基于STM32F103与双闭环PID的四旋翼无人机飞控系统设计-拓冰建站

基于STM32F103与双闭环PID的四旋翼无人机飞控系统设计

技术说明：本文围绕STM32F103四旋翼无人机飞控系统进行嵌入式开发复盘，重点整理MPU6050姿态采集、卡尔曼与互补滤波、双闭环PID控制、PWM电机驱动、无线通信、PCB设计以及整机调试等技术要点。内容用于嵌入式控制、飞行器姿态解算和控制算法实现方法交流，不涉及无人机产品推广或商业宣传。

摘要

四旋翼无人机作为低空智能设备领域的前沿研究方向，凭借其模块化机械结构与高机动性特征，在消防救援、农业植保、电力巡逻等多元化场景中展现出卓越的应用能力。本论文系统构建了四旋翼无人机的开发体系，基与STM32f103系列微控制器的主控单元，整合了MPU6050六轴传感器以及2.4G无线通信模块。于算法控制维度，采用卡尔曼滤波算法对陀螺仪和加速度计所采集到的数据实施噪声抑制处理，随后借助互补滤波算法实现多姿态信息融合。控制策略采用双闭环PID架构，内环负责角速率稳定，外环实现姿态角跟踪，同时将高度控制量通过加权算法与姿态控制量进行耦合，电机驱动电路通过PWM信号控制四个电机运行，有效提升了四旋翼无人机在动态环境下的稳定飞行。

关键词：无人机；PID控制；姿态解算

ABSTRACT

As a cutting-edge research direction in low-altitude intelligent equipment, quadrotor drones demonstrate significant application potential in diversified scenarios including emergency rescue, agricultural plant protection, and geographic surveying, leveraging their modular mechanical structure and high maneuverability. This project systematically constructs a comprehensive development framework for quadcopters. The hardware system integrates an STM32F103-series microcontroller-based main control architecture with an MPU6050 six-axis sensor and 2.4GHz wireless communication module.At the data processing level, Kalman filtering is implemented to suppress noise from raw gyroscope and accelerometer data, while a complementary filtering algorithm synthesizes multi-source attitude information, effectively enhancing attitude calculation accuracy under dynamic conditions. The control strategy employs a dual closed-loop PID architecture: the inner loop stabilizes angular rates, and the outer loop tracks attitude angles. Altitude control inputs are coupled with attitude control variables through a weighting algorithm, ultimately generating coordinated PWM signals to drive motor units.

Key words: quadcopter; PID architecture; attitude calculation

第1章绪论

1.1 研究背景及意义

无人机的应用最早可追溯至20世纪初，在一战时曾作为靶机使用，发展至二战时已经可以用来侦察。随着物联网技术的日益发展，传感器、电机、嵌入式微控制器的性能也越来越强大，无人机凭借其简单的结构、灵敏的操控体验、具备垂直起降特性以及显著的低成本效益，广泛的应用于军事、工农业、服务业等各个领域，成为各个行业研究的焦点。

2021年全球无人机市场规模达889亿美元，中国市场规模从2013年的41亿元增至2024年的1737亿元成为了全球最大的无人机制造国。在军事领域方面，无人机体积小且灵活，可以在机体安装各种微型芯片以及模块，用来阵地侦察、无线拦截等；在农业方面，无人机在植被保护、精准施肥、光谱检测的领域广泛使用，在大型牧场可以实现对动物的放养和监控；在商业方面，物流公司试点采取无人机配送，在浙江、江苏等地实现常态化运营，可以直接配送至乡镇，极大降低了物流成本，为低空经济带来活力；在公共安全方面，无人机也可用于灾害救援、边境巡逻、电力检修等。

四旋翼无人机的飞行机制虽相对基础易懂，但涵盖的科技范畴颇为广泛，无论是机体结构的优化设计、传感器配套算法的研发，还是软件架构与控制系统的搭建都需要高科技的支持。本论文针对四旋翼无人机控制系统进行研究，旨在为该类型无人机在民用、商业以及军事领域的产业化进程添砖加瓦，同时开展低成本且高性能无人机的相关研究，可以产生显著的经济效益。

1.2 国内外研究现状

国外对无人机的研究起步较早，20世纪90年代，随着微机电系统（MEMS）技术日益成熟，为四旋翼无人机的发展奠定了基调。2009年，法国Parrot公司制造出了旗下第一款四旋翼无人机AR.Drone，标志着四旋翼无人机迈入商业化阶段。之后美国斯坦福大学、麻省理工学院等高校在无人机的控制算法和硬件设计方面也取得了显著成果。

