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开源无人驾驶飞行器UAV

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出0入0汤圆

发表于 2008-5-31 19:06:19 | 显示全部楼层 |阅读模式
开源无人驾驶飞行器UAV

这是一位大名鼎鼎的网友开发的无人驾驶飞行器项目,他就是搞无人驾驶飞行器的朋友都应该知道的Jack Crossfire,该飞行器以直升机为原型,公开了全部源代码。
该无人驾驶飞行器可不是一个玩具!你可以去作者针对该项目的主页,阅读作者公开的完整源代码。


(原文件名:hdcam01.jpg)


(原文件名:canon06.jpg)


(原文件名:schematic.png)

点击此处打开 ourdev_298099.png(文件大小:1.52M,只有300K以内的图片才能直接显示) (原文件名:headers.png)
点击此处打开 ourdev_298100.png(文件大小:1.79M,只有300K以内的图片才能直接显示) (原文件名:headers2.png)

源代码:点击此处下载 ourdev_298114.rar(文件大小:10.30M) (原文件名:开源无人驾驶飞行器UAV.rar)

项目主页:  http://vicacopter.com/

阿莫论坛20周年了!感谢大家的支持与爱护!!

知道什么是神吗?其实神本来也是人,只不过神做了人做不到的事情 所以才成了神。 (头文字D, 杜汶泽)

出0入0汤圆

 楼主| 发表于 2008-5-31 19:13:12 | 显示全部楼层
项目主页

(原文件名:logo.jpg)


(原文件名:trex02.jpg)

Here you'll find all the source code and many notes used in Vicacopter. You need to be an expert in PIC assembly & the VicaCopter source code to actually get it to work, but this is not an incomplete snapshot of an early state which can't hover. This is the actual source code flying our autonomous T-Rex 450. There is no support or warranty.

Vicacopter uses inertial guidance + GPS to hover. A neural network makes hovering using 1Hz non-differential/non-carrier phase GPS possible. Flybar & tail rotor damping is done using the IMU. A second neural network controls the swashplate mixing.

Airframe #1 was a Corona 120. That is no longer manufactured, so now she is a flybarless T-Rex 450. What VicaCopter can do:

Autonomous hover.
Change altitude & position from stick commands.
Attitude hold or full position hold.
Waypoint following.
Rigid head & tail rotor damping.
Software revo mixing.
Neural network or hand coded CCPM.
Camera trigger.

(原文件名:flight01.jpg)

出0入0汤圆

发表于 2008-5-31 19:22:21 | 显示全部楼层
cool

出0入0汤圆

发表于 2008-5-31 19:36:03 | 显示全部楼层
Vicacopter uses inertial guidance + GPS to hover,强
头像被屏蔽

出0入0汤圆

发表于 2008-5-31 20:02:18 | 显示全部楼层
强!酷!

出0入0汤圆

 楼主| 发表于 2008-5-31 20:46:56 | 显示全部楼层
Jack Crossfire's blog:  http://www.rcgroups.com/forums/member.php?u=115141

出0入0汤圆

发表于 2008-5-31 22:05:55 | 显示全部楼层
标记

出0入0汤圆

发表于 2008-6-1 13:47:51 | 显示全部楼层
mark

出0入0汤圆

发表于 2008-6-1 17:41:30 | 显示全部楼层
太牛了。控制算法用的是神经网络。

出0入0汤圆

发表于 2008-6-1 18:16:31 | 显示全部楼层

出0入0汤圆

发表于 2008-6-1 19:49:56 | 显示全部楼层
牛人

出0入0汤圆

发表于 2008-6-1 21:38:33 | 显示全部楼层
牛啊
记号

出0入0汤圆

发表于 2008-6-1 22:03:38 | 显示全部楼层
记号

出0入0汤圆

发表于 2008-6-1 23:00:58 | 显示全部楼层
看了一天,发现这里真是个好地方。但是忒打击人了,我还是要+++++++...............啊

出0入0汤圆

发表于 2008-6-3 11:13:37 | 显示全部楼层
记号。好东西,等有钱了可以玩玩。

出0入0汤圆

发表于 2008-6-3 18:05:59 | 显示全部楼层
强人,佩服。

出0入0汤圆

发表于 2008-6-3 19:41:49 | 显示全部楼层
其中一架飞机是亚拓450se v2嘛

出0入0汤圆

发表于 2008-6-4 02:54:54 | 显示全部楼层
不得不佩服!

