基于四旋翼無人機的嵌入式系統實踐教學設計

王清華，胡永兵，李迎松

（安徽大學電子信息工程學院，合肥 230601）

0 引言

嵌入式系統是電子信息類專業的一門重要專業必修課，具有很強的實踐性和綜合性［1］，涉及的知識點十分廣泛，包括電路、微機原理與接口技術、ARM處理器、C語言程序設計、單片機應用技術、操作系統等，且是硬件和軟件相結合的綜合設計。當前大部分高校開設的嵌入式系統開發技術課程由理論教學和實踐教學兩部分組成，一般理論教學所占的課時較大，實踐教學所占的課時較少，而大量實驗及項目實訓是提升學生對嵌入式系統的理解與應用的關鍵環節［2-3］。然而，當前嵌入式系統實踐教學中的實訓項目少，內容較為陳舊，且主要采用實驗板和實驗箱等方式實現，學生學習積極性不高，實踐教學效果不太理想，因此引入新的嵌入式系統教學案例對培養學生動手實踐能力和學習興趣具有重要的意義。

近年來，無人機技術飛速發展，在國防、民用和攝影等領域的應用日趨廣泛。無人機系統是典型的嵌入式系統之一，作為無人機發展的主要類型之一的微型旋翼無人機，具有輕巧便攜、使用靈活、體積小、成本低等特點，可以完成超低空偵察、干擾、監視等各種復雜的任務［4-6］。基于無人機開發的項目已應用于多種學科競賽，如本校所主辦的2023 年睿抗機器人開發者大賽（RAICOM）中，其中一項賽道就是采用四旋翼無人機進行空中偵察。此外，隨著四旋翼無人機的興起，其在學生中受歡迎程度不斷提高。因此，本教學案例設計以睿抗機器人開發者大賽為例，將四旋翼無人機的飛行控制作為嵌入式系統教學內容不僅可以提升學生對該課程的興趣，而且可以培養學生的創新和競賽能力，進而使學生掌握就業需求的專業技能。

1 四旋翼無人機的空中偵察實現方案

無人機的本質是空中機器人，即具備飛行能力的機器人，應當與其他各類型機器人一致，具備感知、決策、執行的特征，并可以輔助甚至替代人類完成危險、繁重、復雜的工作。但在目前階段，無人機主要在前往任務地（飛行）與執行任務過程中，需依賴人為控制完成飛行、完成任務全過程，與傳統作業方式相比并沒有起到提升工作效率的作用。

2023 年睿抗機器人開發者大賽中，無人機賽項的題目為小型無人機室內偵察作戰。通過結合無人機在軍事領域的廣泛應用和無人機技術未來智能化、自主化的發展方向，模擬微小型多旋翼無人機在室內作戰中的應用。假定在一處房間內，有一名武裝人員（真實目標）和兩名平民（假目標），為快速肅清房間，并降低直接突擊造成的人員傷亡風險，要求參賽隊員使用無人機進入房間內并對目標進行識別，攻擊武裝人員（真實目標）以完成房間肅清任務。

1.1 飛行和任務規則

無人機飛行區域及路線比賽場地如圖1 所示，飛行區域為5 m×5 m的房間，在房間內部設置多個障礙物，要求無人機進行自主避障，并對目標進行識別和模擬攻擊，在完成任務后回到起飛點降落。具體要求及流程如下：

圖1 無人機飛行區域及路線示意圖

（1）無人機從起飛點起飛，穿越障礙1 與障礙2，到達任務區入口后穿越任務區入口，并繞開圓柱形障礙物，到達識別區域。

（2）無人機懸停于目標識別區上方，使用無人機機載任務載荷對目標指示牌進行識別。如圖2 所示，識別物為字母、數字或二維碼。要求無人機對目標指示牌進行識別，確定正確目標。

圖2 目標識別圖像

（3）確定正確目標后，無人機飛行移動至正確目標的正前方方位，使用無人機機載激光指示裝置，對正確目標進行模擬攻擊，擊中靶標任意位置即可觸發聲光裝置，攻擊時無人機與目標距離不限。

（4）確認正確靶標后，無人機返回起飛點并降落，任務完成。

（5）飛行時間不超過10 min，超過10 min的則任務失敗。

1.2 整體設計方案

空中偵察飛行器選用四旋翼無人自主飛行器，整機采用4 個920 kV無刷電動機為無人機提供飛行動力。無人機搭載協同計算機，內置Ubuntu系統可以對無人機進行控制，利用ROS 機器人操作系統進行程序開發，控制無人機完成自動飛行功能。將圖像識別放入系統計算機內部，通過對模型的調用來完成圖像識別任務。系統搭配全向激光雷達用于室內的定位及避障，激光雷達可對周圍環境進行探照，利用OPENCV等人工智能識別算法的載荷系統，通過生成代價地圖來對周圍障礙物進行識別和躲避。無人機內置雷迅創新的飛行控制器，采用STM32F412 作為主處理器，該飛控模塊支持GPS定位并獲取實時姿態數據，并對飛行中的姿態進行調整以保持穩定。