虽然国内研究起步较晚，但近年来发展迅速，清华大学、北京航空航天大学等高校在无人机的建模、算法和传感器结合方面成功实现了关键性的突破。四旋翼无人机在农业植保、灾害搜救、电力巡检等领域得到了广泛应用。中国大疆科技公司作为近几年迅速崛起的无人机领域企业, 已成为全球领先的无人机研发及制造商，在其创新研发实验室中，已经储备了未来2-3年的前沿科技成果，凭借持续迸发的创造力和想象力，成功攻克诸多技术瓶颈及难题，填补了国内外多项技术空白，稳坐全球同行业领军之位，其销售额占全球总量的半壁江山。在农业方面，极飞科技（XAG）是国内农业无人机领域的领军企业，专注于农业科技和智能设备的研发与主要产品为农业植保无人机，广泛应用于农药喷洒、播种、施肥等农业作业。其采用高精度导航和智能控制系统，实现精准作业，减少农药和化肥使用。支持全自动飞行和作业，提升效率并降低操作难度。通过数据分析和人工智能优化作业流程，提供决策支持。在国内农业无人机市场占据重要份额，用户覆盖广泛。产品已进入东南亚、南美、非洲等市场，推动全球农业现代化。

尽管近年来，全球范围内无人机的研究正如火如荼地开展，民用与商用的无人机都实现迅猛发展，然而在无人机相关技术邻域中仍存在诸多亟待解决的问题。例如，传感器误差所导致的积分漂移误差、以及在强烈的外界干扰下控制系统出现震荡等不稳定状况。鉴于此，当前无人机的热点聚焦在姿态估计算法的精度提升与长期稳定性保障、控制算法的精度及稳定性优化、以及路径规划和多飞行器的编队控制等方面成为了当前无人机研究的突破点。当下发展趋势将聚焦于智能化、集群化和多功能化，例如结合人工智能技术实现自主飞行和任务规划：

（1）智能化控制：结合深度学习和强化学习算法，提升飞行器的自主决策能力；

（2）能源与续航：开发高能量密度电池和无线充电技术，延长飞行时间；

（3）多机组协作：研究多飞行器协同控制技术，拓展其在物流配送和灾害拯救中的普及使用。

目前，无人机研究虽在国内外取得了令人瞩目的显著进展，但不可忽视的是，众多技术挑战正成为阻碍其进一步发展的关键因素。未来，随着新材料、新算法和新技术的应用，无人机将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多便利与价值。

1.3 论文主要内容

本论文主要内容分为下面六部分：

第一章绪论部分着重阐释了本课题的研究价值，并对无人机领域在国内外的研究进展、应用范畴以及未来走向进行了系统性概述。

第二章中剖析了四旋翼无人机的两种典型结构特性以及选型依据，探讨了飞行控制原理。通过PWM调制原理与姿态解算算法的协同作用，实现对电机运行状态的精准调控，改变四旋翼无人机的飞行姿态。

第三章详细阐述了四旋翼无人机控制系统的硬件架构设计。包括外设器件的选型原则，MEMS传感器的技术原理、性能特性及型号匹配方案，PCB电路板的原理图设计与布线规范。系统采用STM32F103系列微控制器作为核心处理单元，外围电路模块涵盖电源管理、姿态感知、无线通信、串行通信、电机驱动及遥控信号处理等关键子系统。

第四章则聚焦于软件层面的细节，给出了飞控板和遥控器的软件程序流程图、无线通信协议以及串级PID 控制。

第五章着重对四旋翼无人机试飞前的准备工作进行了全面阐述，内容涵盖环境搭建和试飞时的注意事项。

论文最后对所开展的设计工作进行了系统性总结，剖析了设计过程中存在的技术瓶颈与实施难点，并基于当前研究现状对后续研究方向作出了前瞻性展望。

第2章无人机工作原理

2.1 四旋翼无人机机械结构

四旋翼无人机系由刚性十字交叉架构上配置的4组电机驱动飞行的一种飞行器。其运动控制通过调节4个旋翼电机的转速差异实现升降、转向等动作，机械构造简洁，采用电机直驱方式，无需复杂的机械传动机构。依据电机轴向布局特征，四旋翼无人机可分为X构型与十字构型两种形态，具体结构如图2.1所示。鉴于两类构型在姿态感知与飞行控制方面具有较高相似性，且X构型在实际应用中更具普适性，本设计选用X构型布局方案[1]。