出0入0汤圆

发表于 2008-6-4 06:55:18 | 显示全部楼层
佩服!

出0入0汤圆

发表于 2008-6-5 13:30:14 | 显示全部楼层
这个家伙好牛啊,最后那个电磁铁什么东西的看不懂,看得懂得说下什么意思

出0入0汤圆

发表于 2008-6-5 14:02:55 | 显示全部楼层
谁给解释一下这张图:

出0入20汤圆

发表于 2008-6-5 14:12:10 | 显示全部楼层
上面那个是模糊运算.

出0入0汤圆

发表于 2008-6-5 15:32:39 | 显示全部楼层
虚心求教啊,那位高人能把算法再讲的详细些吗?

出0入0汤圆

发表于 2008-6-5 17:07:02 | 显示全部楼层
要弄明白这个的话得看机器学习方面的书……

出0入0汤圆

发表于 2008-6-5 17:20:06 | 显示全部楼层
神经网络,强!!!

出0入0汤圆

发表于 2008-6-5 17:43:05 | 显示全部楼层

出0入0汤圆

发表于 2008-6-15 14:50:06 | 显示全部楼层
厉害

出0入0汤圆

发表于 2008-6-27 14:54:34 | 显示全部楼层
强!!!!!

出0入0汤圆

发表于 2008-6-27 17:40:39 | 显示全部楼层

出0入0汤圆

发表于 2008-7-2 14:36:44 | 显示全部楼层
问一下这个全都是自己做的吗?还是购买的直升机?外加了自己的程序、

出0入0汤圆

发表于 2008-7-2 17:38:14 | 显示全部楼层
或者那个图涉及什么神经网络什么的?

出0入0汤圆

发表于 2008-7-2 18:41:51 | 显示全部楼层
神经网络看下书,大体应该原理能够懂的吧,就是觉得机械装置不知道怎么来的

出0入0汤圆

发表于 2008-7-4 17:45:14 | 显示全部楼层
开发这个的话,大概要什么硬件呢?看不太懂,高手指导一下,谢谢。

出0入0汤圆

发表于 2008-7-7 17:24:01 | 显示全部楼层
有人能告诉我这个都需要什么可以替代的硬件码?

出0入0汤圆

发表于 2008-7-8 10:53:05 | 显示全部楼层
太牛了

出0入0汤圆

发表于 2008-7-8 19:54:20 | 显示全部楼层
强!

出0入0汤圆

发表于 2009-11-26 21:00:00 | 显示全部楼层
mark//..

出0入0汤圆

发表于 2009-11-26 23:09:38 | 显示全部楼层
强~~~~@!@!!!!!!@@@!

出0入0汤圆

发表于 2009-11-26 23:36:18 | 显示全部楼层
mark

出0入0汤圆

发表于 2009-11-27 15:01:39 | 显示全部楼层
这个好啊,大家伙选个老大来把他做出来。

出0入0汤圆

发表于 2009-12-23 15:10:31 | 显示全部楼层
好呀

出0入0汤圆

发表于 2009-12-23 20:32:19 | 显示全部楼层
太厉害啦

出0入0汤圆

发表于 2009-12-23 22:04:37 | 显示全部楼层
好强啊···要运用好多知识才能做出来啊···支持一个···

出0入0汤圆

发表于 2009-12-23 22:06:36 | 显示全部楼层
MARK

出0入0汤圆

发表于 2009-12-23 22:44:51 | 显示全部楼层
留个名··以后有空再做···

出65入0汤圆

发表于 2009-12-23 23:49:24 | 显示全部楼层
标记MARK

出0入0汤圆

发表于 2009-12-24 00:09:34 | 显示全部楼层
机械部分都是现成产品,直接购买就行

出0入0汤圆

发表于 2009-12-27 21:32:22 | 显示全部楼层
太强了!

出0入0汤圆

发表于 2009-12-29 15:05:10 | 显示全部楼层
mark

出0入0汤圆

发表于 2010-4-4 23:35:43 | 显示全部楼层
mark

出65入0汤圆

发表于 2010-4-5 04:31:32 | 显示全部楼层
mark

出0入0汤圆

发表于 2010-4-5 08:50:56 | 显示全部楼层
回复【21楼】feng_matrix  悟
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我对这个图比较了解,中间那些直线和圆圈连起来的部分是人工神经网络!