2 教學內容設計

2.1 四旋翼無人機的結構與飛行原理

2.1.1 四旋翼無人機的結構

四旋翼無人機的結構如圖3 所示，主要由電動機、旋翼、相機、機載硬件、遙控器和地面站計算機等組成。電動機主要為四旋翼飛行器提供動力，旋翼在電動機的帶動下旋轉控制飛行器的懸停和機動。機載核心硬件包括機載計算機、飛行控制器、GPS 模塊、視覺傳感器、數傳、圖傳、信號接收器。機載計算機主要負責圖像的處理和制導律的實現［7］。飛行控制器是無人機系統的核心，直接控制無人機的姿態、飛行路線；數傳主要實現無人機與地面站之間的數據雙向傳輸，使地面站可以實時查看飛行狀態，并發出指令控制無人機飛行；圖傳模塊則可以將實時視頻圖像傳輸到地面站。

圖3 四旋翼無人機系統結構

2.1.2 四旋翼無人機的飛行原理

四旋翼無人機驅動4 個電動機帶動旋翼進行旋轉，從而實現飛行。按照其機械結構的對稱性可以分為十字型和X 型。十字型結構的優點是控制簡單，缺點是穩定性不好；而X 型則相反。本文設計采用的是X 型模型，結構如圖4 所示。為了消除由于不同轉向電動機帶動槳葉轉動時產生的陀螺效應和空氣動力扭矩對穩定性的影響，四旋翼對角的2 個電動機的轉向都是相同的，且與另一對角線上電動機的轉向相反，M1 和M3 的螺旋槳方向相同，M2 和M4 的螺旋槳方向相同且與M1 相反。無人機主要實現的升降運動、俯仰運動、滾動運動和偏航運動。以升降運動為例，同時提高或降低4 個電動機的速度以改變升力大小，即實現升降或懸停運動；其他幾種運動都是基于控制4 個電動機轉速的情況下實現。

圖4 四旋翼飛行器結構圖

2.2 硬件教學內容

四旋翼無人機的硬件控制系統主要包含感知模塊、控制系統、動力系統［8］。首先由感知模塊經過濾波和數據融合得到無人機的姿態數據，并將其傳送給飛行控制器；飛行控制器通過算法和判斷下達飛行指令，將輸出的控制信號傳動給電調；電調帶動電動機和旋翼完成飛行和姿態調整。飛行控制器采用STM32F4 嵌入式處理器，完成數據的處理和控制。

2.2.1 飛行控制系統

飛行控制系統是無人機最核心的部分，無人機的電調和電動機都是依靠飛行控制系統發出的指令進行工作的，飛控中一般集成了加速度計、陀螺儀、GPS 等各種傳感器。通過若干傳感器傳送的數據進行姿態解算，并通過控制無人機的姿態來判斷無人機的位置信息，整個過程中需要進行大量的數據采集和計算。本系統主控芯片采用STM32F4，該芯片基于Cortex-M4內核，采用了DSP 指令和浮點運算單元，可以實現高速的信號處理和計算。主控模塊利用PID控制算法進行PWM方式驅動飛行器電動機。

2.2.2 感知模塊

感知模塊是實現飛行控制的基礎，無人機在運動前需要先獲取當前所在位置、方向、是否存在障礙物等信息，在飛行控制系統發出指令后，姿態調整狀態也需要重新返回給飛行控制器。這些信息數據是由多個傳感器配合得到，最終進入到飛控主控芯片進行數據融合處理，主要涉及到的傳感器包括以下幾種：慣性傳感器；高度傳感器；光流傳感器；視覺傳感器。

2.2.3 動力系統

動力系統主要由旋翼、電調、電動機和電池組成，由飛行控制器輸出的PWM 信號，改變4 個電動機的轉速，從而使無人機的姿態和位置發生改變，實現飛行運動控制。動力系統決定了無人機的飛行性能，表現為飛行速度和續航時間，且模塊之間緊密配合，否則容易造成飛行不穩定，發生墜機的可能性。

2.3 軟件教學內容

無人機飛行中最重要的環節就是對姿態的控制，因此軟件方面需要通過姿態解算和控制方法進行分析設計。同時，本系統還要求無人機系統可以進行自主避障和目標偵查，因此還需對目標識別和自動跟蹤算法進行研究學習。

2.3.1 ROS機器人操作系統

無人機系統涉及多個軟件層，為方便調試和后期拓展，可采用節點方式進行模塊化設計，本系統的程序設計在ROS 機器人操作環境中開發。ROS 機器人操作系統最早由美國斯坦福大學人工智能實驗室STAIR提出，經過后期的完善與發展，目前ROS 系統已具備豐富的開發工具和強大的生態系統，成為機器人領域的普遍標準。

本系統軟件部分采用模塊化設計，其核心節點有：圖像信息采集節點“web_cam”，目標跟蹤節點“tracker_kcf”，信息轉換節點“mavros”，期望信息解算節點“target_tracking”，圖像伺服控制節點“px4 _pos_control”。