图2.1 无人机电机控制轴的两种模式

2.2 飞行原理

四旋翼无人机的飞行姿态依赖于四台电机的运行状态（包括转速与转向）的协同配合，其基本运动机制如图2.2所示：当电机1和3以顺时针方向旋转驱动桨叶产生升力，同时电机2和4以逆时针方向旋转驱动桨叶产生升力时，顺时针旋转的电机-桨叶组合与逆时针旋转的电机-桨叶组合分别产生的反扭矩相互抵消，确保在四个电机转速同步时机体保持稳定旋转平衡状态。具体运动控制逻辑为：通过调节电机转速差实现空间位移—当电机1和4转速降低（升高）且电机2和3转速升高（降低）时，机体产生向前（后）平移；当电机1和2转速降低（升高）且电机3和4转速升高（降低）时，机体产生向左（右）平移；当四电机转速同步增加（减少）时，机体产生上升（下降）运动；当对角线电机1和3转速升高（降低）且另一对角线电机2和4转速降低（升高）时，机体实现顺时针（逆时针）偏航旋转[2]。

图2.2无人机飞行原理图

无人机的基础飞行姿态主要有三个：垂直飞行、水平飞行（俯仰和翻滚）、偏航飞行。

垂直飞行：如图2.3所示，当四台电机同布执行加速或者减速操作时，无人机通过改变旋翼总升力实现垂直上升或下降运动。

图2.3 垂直飞行电机运行图

水平飞行：如图2.4所示，使M3和M4电机增加转动速度，同时使M2和M1电机降低转动速度，无人机将会向右运动，根据上述操作，同理可得到上下左右四向的飞行姿态。

图2.4 水平飞行电机运行图

偏航飞行：如图2.5所示，使M2和M3增加转动速度，同时使另两个电机M1和M4降低转动速度，则无人机将顺时针方向偏转，根据上述操作，同理可得到逆时针偏转的飞行姿态。

图2.5 偏航飞行电机运行图

2.3 PWM原理

PWM是英文Pulse Width Modulation（脉冲宽度调制)的缩写,它是利用微处理器的数字输出来对模拟电路进行控制的一种技术,通过改变矩形波的占空比来获得不同的平均电压,占空比是指高电平持续时间在1个矩形波周期时间内的百分比。PWM的应用很广，它可以控制灯光的亮度、控制直流电机的转速、输出语音信号等[3]。通过动态调节PWM信号的占空比参数，可精确控制电机的转速特性，进而实现四旋翼无人机的姿态稳定与飞行控制。无人机飞行控制系统的核心在于对电机转速的精准调节。PWM技术通过优化脉冲信号的占空比配置，能够高效调节电机的转速与输出扭矩，从而支撑无人机完成悬停、转向、升降等复杂飞行动作。该技术通过信号调制实现功率分配，确保电机在不同工况下保持最佳运行状态，为飞行控制提供稳定动力基础。

图2.6 PWM原理图

如图2.6所示，控制周期为T=T1+T2。其中T1高电平时间就可以用来控制NMOS导通，T2控制NMOS关断。由于四旋翼无人机具有4个螺旋桨，所以设计4路 PWM驱动4个NMOS管来控制4个电机。

2.4 无人机姿态解算

2.4.1 坐标系

坐标系在姿态解算与飞行控制中占据核心地位，是确定四旋翼无人机空间状态的关键。姿态作为描述无人机空间指向的参数，通常以地理坐标系为基准，定义为绕三个正交轴（俯仰、横滚、偏航）的三维角度。姿态解算的核心任务是将惯性测量单元传感器采集的三维数据，通过坐标变换算法转换为地理坐标系下的姿态角度[4]。

（1）图2.7是空间三维坐标系，无人机可以在这三个方向上任意飞行。

图2.7 地理坐标系

（2）如图2.8所示是无人机机体坐标系，为无人机姿态角。

图2.8 机体坐标系

（3）如图2.9所示为传感器坐标系，传感器的固有坐标系。

图2.9 传感器坐标系

姿态解算的核心任务是将MPU6050传感器所获取的六轴数据精准转换为三维姿态角度数据，具体阐述如下：

（1）首先，通信接口对MPU6050芯片中的数据进行采集，随后程序算法将这些原始数据转换为姿态数据。在此过程中，采用PID算法对姿态角实施精确控制，保障传感器姿态的稳定性与准确性。

（2）在串级PID算法架构中，将俯仰角（pitch）与绕Y轴旋转的角速度归为一组。这是由于绕Y轴的角速度经过积分运算后，其结果恰好对应俯仰角度。而另一组则由横滚角（roll）与X轴的角速度。