出0入0汤圆

发表于 2010-4-6 09:26:58 | 显示全部楼层
留个记号 这是太强了

出0入0汤圆

发表于 2010-4-6 10:31:40 | 显示全部楼层
那个图里面的3 MAGS指的是什么传感器啊?

出0入0汤圆

发表于 2010-4-6 10:35:05 | 显示全部楼层
【21楼】
那应该是一个人工神经网络的示意图
应该是分成了三块,X,Y,Z三个网络分别运算,产生控制信号
神经网络分很多种,比较容易做的一种,BP网络,但还有一些问题有待解决,比如很容易陷入“局部最优”,偏差不能到达“全局最低”

有兴趣的话,可以找本智能控制方面的书看看,包括模糊控制,神经网络方面都有介绍,入门了之后,再找专门的ANN方面的书慢慢看,呵呵。
边学边用C写一个网络出来,就清楚啦。说白了就是一堆“矩阵”反复在运算,呵呵

出0入0汤圆

发表于 2010-4-6 13:22:03 | 显示全部楼层
学习了

出0入0汤圆

发表于 2010-4-6 13:37:06 | 显示全部楼层
好强啊   五体投地!

出0入0汤圆

发表于 2010-4-6 15:53:06 | 显示全部楼层
一堆矩阵在反复运算,呵呵,道破天机

出0入0汤圆

发表于 2010-4-19 22:50:05 | 显示全部楼层
mark!

出0入0汤圆

发表于 2010-4-20 00:33:14 | 显示全部楼层
Mark~~~

出0入0汤圆

发表于 2010-4-20 00:57:05 | 显示全部楼层
强啊

出0入0汤圆

发表于 2010-4-20 01:50:15 | 显示全部楼层
强!

出0入0汤圆

发表于 2010-4-20 15:40:48 | 显示全部楼层
mark

出0入0汤圆

发表于 2010-5-27 22:04:35 | 显示全部楼层
MARK~

出0入0汤圆

发表于 2010-5-27 22:45:43 | 显示全部楼层
不错!

出0入0汤圆

发表于 2010-6-2 09:47:13 | 显示全部楼层
mark

出0入0汤圆

发表于 2010-6-2 12:00:17 | 显示全部楼层
强!

出0入0汤圆

发表于 2010-10-16 15:24:42 | 显示全部楼层
cool

出0入0汤圆

发表于 2010-10-16 22:13:45 | 显示全部楼层
膜拜下

出0入12汤圆

发表于 2010-10-16 22:24:50 | 显示全部楼层
学习中,呵呵。

出0入0汤圆

发表于 2010-10-17 19:40:21 | 显示全部楼层
顶 必须得  继续

出0入0汤圆

发表于 2010-10-18 11:17:07 | 显示全部楼层
牛的一塌糊涂了

出0入0汤圆

发表于 2010-10-18 12:30:29 | 显示全部楼层
标记一下

出0入0汤圆

发表于 2010-10-18 12:59:02 | 显示全部楼层
m

出0入0汤圆

发表于 2010-10-18 15:13:33 | 显示全部楼层
继续学习

出0入0汤圆

发表于 2010-11-1 23:43:56 | 显示全部楼层
还是人么?受打击了

出0入0汤圆

发表于 2010-11-2 10:41:35 | 显示全部楼层
标记MARK

出0入0汤圆

发表于 2010-11-2 12:30:04 | 显示全部楼层
世上无难事,只怕有心人.

出0入0汤圆

发表于 2011-3-10 12:27:25 | 显示全部楼层
MARK

出0入0汤圆

发表于 2011-3-10 12:34:43 | 显示全部楼层
强贴留名

出0入0汤圆

发表于 2011-3-10 12:35:25 | 显示全部楼层
mark

出0入0汤圆

发表于 2011-3-10 14:26:28 | 显示全部楼层

(原文件名:1.png)

