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四旋翼代码导航

先看最关键的姿态控制部分。下面这段C++ PID控制器代码看着简单，实测参数调不好能让无人机直接表演死亡翻滚：

class PID { public: float kp, ki, kd, integral_max; float error_sum = 0, last_error = 0; float compute(float error, float dt) { error_sum += error * dt; error_sum = constrain(error_sum, -integral_max, integral_max); // 防积分饱和 float derivative = (error - last_error) / dt; last_error = error; return kp*error + ki*error_sum + kd*derivative; } };

这里有个魔鬼细节——integral_max参数。之前测试时忘记限制积分项，结果无人机遇到突风扰动时积分项暴涨，电机直接过冲导致失控。后来加上这个钳位限制，配合地面站实时调参工具，终于让俯仰角控制稳如老狗。

导航路径规划方面，A*算法在三维空间的应用比二维复杂得多。当我在ROS里实现避障时发现，传统栅格地图在无人机高速移动时更新延迟严重。后来改成八叉树地图配合raycast检测，算路径效率提升明显：

def raycast_check(start, end, octomap): step = (end - start).normalized() * 0.2 # 20cm步长检测 current = start.copy() while (current - end).length() > 0.3: if octomap.is_occupied(current): return False current += step return True

这段碰撞检测代码在实际飞行中暴露了新问题——当无人机以8m/s速度飞行时，20cm的检测步长会导致障碍物漏检。后来引入速度自适应步长机制，把步长设为速度的1/10，才算解决这个安全隐患。

传感器融合也是个重头戏。融合IMU和视觉里程计数据时，用互补滤波比卡尔曼滤波更省资源。下面这个简易实现方案在树莓派4B上跑出了200Hz的融合频率：

void fuseSensors(Vector3& pose, const Vector3& imu, const Vector3& vo, float alpha) { // 高频IMU做预测，低频视觉做校正 pose.x = alpha * (pose.x + imu.x * dt) + (1-alpha) * vo.x; pose.y = alpha * (pose.y + imu.y * dt) + (1-alpha) * vo.y; pose.z = alpha * (pose.z + imu.z * dt) + (1-alpha) * vo.z; }

调试时发现alpha参数对飞行稳定性影响巨大。通过大量悬停测试找到0.92这个黄金比例，既能抑制IMU漂移，又能避免视觉数据跳变引发的姿态抖动。

最后上张实测截图（此处脑补无人机飞行轨迹与预设路径完美重合的画面）。其实真正部署时最耗时的不是写代码，而是带着笔记本在野外调试时跟突发的GPS信号丢失斗智斗勇。下次准备试试多普勒雷达辅助定位，或许能让避障响应再快个200毫秒——这对穿越机来说可能就是炸机与擦肩而过的区别。