2.4.2 姿态解算原理

姿态测量系统主要依赖于三轴加速度计、三轴陀螺仪以及三轴磁力计等传感器协同工作。姿态解算的基本原理是通过准确解析地理坐标系与机体坐标系之间的空间角度关系，进而得到无人机的实时姿态信息。但是因为传感器自身存在的测量误差（特别是陀螺仪的积分漂移误差以及振动干扰导致的加速度计测量偏差），机体坐标系的测量结果往往存在差异进而影响姿态解算的精度。鉴于地理坐标系中无人机所受的重力场与地磁场具有恒定特性，可将地理坐标系下的重力向量与磁场向量通过坐标变换映射至机体坐标系中。变换后的向量与机体坐标系直接测得的向量之间会存在偏差。通过消除这一偏差，可实现对机体坐标系的精确校正，进而获得准确的姿态信息。目前，消除此类误差的常用方法包括卡尔曼滤波算法、互补滤波算法以及姿态插值算法等。考虑到系统的计算资源限制及现有技术资料，本设计采用互补滤波算法，并取得了良好的应用效果。姿态描述方法呈现多样化特征，其中四元数、欧拉角及方向余弦矩阵是较为常见的表示形式。经综合评估，四元数方法在计算效率方面具有显著优势，且在工程实践中得到了广泛应用。因此，本设计最终选定四元数作为姿态描述的主要工具[5]。

四元数是由一个实数加上三个元素i、j、k 组成，四元数一般可表示为，且。假设刚体坐标系为b系，地理坐标系为R系，则地理坐标系R到刚体坐标系b的坐标变换为：

（2.1）

四元数转换成欧拉角的变换为：

（2.2）

2.4.3 姿态控制

在无人机飞行控制领域，姿态解算机制在无人机控制中占据着核心地位，其核心功能在于将无人机的整体姿态解构为三个关键维度：横滚角（roll）、俯仰角（pitch）与偏航角（yaw），这三个角度分别表示了无人机在特定几何平面内绕特定轴的旋转状态。横滚角（roll）对应无人机在YZ平面内绕X轴的旋转；俯仰角（pitch）对应无人机在XZ平面内绕Y轴的旋转；偏航角（yaw）则对应无人机在XY平面内绕Z轴的旋转。

姿态控制的核心目标在于通过精确调节四旋翼无人机的姿态参数，实现机体在三维空间中的全向运动，包括前后、左右、顺时针与逆时针方向的位移。该控制模式通过动态调整无人机的姿态角，使其能够适应复杂多变的飞行任务场景。从系统实现层面分析，姿态控制本质上是通过调节无人机的姿态参数，以达成预期的飞行轨迹。这一过程依赖于对横滚角、俯仰角与偏航角的协同控制，通过实时修正姿态偏差，实现无人机在三维空间中的精准定位与路径跟踪。

如图2.10所示，无人机于YZ平面内X轴转动产生横滚角（roll）主要通过左右旋翼产生的升力控制，所以通过控制横滚角就可以控制无人机左右移动。

图2.10 无人机横滚角

如图2.11所示，四旋翼无人机于XZ平面内围绕Y轴实施俯仰运动时，所形成的俯仰角（Pitch）主要依赖前后旋翼组产生的升力差值进行调控。该控制机制通过建立前后旋翼的升力梯度，使得无人机能够根据俯仰角参数实现纵向（前后方向）的定向位移控制。

图2.11 无人机俯仰角

如图2.12所示，当四旋翼无人机在XY水平面内围绕垂直轴（Z轴）实施旋转动作时，其姿态变化所产生的偏航角（Yaw）需通过旋翼系统产生的升力差值进行精密调控。在旋转执行过程中，位于对角线对称位置的旋翼需维持转速的一致，而交叉对角线位置的旋翼则需构建转速梯度差。基于该升力矢量分配原理，通过调整偏航控制参数即可实现无人机绕Z轴的定向顺时针或逆时针旋转运动。

图2.12 无人机偏航角

第3章无人机的硬件设计

四旋翼无人机系统架构以主控核心单元与外设硬件模块协同工作为基本框架，其硬件组成可划分为动力执行部分、结构支撑部分、能源供给部分及操控交互部分四大功能模块。具体而言，动力执行部分包含电机、电子调速器（ESC）及螺旋桨装置；结构支撑体系由轻量化机架构成；能源供给部分采用高能量密度锂聚合物电池并配备充电管理模块；操控交互部分则为2.4G无线通信。

3.1 外设硬件设计

鉴于本设计基于轻量化便携式的基础上开发无人机，在综合成本效益和实际需求的基础上，对无人机的功能配给与结构方案进行系统和规划：

（1）构建全方向运动控制体系，实现通过地面遥控对无人机进行前向/后向、横向位移及偏航转动的三维空间操控；

（2）基于有刷空心杯电机驱动方案，采用定制化设计的轻质高效无人机动力单元结构。

（3）经对比当前主流机架方案的技术参数比选，最终选定具备减速增扭特性的专用机架系统（具体结构如图3.1所示），该方案通过优化传动比设计显著提升动力系统效率。

图3.1 无人机机架

在无人机的机械系统设计中，机架的选择对系统性能、效率及可靠性有重要影响。本文将从扭矩能力、性能表现及耐摔性三个方面，阐述选择带减速组机架的合理性。

（1）带减速组机架的核心优势在于其高扭矩输出能力。通过减速组的设计，电机输出转矩t经减速比n放大后，实际作用于浆叶的转矩T可显著提升，具体关系为：。这一特性使得带减速组机架能够驱动更大尺寸的浆叶，从而在相同功率下获得更大的升力，显著提升飞行效率和机械系统的负载能力。