我觉得这个东西的大致算法应该是这样:
首先把陀螺 加计 磁场计 GPS 组合成姿态航向参考系统AHRS/GPS,然后用当前姿态角(tilt),上一时刻姿态角,当前加速度,上一时刻加速度预测下一时刻加速度,通过预测的加速度修正加速度计的测量值,以获得更好的重力矢量参考,以修正AHRS,这种方法比较巧妙,因为他用预测的加速度修正加计测量的重力场,而不是用GPS的速度做微分再修正重力场,如果预测得好的话,可以避免GPS延迟导致的姿态误差(GPS更新率比加计 陀螺 磁场计 要低,当GPS测出加速度时,载体加速度导致的误差早已引入姿态环),这里的表示方式比较像神经网络,但图中不知道用什么方法训练网络,也有可能本身没有用神经网络 因为结果是与 AccFuture = k1 * pitch + k2 * roll + k3 * AccCurrent + k4 * AccPre,这用方法应该可以一致,只需用实验的方法确定k1 k2 k3 k4

控制上应该是用PID,后面那个类似神经网络的图其实就是舵面混控矩阵,不是神经网络,用于分配pitch 和 roll两个方向控制量到实际三个舵机上的分量,因为他用的直升机的偏转盘用的是3个舵机混控的,共同协作实现总距和前后左右偏转,航向控制Yaw信息直接控制尾桨桨距,不用经过混控。
大致就是这样吧 哈哈

出0入0汤圆

发表于 2011-3-11 09:08:28 | 显示全部楼层
回复【84楼】AirPig 空中飞猪


(原文件名:1.png)
引用图片
我觉得这个东西的大致算法应该是这样:
首先把陀螺 加计 磁场计 gps 组合成姿态航向参考系统ahrs/gps,然后用当前姿态角(tilt),上一时刻姿态角,当前加速度,上一时刻加速度预测下一时刻加速度,通过预测的加速度修正加速度计的测量值,以获得更好的重力矢量参考,以修正ahrs,这种方法比较巧妙,因为他用预测的加速度修正加计测量的重力场,而不是用gps的速度做微分再修正重力场,如果预测得好的话,可以......
-----------------------------------------------------------------------

牛人

出0入0汤圆

发表于 2011-3-12 11:24:50 | 显示全部楼层
mark
头像被屏蔽

出0入0汤圆

发表于 2011-3-15 16:55:16 | 显示全部楼层
强大

出0入0汤圆

发表于 2011-3-15 17:28:16 | 显示全部楼层
回复【楼主位】caolong  
-----------------------------------------------------------------------

mark

出0入0汤圆

发表于 2011-3-18 15:52:53 | 显示全部楼层
mark

出0入8汤圆

发表于 2011-3-18 19:24:16 | 显示全部楼层
厉害

出0入0汤圆

发表于 2011-4-6 00:07:07 | 显示全部楼层
哇塞,那相机跟我的一摸一样。

出0入0汤圆

发表于 2011-4-6 09:31:38 | 显示全部楼层
呵呵 牛人

出0入0汤圆

发表于 2011-4-6 10:05:34 | 显示全部楼层
mark

出0入0汤圆

发表于 2011-4-6 21:06:53 | 显示全部楼层
强呀,,什么时候我们才能做一套呀,

出0入0汤圆

发表于 2011-4-16 21:14:39 | 显示全部楼层

出0入0汤圆

发表于 2011-5-24 17:55:30 | 显示全部楼层
顶 这是必须的

出0入0汤圆

发表于 2011-5-24 19:29:57 | 显示全部楼层
顶 这是必须的

出0入0汤圆

发表于 2011-6-9 20:19:23 | 显示全部楼层
mark

出0入0汤圆

发表于 2011-6-9 21:31:55 | 显示全部楼层
很强大

出0入0汤圆

发表于 2011-11-22 22:01:08 | 显示全部楼层
Mark

出330入1925汤圆

发表于 2011-11-22 23:13:29 | 显示全部楼层
强!

出0入0汤圆

发表于 2011-11-22 23:31:14 | 显示全部楼层
niubi
回帖提示: 反政府言论将被立即封锁ID 在按“提交”前,请自问一下:我这样表达会给举报吗,会给自己惹麻烦吗? 另外:尽量不要使用Mark、顶等没有意义的回复。不得大量使用大字体和彩色字。【本论坛不允许直接上传手机拍摄图片,浪费大家下载带宽和论坛服务器空间,请压缩后(图片小于1兆)才上传。压缩方法可以在微信里面发给自己(不要勾选“原图),然后下载,就能得到压缩后的图片。注意:要连续压缩2次才能满足要求!!】。另外,手机版只能上传图片,要上传附件需要切换到电脑版(不需要使用电脑,手机上切换到电脑版就行,页面底部)。
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