] / accMag;float ay = acc[1] / accMag;float az = acc[2] / accMag;// 基于加速度計算俯仰角和橫滾角float pitch = atan2(-ax, sqrt(ay*ay + az*az));float roll = atan2(ay, az);// 構造基于加速度的四元數Quaternion qAcc;qAcc.w = cos(roll/2) * cos(pitch/2);qAcc.x = cos(roll/2) * sin(pitch/2);qAcc.y = sin(roll/2) * cos(pitch/2);qAcc.z = -sin(roll/2) * sin(pitch/2);// 基于陀螺儀數據的四元數微分方程float qDot[4];qDot[0] = 0.5f * (-attitude.x*gyro[0] - attitude.y*gyro[1] - attitude.z*gyro[2]);qDot[1] = 0.5f * (attitude.w*gyro[0] + attitude.y*gyro[2] - attitude.z*gyro[1]);qDot[2] = 0.5f * (attitude.w*gyro[1] - attitude.x*gyro[2] + attitude.z*gyro[0]);qDot[3] = 0.5f * (attitude.w*gyro[2] + attitude.x*gyro[1] - attitude.y*gyro[0]);// 更新姿態四元數attitude.w += qDot[0] * dt;attitude.x += qDot[1] * dt;attitude.y += qDot[2] * dt;attitude.z += qDot[3] * dt;// 互補濾波attitude.w = alpha * attitude.w + (1-alpha) * qAcc.w;attitude.x = alpha * attitude.x + (1-alpha) * qAcc.x;attitude.y = alpha * attitude.y + (1-alpha) * qAcc.y;attitude.z = alpha * attitude.z + (1-alpha) * qAcc.z;// 歸一化四元數float mag = sqrt(attitude.w*attitude.w + attitude.x*attitude.x + attitude.y*attitude.y + attitude.z*attitude.z);attitude.w /= mag;attitude.x /= mag;attitude.y /= mag;attitude.z /= mag;
}

代碼說明：

我們定義了一個Quaternion結構體來表示姿態四元數。
attitudeUpdate函數接收加速度計和陀螺儀的原始數據作為輸入。
首先處理加速度計數據，計算出俯仰角和橫滾角，并構造對應的四元數。
然后利用陀螺儀數據，通過四元數微分方程更新姿態。
使用互補濾波算法融合加速度計和陀螺儀的結果，alpha參數決定了各自的權重。
最后對結果四元數進行歸一化，確保其表示有效的旋轉。

這種方法結合了加速度計的長期穩定性和陀螺儀的短期準確性，能夠得到更加精確的姿態估計。

3.2 位置控制

位置控制是實現自動巡航的關鍵。我們使用PID控制器來實現精確的位置保持和軌跡跟蹤。以下是簡化的PID控制器實現：

#include <math.h>typedef struct {float Kp, Ki, Kd;  // PID參數float integral;    // 積分項float prevError;   // 上一次的誤差
} PIDController;// 初始化PID控制器
void initPIDController(PIDController* pid, float Kp, float Ki, float Kd) {pid->Kp = Kp;pid->Ki = Ki;pid->Kd = Kd;pid->integral = 0.0f;pid->prevError = 0.0f;
}// PID控制器更新函數
float updatePID(PIDController* pid, float setpoint, float measurement, float dt) {float error = setpoint - measurement;// 比例項float P = pid->Kp * error;// 積分項pid->integral += error * dt;float I = pid->Ki * pid->integral;// 微分項float derivative = (error - pid->prevError) / dt;float D = pid->Kd * derivative;// 計算輸出float output = P + I + D;// 更新上一次誤差pid->prevError = error;return output;
}// 位置控制主函數
void positionControl(float targetPosition[3], float currentPosition[3], float* outputs) {static PIDController pidX, pidY, pidZ;// 初始化PID控制器（僅在第一次調用時執行）static int initialized = 0;if (!initialized) {initPIDController(&pidX, 1.0f, 0.1f, 0.05f);  // 示例PID參數initPIDController(&pidY, 1.0f, 0.1f, 0.05f);initPIDController(&pidZ, 1.5f, 0.15f, 0.1f);  // 垂直方向通常需要更強的控制initialized = 1;}// 更新每個軸的PID控制器float dt = 0.01f;  // 假設控制周期為10msoutputs[0] = updatePID(&pidX, targetPosition[0], currentPosition[0], dt);outputs[1] = updatePID(&pidY, targetPosition[1], currentPosition[1], dt);outputs[2] = updatePID(&pidZ, targetPosition[2], currentPosition[2], dt);
}