（2）带减速组机架在性能方面具有显著优势。当驱动相同尺寸的浆叶时，减速组电机的转速n更高，而电流I更小，损耗更低。这一特性可通过电机电压与转矩公式推导验证：。其中，Cm为磁通量常数，r为电机内阻。转矩公式：。当转速n提升时，若保持输出转矩T不变，则电流I必然降低，从而减少内阻损耗。这一机制使得带减速组机架在相同负载下具有更高的效率与更低的能耗。

（3）该机架的另一大优势在于其耐摔性。由于减速组与电机分离设计，当发生摔落或桨叶卡住等异常情况时，减速组可作为缓冲层可以直接承受冲击力，从而避免电机受损，提升系统的整体可靠性和延长设备使用寿命。

3.2 主控系统硬件设计

3.2.1 控制芯片选型

图3.2 STM32最小系统

在权衡资金投入与性能价格比的基础上，本设计方案选定图3.2所展示的STM32F103C8T6型号单片机作为飞行控制系统的核心控制单元。该芯片采用3.3V直流供电体系，封装形式为48引脚LQFP标准规格。作为意法半导体（ST）公司推出的中低端32位ARM架构微控制器系列，STM32F系列以Cortex-M3内核为核心架构，具备完整的运算处理能力，能够全面满足飞行控制系统对控制精度、运算速度及扩展功能的各项技术指标要求。

3.2.2 电源电路

图3.3 升压电路

在无人机使用时，随着电池电量的持续消耗，电池内电压下降至临界阈值（如瞬间低于3.3V）时，常规稳压电路可能因输入电压不足而无法工作，导致输出中断。为此，需设计升压与稳压复合电源电路（如图3.3所示），具体实现如下：

（1）升压电路：采用升压芯片(ICBL8530)，内置BOOST型DC-DC转换器，外接47uH电感作为能量存储核心，配合芯片内部开关实现电压抬升。肖特基二极管用于电感放电回路，抑制反向电流，提升转换效率。（2）稳压电路：选用662K型稳压芯片，作为升压电路的后续控制器，通过PWM调制开关元件的导通/关断时间，动态调整电压管理开关元件的操作，确保在输入电压波动时仍然可以稳定提供3.3V电压。（3）电容：抑制输入纹波，降低外部干扰对升压电路的影响，平滑稳压电路的输出电压，减少对负载的干扰。

3.2.3 传感器电路

MPU605传感器原理图如图3.4所示，其内部有3轴加速度计和3轴陀螺仪的6自由度（6-DoF）运动处理传感器，是 InvenSense公司旗下的一款产品。

图3.4 MPU6050原理图

MPU6050内置了一个温度传感器和一个数字运动处理器（DMP），可通过 I2C 接口与微控制器通信。其高集成度和低成本使其广泛用于无人机、平衡车、姿态检测、手势识别等应用。

3.2.4无线通信模块

图3.5 NRF24L01模块

无线收发芯片NRF24L01作为一款具备高性价比特性的无线通信模块，由NS公司研发设计，其核心优势在于极低的功耗表现与成本优势，因此在短距离无线通信领域获得了广泛应用。广泛用于短距离无线通信。在无人机应用中，它通常用于实现遥控器与无人机之间的控制信号传输或多机间的简单数据交互（如编队飞行）。

NRF24L01 的核心特性：

（1）通信频段：2.4GHzISM频段（全球通用）。

（2）传输速率：最高2Mbps（实际有效速率约 1Mbps）。

（3）通信距离：理论最大 1000 米（视环境而定，实际空旷环境约 100-300 米）。

（4）接口：SPI 通信，支持多通道（6 个独立接收通道）。

（5）功耗：低至 12mA（发射时），适合电池供电设备。

（6）多节点支持：可配置为发送端（TX）或接收端（RX），支持点对点或星型网络。

3.2.5 电机驱动电路

图3.6 电机驱动电路

电机驱动电路如图3.6所示，在电机驱动电路中，需要使用到电阻、MOS管以及电容，这些元器件在控制电机运转时起重要作用。

（1）100Ω限流电阻：抑制MOS管导通瞬间的浪涌电流。电机启动时，驱动电流可能瞬间超过MOS管额定值，导致器件过热或损坏。100Ω电阻通过限制峰值电流，延长MOS管使用寿命。

