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看到一篇不错的关于无人机飞行控制的科普贴，分享给大家。
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无人机作为新兴行业，用户以小白居多，
那么，如何从众多小白中脱颖而出，化身为老司机呢？
你只需要跟着小曼魔鬼般的步伐走起来，今天我们先讲最核心的飞控篇。
掌握这些干货，足以吹牛装逼充大神了~
10年前，无人机行业考虑的是如何让飞机稳定飞起来、飞得更快、飞得更高。
无人机的应用也主要是在军事等神秘领域。
如今，随着芯片、人工智能、大数据技术的发展，
无人机开始向智能化、终端化、集群化的趋势发展。
几年的时间让无人机从远离人们视野的军事应用飞入了寻常百姓家，
更多的小白用户开始接触到无人机，只需要通过短暂的学习，
也可以进行稳定安全的操作，体验了一把飞行和航拍的乐趣~
不可否认，飞控技术的发展是这十年无人机变化的最大推手。
但是，你真的了解飞控是什么吗？
下面小曼为你仔细解读多轴飞行器的飞控是如何运行的。
飞控是什么？
飞行控制系统（Flight control system）简称飞控，
可以看作飞行器的大脑。多轴飞行器的飞行、悬停，
姿态变化等等都是由多种传感器将飞行器本身的姿态数据传回飞控，
再由飞控通过运算和判断下达指令，由执行机构完成动作和飞行姿态调整。
飞控可以理解成无人机的CPU系统，是无人机的核心部件，
其功能主要是发送各种指令，并且处理各部件传回的数据。
类似于人体的大脑，对身体各个部位发送指令，并且接收各部件传回的信息，
运算后发出新的指令。例如，大脑指挥手去拿一杯水，手触碰到杯壁后，
因为水太烫而缩回，并且将此信息传回给大脑，大脑会根据实际情况重新发送新的指令。
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飞控的主要组成部分
无人机飞控一般包括传感器、机载计算机和伺服作动设备三大部分，
实现的功能主要有无人机姿态稳定和控制、无人机任务设备管理和应急控制三大类。
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传感器
多轴无人机机身大量装配的各种传感器，
包括GPS、气压计、陀螺仪、指南针以及地磁感应等，
可以采集角速率、姿态、位置、加速度、高度和空速等，是飞控系统的基础。
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机载计算机
机载计算机作为无人机的CPU，是飞控的中枢系统，
类似于人体大脑的中枢神经，负责整个无人机姿态的运算和判断；
同时，也操控着传感器和伺服作动设备。
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伺服作动设备
无人机执行机构都是伺服作动设备，是导航飞控系统的重要组成部分。
其主要功能是根据飞控计算机的指令，按规定执行动作。
对于固定翼无人机来说，主要通过调整机翼角度和发动机运转速度，实现对无人机的飞行控制。
多轴无人机的执行机构包括螺旋桨、电调和电机。
多轴无人机飞控通过电调传输到螺旋桨的控制信号，
来控制电机，带动螺旋桨转动，最终实现无人机的悬停、
升降、前进等飞行状态的调整。
此图是无人机朝红色箭头方向前进时，四个螺旋桨的旋转方向。
你可能会发现对角线上的一对螺旋桨（M1和M3）方向一致，
相邻螺旋桨旋转方向相反。关于螺旋桨的飞行原理，小曼在后面的文章中会单独介绍。
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飞控的种类
目前飞控的主要种类有两种“开源飞控”、“自研飞控”。
接触过无人机行业的人都知道，如何使飞控更加安全，
更易操控是无人机研发的大难点！
那么，我们的攻城狮们又是如何举步维艰的走到今天的呢？
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开源飞控
“开源飞控”是市面上最常见的飞控，其来源于“DIY DRONE”时期，
最开始是为了满足欧美“极客”、“创客”对于自由飞行的梦想。
开源飞控即公开通用的源代码数据库，程序猿都可以免费使用。
这样也存在一定的弊端：一套初级的源代码不可能适用于所有飞行器；
也会为后续的维护和开发留有先天性不足。
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自研飞控
由于开源飞控的先天性不足，要想进行商业化生产，
正规的无人机企业必须要开发自己的飞控系统。
目前几家知名的无人机公司都是从自研飞控起家的，
基本上都经历了多年的技术沉淀。
即使是后来居上的曼塔智能，
无论是之前的产品朱雀、还是新推出的产品S6，
采用的都是自研飞控。
自研飞控十分耗时耗力，但带来的好处是硬件和软件实现完美匹配，
有着更高的安全性和稳定性，为后续的开发和改进做出更多积累。
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飞控的发展趋势
每个飞控系统都可能成为未来的信息终端
目前这个阶段有点像80 年代的人们使用大哥大，
当个宝贝一样但却没有发挥其很大的作用；而现在的手机已经终端化，
仅仅是遍布全球的终端，人们从终端获取全球有益信息的同时也在贡献着自身的价值。
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未来无人机在各类应用中更像是布撒的一系列终端设备，
飞控作为无人机的核心会在终端化过程中扮演重要作用，
无论在消费、农业、巡视等各领域，飞控将成为数据终端的核心，
大量的飞行状态、任务数据、载荷状态会被记录、回传、分发，
用户或其他利益相关方会通过付费等商业模式获取终端的有用信息。
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飞控通信网络化
随着智能手机增长率的放缓以及无人机终端化的趋势，
移动运营商们也敏锐捕捉到了商机，纷纷推出了面向无人机应用的移动通信解决方案。
这类方案目前采用成熟商用2G、3G、4G 网络，通过定义套餐、开发贴片 SIM 卡组件、天线定制等方式，
使无人机作为终端接入商用网络。虽然还存在网络不稳定、覆盖区域不全等因素，
但随着无人机数据价值的增加、移动通信技术的高速发展驱动以及无人机管控压力的增大，
在不久的将来借助运营商的飞控网络化趋势不可阻挡。
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形成无人机+大数据
在大数据时代，没有人否认原始数据的重要性。无人机+大数据喊了也有一段时间了，
但目前受到终端化刚起步、网络化未完全落地、数据来源少等因素，
无人机的大数据时代还没有真正来临。
在未来无人机发展过程中不应空泛强调大数据的意义，
而更应通过飞控的数据搜集能力获取高频率的有效信息进行分析，
得到能够给行业带来价值的「可视化」数据，直接为行业服务。
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发表于 2017-4-11 15:22:09
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问题专业，描述清楚
伸手党/灌水/看不懂
楼主
是的呢
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谢谢6 ]; `2 t1 f# c& L# i( U$ m Y5 R- T4 ]# E
就服你