MATLAB无人机开发：算法移植与应用

在现有的旋翼无人机市场中，绝大部分可二次开发的产品都只提供C、C++等SDK，但在科研类无人机这一细分领域中，更多的开发者偏好或善于使用Matlab进行算法的开发和验证。为了助力从事控制算法理论研究的开发者，能够独立完成控制算法到无人机平台的移植，快速实现控制算法从“理论”到“应用”落地，阿木实验室特推出“Matlab无人机算法开发套件 ”。

该套件基于Matlab/Simulink进行了深度开发，仿真和真机实验的程序完全通用和兼容、接口和示例丰富、底层安全检查功能齐全。开发者不仅可以使用Matlab对顶层控制算法进行开发、仿真验证和实验验证，还能在Matlab端完成算法修改和测试，无需将Matlab程序改写为C语言程序并移植到机载电脑，极大地降低了开发者的工作量和开发难度。

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Matlab Simulink/Ros加速无人机算法开发与应用落地！

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Matlab无人机算法开发套件技术框架

1、总体技术框架

主要包含两部分：第一部分是Simulink模块，包含无人机位置、速度、加速度三种控制器；第二部分是Prometheus模块，用于转发PX4底层提供的无人机状态信息和Simulink提供的控制信息，在仿真中提供Gazebo仿真环境，而在实验中直接对无人机真机进行控制。

总体技术框架

2、Matlab/Simulink ROS Toolbox

利用Matlab/Simulink ROS Toolbox，在Simulink程序中对无人机位姿、状态、控制指令、配置指令等话题的订阅与发布，实现Simulink对无人机进行闭环控制的功能。

Simulink程序中的ROS接口程序

接口程序中的ROS话题的发送与接收模块3、Matlab Bridge

在Prometheus系统中，本开发套件包含了一个专用模块“Matlab Bridge”，其功能是将Prometheus中的自定义ROS消息转换成标准的ROS话题，并与Simulink进行消息的传输。同时，Matlab Bridge也通过重定义特定的标准ROS话题，来传输无人机的飞行状态信息和安全检查标志，以完全兼容Prometheus原有的安全模块。

Matlab Bridge在系统中转发的ROS话题 功能介绍1、核心功能

• 三种控制模式切换

支持位置控制、速度控制和加速度控制三种无人机控制模式，并可以在程序中通过拨动旋钮进行一键切换。

• 控制示例程序及二次开发

提供丰富的控制算法示例程序，包括经典的串级PID控制、UDE、ADRC等鲁棒控制方法，控制方法之间可进行一键切换，且预留二次开发程序接口。

• 飞行状态显示

实时显示无人机的飞行状态、通信情况、时钟同步信息、电池电压、电量等信息。 

2、安全检查功能兼容Prometheus原有的安全检查功能，在无人机真机和仿真环境中，无人机能进行自检和报错。同时，在Matlab_bridge程序中，也定义了相应的安全逻辑，以应对通信丢包、通信丢失、Matlab程序失效等意外情况。

3、辅助功能

• 飞行数据记录

将飞行过程中的无人机状态、控制信号等数据进行自动保存，支持自定义保存途径。

• 飞行数据自动绘图

在停止仿真或实验后，Simulink程序将自动对飞行结果进行绘图，用于展示飞行过程中的关键信息。

配置与服务

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