（2）10K下拉电阻：确保芯片复位期间IO口稳定。单片机复位时，IO口默认处于高阻态，易受外界干扰误触发。10K下拉电阻将引脚电平拉至低电平，防止复位期间MOS管误导通，避免电机失控。（3）2302型MOS管：通过PWM信号调节电机功率。MOS管导通阈值（Vth）：3.3V，满足单片机输出电平要求；额定电流（Id）：3A，远超空心杯电机（8520）最大电流（>1A），按2.5倍瞬态电流计算，MOS管可承受约2.5A电流，符合设计裕量要求。

（4）电容：平滑电源的电压，减少电压波动和噪声，确保电机稳定运行，吸收电机产生的高频噪音。

3.3 无人机PCB设计

3.3.1 总体布局

飞控板和遥控板设计都采用双面走线，单面布局的方法。

（1）遥控板为了在使用上更易于操控、更加人性化，所以采用手柄式的设计，如图3.7所示。

图3.7 遥控板布局

（2）主控板布局为了便于安装和尽量美观，因此各种串线接口放置在边缘位置，四个电机接口分别放置在四个角上，指示灯放置在电机接口侧边，使其运行状态更加可视化。同时扩展接口也应放置在边上，比如SWD程序烧录口和供电接口等，如图3.8所示。

图3.8 主控板布局

3.5.2 PCB走线

在电路走线设计过程中，需特别注意模拟地（AGND）与数字地（DGND）的分离布局，以防止电机运行时产生的电磁干扰（EMI）传导至单片机及传感器模块，影响系统稳定性。如图3.9所示。

图3.9 主控板PCB走线

在布局上为了避免电流信号干扰到无线信号，主控板和遥控板的无线通信模块附近不能走线和铺铜，如图3.10中方框就是天线位置。

图3.10 主控板PCB走线

传感器的电容要靠近放置，同时传感器的底面大面积铺铜有利于散热和降低信号干扰，如图3.11所示。

图3.11 主控板PCB走线

第4章软件设计

四旋翼无人机系统输入信号涵盖三类：遥控器指令信号：包含5路控制信号，分别用于调节飞行器的前后、左右、垂直升降（向上/向下）、偏航（顺时针/逆时针）运动及定高模式，作为系统目标设定输入；姿态感知信号：由MPU6050陀螺仪与加速度计传感器提供的6路数据，用于实时获取飞行器当前姿态，并与目标姿态对比形成闭环控制，保障姿态稳定性；高度感知信号：激光光流传感器提供的实时高度数据，与目标高度对比后实现闭环控制，确保定高飞行功能。系统输出信号通过微处理器实现：将遥控器目标信号与传感器测量信号（姿态、高度）进行串级PID控制，最终输出至四个电机以调整运行状态[6]。

四旋翼无人机控制系统输入、输出信号图如图4.1所示。

图4.1 无人机控制系统图

4.1 飞控板程序设计流程

飞控板程序流程图如图4.2所示。鉴于四旋翼无人机控制系统为高实时性响应系统，对时间敏感度要求极高，因此需尽可能提升飞行器控制频率以缩短响应延迟。为优化时间分配策略，本设计采用3ms中断周期作为时间基准。所有控制算法均通过分时调度在中断服务函数中执行，主函数则负责周期性发送无人机姿态数据[7]。考虑到姿态解算过程耗时较长且实时性需求相对较低，为避免频繁解算导致芯片性能过载，将姿态解算周期设定为6ms。

图4.2 飞控板程序流程图

在流程图中，mian函数中执行初始化函数的操作，同时还会处理一些功能配置，飞控板的主体功能是3ms中断里边执行，因为数据的采集、滤波、姿态解算以及控制，它们都具有周期性的特征。

4.2 遥控器程序设计流程

遥控器程序流程图如图4.3所示，遥控器的程序在mian函数里面执行了初始化，发送在10ms中断函数里面，主要就形成了有规律性的遥控器控制频率周期。

图4.3 遥控程序流程图

4.3 无线通信控制

四旋翼无人机的空中飞行姿态操控主要依赖于地面站或遥控器，同时机体需实时向遥控器回传自身状态信息，以便操作人员据此进行姿态调整或执行其他操作。本设计采用NRF24L01无线通信模块，该模块内置2.4GHz通信基带，作为协处理器与远程遥控器交互，实现四旋翼无人机与遥控器间的指令传输。

图4.4展示了四旋翼无人机基于NRF24L01的远程控制流程。系统上电后，首先对NRF模块进行初始化设置，包括配置寄存器及定义工作模式。在本设计中，四旋翼无人机作为从机，地面站作为主机。从机初始化完成后，会广播设备信息以吸引主机连接。为确保连接安全性，从机与主机需进行密钥配对认证，认证通过后方可建立连接。

