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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。 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。 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。 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。 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。 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。 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？ 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。 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。 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。 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。 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。 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。 小曼梳理了无人机飞控的基本框架，发展历程和未来的发展趋势。 相信看完文章，大家会对无人机飞控有一定的了解~ Get 这些干货，再和飞友们聊起飞控，你也是老司机啦~ ``
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