本帖最后由 zypdd 于 2017-8-28 12:56 编辑
DIY四轴已经很久了，从最开始自己画PCB，自己画机架，到最近直接买的开源的飞控板，从学习MK，MWC，cleanFlight，前前后后走了很长的路，也很少和其他人一起沟通，故借此贴希望能够认识更多的自己开发飞控的同学，一起沟通一起成长。废话不多说，开始进入正题。
话说对四轴来说最核心的问题就是震动。试想如果没有震动，那么四轴就没有这么复杂，我用一个加速度传感器就能知道当前的倾角，而且是准确无误的，那么控制就很简单了，但是现实情是很残酷的，震动不但影响加速度，同样影响角速度（陀螺仪）。震动处理的好坏直接影响到四轴的最终效果。
在机械震动情况下测量的角速度经过kalman滤波后，数据明显有一个干扰数据夹杂在里面，形成如下图所见的往复周期： 由此可以证明kalman滤波能帮助我们找到最解决真实的数据，但是无法过滤掉其中有效的其他频率的数据（后面会有测试数据证明）。 下图中蓝色和粉色表示实时测量的角速度：
局部放大后发现波形是这样的：大概25hz的震动干扰数据，这个震动干扰数据严重的影响内环PID的计算，因此需要解决。
为了解决上图中出现的问题，采用了二阶低通滤波器（参考cleanflight代码），经过软件模拟对比发现：在延迟（30ms）情况下，二阶低通滤波器数据明显更接近真实数据。下图是模拟数据进行测试结果：
上机验证结果图：
Kalman滤波+二阶低通滤波器，蓝色为滤波后的结果，从下图可看到，和软件模拟的结果完全一致，系统能有效的去除震动的干扰。
下图详细展示滤波前数据：后红色为原始测量数据，黄色为kalman滤波结果，蓝色为二阶低通波滤波器结果，效果非常明显
综上：通过低通滤波器能有效的减少震动对角速度的影响（加速度同样的处理即可）
附录： 下图展示了针对同样一个数据源分别做kalman滤波，二阶低通滤波，RC低通滤波的模拟效果：
其中：红色：kalman滤波，蓝色：二阶低通滤波，绿色：RC低通滤波 从上图可知： 1.相同延迟Kalman无法消除震动的影响 2.RC延迟比较大
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