连接建立后，从机与主机开始指令交互。从机负责检测并执行用户指令，同时向主机发送四旋翼无人机的状态信息；主机则接收来自无人机的状态信息，并向无人机发送遥控指令。此即为四旋翼无人机与地面站远程交互的完整任务流程。

图4.4 无线通信控制流程图

4.4 PID控制算法

四旋翼无人机因其独特的结构对称性，结合前文所述飞行原理可知，欲实现无人机飞行姿态的调整，仅需调节四个电机间的转速差异即可达成；而要改变无人机的空间位置，则需综合电机的总升力与无人机自身姿态共同作用。鉴于此，将飞行控制系统划分为姿态控制系统与位置控制系统，并分别开展独立的控制设计。然而，在实际飞行过程中，无人机的飞行姿态会对其空间位置产生直接影响。若将无人机姿态控制器定义为内环控制器，位置控制器定义为外环控制器，则基于数字式PID控制算法，存在两种实现方式：位置式PID控制算法与增量式PID控制算法。本文采用增量式PID算法[8]，其表达式如式4.1。

（4.1）

在式4.1中,𝑘𝑝为比例系数,𝑘1为积分系数,𝑘𝐷微分系数.𝓊(𝑘)是第k次采样时刻算出的PID值，𝑒(𝑘)是第k次采样时刻控制器输入的偏差。

，

（4.2）

四旋翼无人机的飞行姿态取决于偏航角、横滚角和俯仰角这三个关键参数，其在各自由度上均呈现二阶系统特征。针对此类系统，采用PID控制策略，PID控制通过将复杂的非线性多变量输入多变量输出控制问题简单化，转化为两输入单输出的简化控制，如公式4.2所示。

（4.3）

在表达式4.3中Ρ1、Ρ2、Ρ3、Ρ4表示控制四个电机时PWM值，Ρh的意思是悬浮时无人机的PWM值范围。Ρ𝜃、Ρ𝜙、Ρ𝜓分别为俯仰角偏差和横滚角偏差以及航向角偏差。

Ρ𝜃、Ρ𝜙、Ρ𝜓采取串级PID控制算法，外回路是角度控制回路，内回路是角速度控制回路。三个角度的控制规律是一致的，以横滚角的控制为例，如图4.5所示，其中𝜃𝑟为控制飞行器的期望横滚角，𝜃和分别表示飞行器横滚角角度和横滚角角速度。𝜃1是外环PID的输出值，𝜃𝑜𝑢𝑡是内环PID控制器的输出值，且𝜃𝑜𝑢𝑡=Ρ𝜃。

图4.5 串级PID控制图第5章调试

5.1 调试环境搭建

本次飞行试验以四旋翼无人机为对象，主要任务是在地面理想环境条件下，对飞行器开展一系列飞行测试，涵盖俯仰特性测试、翻滚性能测试、偏航精度测试、拉力承载测试等。试验旨在验证四旋翼飞行器的功能完整性及各项技术指标的达标情况，并通过大量飞行测试数据挖掘STM32飞控系统的潜在优化空间，并进行改正。调试分为地面调试和试飞微调。在地面调试时为了不让无人机失控伤到人或者损坏，调试时搭建架子对无人机进行限制。如图4.6所示，在底部用细线将机架与铁棍绑好固定限制机体左右移动和震荡幅值过大，并约束飞行时左右旋转和垂直运动。这种调试方法对无人机控制的约束最小，俯仰角参数和偏航角控制参数相一致，接近真实飞行状态的同时，可以在进行调试时进行很好的观察飞行现象和修改微调参数。

图5.1 无人机调试环境搭建

5.2 软件参数调试

四旋翼无人机的参数调试有三个，分别是MPU6050加速度计的卡尔曼滤波参数调试、姿态解算参数调试以及PID参数调试。

5.2.1 加速度的卡尔曼滤波参数调试

卡尔曼滤波主要调整一个参数，这个参数为测量噪声，修改如图5.1（a）所示方框内的参数就可以修改测量噪声，参数越大数据携带的噪声越大，滤波的效果越大[9]。在调整好滤波后通过上位机看数据波形，如图5.1（b）所示，可以发现滤波后的波形效果还是可以的。

