一、概述

四旋翼飞行控制实验平台是集教学与科研目的为一体的多功能实验台，基于先进的基于模型的设计（MBD）开发思路，能够加速培养学生工程思维和解决实际问题能力。总体包括四旋翼飞行器建模平台、三维视景软件、实物仿真实验平台，共同构成模型编译、下载、数据监视记录、后处理等模块功能，可支撑控制系统飞行仿真实验、飞行控制实验以及视觉伺服控制实验等应用场景，帮助学生熟悉飞行器数智化设计流程。在满足日常学生自控原理相关教学实验的同时，兼顾无人平台姿态控制、制导导航、力学等学科专业的科学研究。

二、功能与组成
       四旋翼飞行控制平台主要部件和连接关系和使用流程如下图所示。 

整个实验平台分为控制系统与四旋翼本体两个部分。
        1.控制系统

四旋翼控制实验平台是基于树莓派3B+和MWORKS. Sysplorer开发，拥有飞控板卡Pixhawk4、板载IO处理器STM32F100、板载加速度计、板载陀螺仪、板载磁力计等丰富的拓展模块，结合计算机仿真和嵌入式实时控制技术，能够实现控制模型一键编译部署和在线调参优化控制算法的功能，也是用于进行基于模型设计控制系统开发的教学和科研产品。

2.四旋翼本体

由四旋翼机架、飞行控制板卡、遥控系统组成。

三、特点

A.场景多样化

在教育领域，四旋翼飞行器能够加速融合数字技术与智能技术，通过技术赋能优化教育体系、形成理论教学+虚拟仿真+实物实践三位一体的教学模式，加速现代高端人才培养，提升教学质量与学习效率，推动现代教育数智化转型。

在科研领域，四旋翼飞行器具备开放的软硬件架构，为科研人员提供自主可控制的研究平台，与MWORKS高度融合的仿真环境为科研任务提供系统仿真和算法优化的高效工具，满足多学科跨领域应用研究的需要。

B.配置模块化：

采用开源Pixhawk飞控板以及树莓派作为核心处理器，可同时处理图像信息和飞行控制任务，集成内部IMU传感器，扩展单目摄像头，四旋翼飞行器硬件之间采用标准通信协议，以模块化方式快速拓展硬件；

C.理念先进：

以MWORKS平台为底座并采用先进基于模型设计（MBD）的方法，基于模型设计契合现代装备全生命周期数字化设计流程，能够在虚拟世界中多次设计、优化、验证控制算法，减少实物实验的次数，提升设计效率。

D.轻松入门：

平台将传感器、PWM等底层软件驱动封装为模型库，用户无需关注底层实现细节，可专注于应用层算法设计，将完成离线仿真验证的控制算法进行一键部署。同时，平台内置了完备的案例模型，降低了用户对于该系统的学习成本，基于既有案例，方便用户着手进行二次开发和自定义算法设计。

E.配套材料齐全

内容详实的实验教材，涵盖四旋翼基础认知实验、四旋翼自动控制实验、飞行仿真实验、接口验证性实验与飞行控制实验，支持多种控制算法，与多种课程适配。

四、实验内容

所列实验均可在本平台完成，所有实验程序均可以在MWORKS. Sysplorer软件当中编写，所有程序源代码均开放，可以自由修改。

1.虚拟教学试验

1)四旋翼飞行控制基础认知

A.了解四旋翼结构与飞行原理

B.掌握四旋翼飞行器坐标系建立的方法

C.理解传感器校正原理

D.掌握四旋翼本体数学建模流程

2)四旋翼自动控制实验

A.理解时域分析复合校正原理

B.掌握频域法校正原理

C.理解根轨迹的复合校正原理

D.掌握四旋翼飞行器的系统校正

3)四旋翼飞行仿真实验

A.采用系统仿真平台对四旋翼进行数字仿真

B.在仿真平台当中对于四旋翼本体进行飞行任务规划

C.掌握在飞行视景软件当中验证任务规划策略的方法

2.实物教学试验

1)四旋翼飞行器接口验证性实验

A.掌握四旋翼飞行器实物数据采集方法

B.理解四旋翼姿态监视原理

C.了解四旋翼图像识别原理和图像识别流程

D.掌握实物飞行中的数据滤波过程

2)四旋翼飞行控制实验

A.了解飞行的姿态控制原理和控制算法

B.掌握四旋翼的任务规划实施方法

C.会用视觉信息输入进行飞行器伺服控制

五、对教学和科研的支撑

1.本科和研究生教学课程

《飞行控制技术》          《非线性控制系统理论》

《机器人建模与仿真》    《飞行器设计》

《智能控制基础与实践》 《机器人技术》

《自动控制原理》          《运动控制系统》

《线性系统理论》          《现代控制理论》

《单片机控制技术应用》 《电工电子技术》

《最优化理论与方法》    《电机及其应用》

《优化理论与最优控制》 《现代控制理论基础》

《传感器技术应用》       《电机与电气控制》

2.支撑科研方向

1)支撑多旋翼飞行器本体高效控制算法研究。通过系统仿真模拟和实物验证试飞过程，探究在体积、重量、成本等条件制约下的高可靠准确故障诊断和高鲁棒性的容错控制算法，提高飞行效率，飞行稳定性和飞行可靠性。

2)支撑多旋翼飞行器运动规划算法研究。提供在当前飞行所需的算力约束条件下，精细动力学的高质量全状态轨迹规划求解算法验证平台，包括无先验地图信息的局部规划、已知较大范围精确地图的全局规划和需要实时重规划以避开实际的障碍物的跟踪规划。