2.3.2 飛行控制軟件算法

飛行控制器在發出控制指令前首先需要對傳感器所傳送的數據進行姿態融合算法處理得到姿態估計值［9］。姿態表述主要有3 種方法：歐拉角、旋轉矩陣和四元數法。目前市面上應用最廣泛的飛行器姿態融合方法是基于四元數法的經典互補濾波和擴展卡爾曼濾波。互補濾波是以陀螺儀測量數據為主進行姿態解算，沒有考慮到飛行器姿態運動學，因此在應用中會存在一定的偏差。擴展卡爾曼濾波算法是目前使用最多的姿態融合算法［10］，其在互補濾波的基礎上估計了傳感器內部偏移，根據當前狀態來預測下一狀態。

在姿態融合算法后獲得姿態數據，飛行控制器系統采用經典的PID控制算法對無人機進行姿態控制，全稱為比例積分微分控制器，其基本結構包含比例單元P（Proportional）、積分單元I（Integral）和微分單元D（Derivative）。四旋翼無人機的飛行速度較快，對控制要求的靈敏度要求比較高，可采用串聯形式的PID 控制方法［11-12］，將外環角度計算的PID 輸出量作為內環角速度PID 的期望值，然后計算最終PID輸出幅值。

2.3.3 目標識別軟件算法

室內偵查的核心就是對環境中的目標物體進行識別處理，為后面進行精準打擊提供基礎。目標檢測技術已發展較為成熟，R-CNN、YOLO、SSD等基于卷積神經網絡的目標檢測方法克服了手工構建特征等問題，得到了廣泛的應用。但在此類算法較依賴無人機協同計算機的性能，無人機終端設備計算能力有限，為實現高效精準的目標識別任務，需要進行合適的算法選取。

2.3.4 自主避障軟件算法

對于室內的飛行導航系統，自主避障能力不可或缺。無人機的避障方法大體可以分為規劃法和反應式避障法兩種。前者適用于已知全局地圖情況下，但在未知環境下無法使用規劃法進行路徑規劃；而后者可以根據傳感器探測結果直接對障礙物進行規避，能有效應對未知環境。目前應用較為廣泛的機器人的避障算法有：可見圖法、RRT算法、BUG2 算法、向量場直方圖法、遺傳算法、模糊邏輯法、人工勢場法等。

3 實驗測試

3.1 飛行準備

無人機上電后，地面站PC 連接機載WIFI 數傳，然后使用Nomachine遠程桌面控制軟件進行連接無人機，連接完成后，在無人機協同計算機上進行飛行程序控制。將無人機上的相關傳感器（激光雷達、TFmini、USB 攝像頭、飛控）都與NX 開發板連接，激光頭與舵機控制板連接到NX開發板的IO口，且激光頭的供電口接在3.3 V 引腳處。通過輸入指令roslaunch location location.launch 開啟激光雷達定位，開啟效果如圖5 所示。

圖5 激光雷達定位開啟效果

在飛行前還需對飛行控制，電調等參數進行校準。利用QGC地面站軟件連接飛控，對視覺定位參數進行相應設置后，重新啟動飛控。做好飛行前測試后就可安裝螺旋槳進行實飛，如圖6 所示。

圖6 無人機飛行測試初始位置

3.2 飛行測試

本四旋翼無人機系統用于室內偵查，主要滿足自主飛行和避障、目標識別和懸停攻擊幾個要求，因此飛行測試主要分為以下兩個內容。

3.2.1 自主飛行和避障實驗

搭建室內場地如圖1 所示，本次實驗室是為了驗證無人機在自主飛行時的避障能力。根據搭建的實驗場地及預設飛行路線，無人機在飛行中需要避開障礙1、2 和圓柱形障礙物，實驗結果如圖7 所示。通過實驗，可以看出無人機能夠完成自主飛行，且能準確識別障礙物并進行自主避障，最后一幅圖可以看出飛行器已成功繞過圓柱形障礙物。

圖7 無人機自主飛行與避障測試

3.2.2 目標識別和懸停攻擊實驗

本四旋翼無人機系統另一個主要任務就是對偵查目標的識別，并進行模擬攻擊。因此，要求本次實驗要驗證無人機是否能正確識別目標，并在識別目標后移動到目標正前方懸停，使用無人機機載激光指示裝置對正確目標進行模擬攻擊。實驗結果如圖8 所示，可以看出無人機在飛入目標識別區后，能夠正確識別目標并懸停，并打開機載激光指示裝置發出攻擊信號。

圖8 無人機目標識別和懸停攻擊測試

4 結語

本文以睿抗機器人開發者大賽為基礎，將四旋翼無人機的飛行控制引入到嵌入式系統教學中，以改善當前嵌入式系統課程教學案例較少且陳舊的問題。該四旋翼無人機利用STM32F4 嵌入式處理器作為主控芯片，搭載多個傳感器，通過軟件層程序設計實現無人機姿態控制、自主避障、目標識別與攻擊任務。同時，無人機系統的飛行試驗可以有效培養學生的創新和實踐能力，培養學生的興趣，充分利用學生的關注度開展創新創業及專業競賽，也有助于進一步提高課程的趣味性。