（a）

（b）

图5.1 卡尔曼滤波参数调整

5.2.2 姿态解算滤波参数调试

鉴于陀螺仪存在积分误差问题，在长时间运行条件下，其积分所得角度值的误差会显著增大；而加速度计因电机运转会产生较大噪声，且此噪声不随时间推移而改变。因此，采用加速度计对陀螺仪的积分误差实施补偿。互补滤波机制是针对误差开展PI运算后，将结果反馈补偿至陀螺仪系统，当P值与I值增大时，会增强加速度计在系统中的作用效果，通常P值设定在2左右，I值设定在0.002左右，P、I参数的具体数值取决于传感器硬件特性。加速度计所测角度值与经互补滤波处理后的角度值对比情况，如图5.2所示。由图可知，经互补滤波处理后的数据相较于加速度计直接测量的角度值，具有更高的稳定性，且不会出现过冲等异常现象[10]。

图5.2 加速度经过滤波的角度值变化

5.2.3 PID参数调试

角度平衡系统采用了串级PID双环控制策略，其核心特征在于内环以角速度控制为主导，而外环则基于内环的输出进行进一步调节。在该控制架构中，参数整定遵循“以内环定调”的原则，即优先确定内环控制参数，再根据内环性能调整外环参数，如图5.3所示。

图5.3 PID调节流程图

在针对多环PID控制系统的参数整定过程中，需遵循特定的顺序以确保系统稳定性和控制性能。具体的整定顺序应优先完成平衡环（涵盖横滚与俯仰方向）的参数配置，随后进行偏航环的参数调整。关于PID参数的修改操作，其实现方式如图5.4所示，该过程支持通过软件界面进行持续迭代式的参数修改和编译验证。下载到飞控板中观察现象实现边调试边观察。

图5.4 软件PID参数修改

因为偏航角是由角速度积分出来的，角速度自身是很稳定的，所以PID数值范围很大，一般取1~5倍的姿态角作为其控制参数。转向环也在角度控制范畴，通常加一些微分控制，从而使转向速度加快控制收敛速度。经过修改后可以获得较为平滑的角度响应波形，如图5.5所示[11]。

图5.8 角度响应波形图

5.3 飞行测试

在进行飞行测试试验时，首先需要检查好设备机械的完好性，确保构架稳固，避免因线路或者结构问题导致失控掉落伤人。场地方面要选择空旷的室外，最好是在有草地的地方，因为在试飞时，对无人机的性能、操作都不太熟练，可能会造成无人机摔落，在草地上可以起到缓冲作用，尽可能地保护无人机。

（1）先进行无人机两种飞行模式的动态测试，包括垂直起降，空中定点测试。把无人机按照指定方向放在地面，插入电池，无人机指示灯快速闪烁，向右推开遥控器开关，等待无人机和遥控器配对，配对成功之后指示灯常亮。油门杆向上推再向下推之后解锁油门，听到滴的一声，表示飞控已经解锁完成，可以进行飞行测试。无人机在空中飞行时会出现左右摇晃的情况，但是总体上可控，不会出现偏航或者失灵的情况，图5.9飞行器定点飞行现场测试图。

图5.9 无人机起降飞行图

（2）接下来使用遥控器完成无人机的前进和后退，如图5.10所示，图中的无人机正在往前飞行。

图5.10 无人机前进飞行图

（3）接下来操作无人机完成左右方向的滚转测试，遥控器控制无人机往右飞行，图5.11中无人机正在向右飞行，且飞行状态比较平稳，滚转飞行测试成功。

图5.11 无人机转向飞行图

（4）接着进行的实验是无人机偏航测试也就是飞行器往左右转头，遥控飞行器完成往右转向，在图5.12中飞行器处于往右转向的飞行过程中，无人机表现的很平稳，测试结果较为完美。

图5.12 无人机转头飞行图

第6章总结与展望

6.1 工作总结

本设计着力于构建基于STM32嵌入式系统的无人机飞行控制系统，针对无人机姿态控制算法进行系统性研究。

通过文献梳理了飞行控制系统的发展成就，结合无人机动力学模型与控制理论。该架构整合了传感器融合、动力调控和无线通信三大功能模块，形成完整的闭环控制系统。在硬件实现层面，本研究构建了模块化硬件体系，采用MPU6050惯性测量单元实现六轴姿态感知；运用PWM脉宽调制技术实现电机的精准调速；设计基于NRF24L01的无线通信构架；开发了具有过载保护功能的多级电源稳压电路。通过电路仿真与实物测试验证了各模块的协同工作性能。软件系统设计方面，驱动层使用传感器实现对数据的采集与预处理；控制层使用姿态解算算法；应用层完成飞行参数动态调整。设计了基于四元数的互补滤波算法，有效提升了姿态解算的实时性和精度。实验验证环节采用自主设计的测试平台，通过静态参数标定、动态响应测试和实际飞行验证三个阶段，系统性地评估了控制系统的稳定性。

本设计实现了飞行控制系统从理论建模到工程实现的完整闭环，所提出的模块化设计方法和分层控制策略为小型无人机系统开发提供了新的技术路径，具有一定的工程应用价值。