代碼說明：

PIDController結構體包含PID控制器的參數和狀態。
initPIDController函數用于初始化PID控制器的參數。
updatePID函數實現了PID控制算法的核心邏輯，包括比例、積分和微分三個部分。
positionControl函數是位置控制的主函數，它為X、Y、Z三個軸分別創建和更新PID控制器。
控制器的輸出可以直接用作無人機的速度或加速度指令，具體取決于飛控系統的接口設計。

這個簡化的PID控制器為每個軸獨立控制，在實際應用中可能需要考慮軸間耦合和更復雜的動力學模型。

3.3 路徑規劃

路徑規劃模塊使用ROS（機器人操作系統）和Python實現。我們采用A*算法進行全局路徑規劃。以下是簡化的實現：

import rospy
from geometry_msgs.msg import PoseStamped
from nav_msgs.msg import OccupancyGrid, Path
import numpy as npclass AStarPlanner:def __init__(self):self.map = Noneself.start = Noneself.goal = Noneself.path = []# ROS節點初始化rospy.init_node('astar_planner')self.map_sub = rospy.Subscriber('/map', OccupancyGrid, self.map_callback)self.start_sub = rospy.Subscriber('/start_pose', PoseStamped, self.start_callback)self.goal_sub = rospy.Subscriber('/goal_pose', PoseStamped, self.goal_callback)self.path_pub = rospy.Publisher('/path', Path, queue_size=1)def map_callback(self, msg):self.map = np.array(msg.data).reshape((msg.info.height, msg.info.width))def start_callback(self, msg):self.start = (int(msg.pose.position.x), int(msg.pose.position.y))self.plan()def goal_callback(self, msg):self.goal = (int(msg.pose.position.x), int(msg.pose.position.y))self.plan()def heuristic(self, a, b):return np.sqrt((b[0] - a[0]) ** 2 + (b[1] - a[1]) ** 2)def get_neighbors(self, node):directions = [(0,1),(0,-1),(1,0),(-1,0),(1,1),(1,-1),(-1,1),(-1,-1)]neighbors = []for direction in directions:neighbor = (node[0] + direction[0], node[1] + direction[1])if 0 <= neighbor[0] < self.map.shape[0] and 0 <= neighbor[1] < self.map.shape[1]:if self.map[neighbor] == 0:  # 假設0表示自由空間neighbors.append(neighbor)return neighborsdef astar(self):open_set = set([self.start])closed_set = set()came_from = {}g_score = {self.start: 0}f_score = {self.start: self.heuristic(self.start, self.goal)}while open_set:current = min(open_set, key=lambda x: f_score[x])if current == self.goal:path = []while current in came_from:path.append(current)current = came_from[current]path.append(self.start)return path[::-1]open_set.remove(current)closed_set.add(current)for neighbor in self.get_neighbors(current):if neighbor in closed_set:continuetentative_g_score = g_score[current] + self.heuristic(current, neighbor)if neighbor not in open_set:open_set.add(neighbor)elif tentative_g_score >= g_score[neighbor]:continuecame_from[neighbor] = currentg_score[neighbor] = tentative_g_scoref_score[neighbor] = g_score[neighbor] + self.heuristic(neighbor, self.goal)return None  # 沒有找到路徑def plan(self):if self.map is not None and self.start is not None and self.goal is not None:self.path = self.astar()if self.path:# 發布路徑消息path_msg = Path()path_msg.header.frame_id = "map"path_msg.header.stamp = rospy.Time.now()for point in self.path:pose = PoseStamped()pose.pose.position.x = point[0]pose.pose.position.y = point[1]path_msg.poses.append(pose)self.path_pub.publish(path_msg)else:rospy.logwarn("No path found")if __name__ == '__main__':planner = AStarPlanner()rospy.spin()

代碼說明：

AStarPlanner類實現了A*路徑規劃算法。
使用ROS的訂閱者接收地圖、起點和終點信息：
- /map: 接收占用柵格地圖
- /start_pose: 接收起點位置
- /goal_pose: 接收終點位置
map_callback,?start_callback,?goal_callback?函數處理接收到的數據。
heuristic函數計算兩點間的歐幾里得距離，作為A*算法的啟發函數。
get_neighbors函數返回給定節點的有效鄰居節點。
astar函數實現了A*算法的核心邏輯：
- 使用open_set和closed_set來管理待探索和已探索的節點
- f_score = g_score + heuristic，用于選擇最優節點
- 當找到目標節點時，通過came_from字典回溯構建路徑
- 如果無法找到路徑，返回None
plan函數是路徑規劃的主函數：
- 檢查是否已接收到必要的信息（地圖、起點、終點）
- 調用astar函數進行路徑規劃
- 如果找到路徑，將其轉換為ROS的Path消息并發布
在主函數中，我們創建AStarPlanner實例并使用rospy.spin()保持節點運行。