开源MicroPython飞控

原创 云深之无迹 2021-11-21 17:47


起点亦是终点,世间有轮回,相似又不相同。就像书里写的那样。江湖因一声“小二上酒”开始,最后也因一杯绿蚁戛然而止。生活,也是如此吧?


飞控不是一下做出来的,下面是一些重要传感器的mpy驱动代码,为飞控项目添砖加瓦。


from pyb import Pinfrom time import sleep_us,ticks_us
class HC(): def __init__(self,trig='C5',echo='C4'): self.trig = Pin(trig, Pin.OUT_PP) self.echo = Pin(echo, Pin.IN)
def trigUp(self): self.trig.value(1) sleep_us(25) self.trig.value(0)
def getlen(self): distance = 0 self.trigUp() while self.echo.value() == 0: pass ts = ticks_us() # 开始时间 while self.echo.value() == 1: pass te = ticks_us() # 结束时间 tc = te - ts # 回响时间(单位us) distance = (tc * 170) / 10000 # 距离计算(单位为:cm) return distance


超声波传感器


'''参考:https://blog.csdn.net/qq_38721302/article/details/83095545'''
MPU_ADDR=0X68WHO_AM_I_VAL = MPU_ADDR

MPU_PWR_MGMT1_REG = 0x6B # 电源管理寄存器1MPU_GYRO_CFG_REG = 0X1B # 陀螺仪配置寄存器MPU_ACCEL_CFG_REG = 0X1C # 加速度传感器配置寄存器MPU_SAMPLE_RATE_REG=0X19 # 设置MPU6050的采样率MPU_CFG_REG=0X1A # 配置寄存器
MPU_INT_EN_REG=0X38MPU_USER_CTRL_REG=0X6AMPU_FIFO_EN_REG=0X23MPU_INTBP_CFG_REG=0X37MPU_DEVICE_ID_REG=0X75
MPU_GYRO_XOUTH_REG=0X43MPU_GYRO_XOUTL_REG=0X44MPU_GYRO_YOUTH_REG=0X45MPU_GYRO_YOUTL_REG=0X46MPU_GYRO_ZOUTH_REG=0X47MPU_GYRO_ZOUTL_REG=0X48
MPU_ACCEL_XOUTH_REG=0X3BMPU_ACCEL_XOUTL_REG=0X3CMPU_ACCEL_YOUTH_REG=0X3DMPU_ACCEL_YOUTL_REG=0X3EMPU_ACCEL_ZOUTH_REG=0X3FMPU_ACCEL_ZOUTL_REG=0X40MPU_TEMP_OUTH_REG=0X41MPU_TEMP_OUTL_REG=0X42

config_gyro_range = 3 # 0,±250°/S;1,±500°/S;2,±1000°/S;3,±2000°/Sconfig_accel_range = 0# 0,±2g;1,±4g;2,±8g;3,±16g
class MPU6050(): def __init__(self,iicbus,address=WHO_AM_I_VAL): self._address = address self._bus = iicbus self.reset() def _write_byte(self,cmd,val): self._bus.mem_write(val,self._address,cmd) def _read_byte(self,cmd): buf = self._bus.mem_read(1,self._address,cmd,addr_size=8) return int(buf[0]) def reset(self): self._write_byte(MPU_PWR_MGMT1_REG, 0x00) # 配置电源管理寄存器 启动MPU6050 self._write_byte(MPU_GYRO_CFG_REG, config_gyro_range<<3) # 陀螺仪传感器,±2000dps self._write_byte(MPU_ACCEL_CFG_REG, config_accel_range<<3)# 加速度传感器,±2g self._write_byte(MPU_SAMPLE_RATE_REG, 0x07) # 采样频率 100 self._write_byte(MPU_CFG_REG, 0x06) # 设置数字低通滤波器 self._write_byte(MPU_INT_EN_REG,0X00) #关闭所有中断 self._write_byte(MPU_USER_CTRL_REG,0X00) #I2C主模式关闭 self._write_byte(MPU_FIFO_EN_REG,0X00) #关闭FIFO self._write_byte(MPU_INTBP_CFG_REG,0X80) #INT引脚低电平有效 buf = self._read_byte(MPU_DEVICE_ID_REG) if buf != self._address: print("NPU6050 not found!") else: pass def _read_byte(self,cmd): buf = self._bus.mem_read(1,self._address,cmd,addr_size=8) return int(buf[0]) def _read_u16(self,reg): MSB = self._read_byte(reg) LSB = self._read_byte(reg) return (MSB<< 8) + LSB def _read_s16(self,reg): result = self._read_u16(reg) if result > 32767:result -= 65536 return result
def read_Gyro_x(self): x = self._read_s16(MPU_GYRO_XOUTH_REG) return x def read_Gyro_y(self): y = self._read_s16(MPU_GYRO_YOUTH_REG) return y def read_Gyro_z(self): z = self._read_s16(MPU_GYRO_ZOUTH_REG) return z
def read_Accel_x(self): x = self._read_s16(MPU_ACCEL_XOUTH_REG) return x def read_Accel_y(self): y = self._read_s16(MPU_ACCEL_YOUTH_REG) return y def read_Accel_z(self): z = self._read_s16(MPU_ACCEL_ZOUTH_REG) return z
def read_Temp(self): temp = self._read_s16(MPU_TEMP_OUTH_REG) return temp

from pyb import I2C
i2c = I2C(2, I2C.MASTER)mpu = MPU6050(i2c)
def GyroToDegree(num): return num / 32768 * 2000
def AccelToGram(num): return num / 32768 * 2


MPU6050


from imu import InvenSenseMPU, bytes_toint, MPUExceptionfrom imu import Vector3d

class MPU9250(InvenSenseMPU): ''' MPU9250 constructor arguments 1. side_str 'X' or 'Y' depending on the Pyboard I2C interface being used 2. optional device_addr 0, 1 depending on the voltage applied to pin AD0 (Drotek default is 1) if None driver will scan for a device (if one device only is on bus) 3, 4. transposition, scaling optional 3-tuples allowing for outputs to be based on vehicle coordinates rather than those of the sensor itself. See readme. '''
_mpu_addr = (104, 105) # addresses of MPU9250 determined by voltage on pin AD0 _mag_addr = 12 # Magnetometer address _chip_id = 113
def __init__(self, side_str, device_addr=None, transposition=(0, 1, 2), scaling=(1, 1, 1)):
super().__init__(side_str, device_addr, transposition, scaling) self._mag = Vector3d(transposition, scaling, self._mag_callback) self.accel_filter_range = 0 # fast filtered response self.gyro_filter_range = 0 self._mag_stale_count = 0 # MPU9250 count of consecutive reads where old data was returned self.mag_correction = self._magsetup() # 16 bit, 100Hz update.Return correction factors. self._mag_callback() # Seems neccessary to kick the mag off else 1st reading is zero (?)
@property def sensors(self): ''' returns sensor objects accel, gyro and mag ''' return self._accel, self._gyro, self._mag
# get temperature @property def temperature(self): ''' Returns the temperature in degree C. ''' try: self._read(self.buf2, 0x41, self.mpu_addr) except OSError: raise MPUException(self._I2Cerror) return bytes_toint(self.buf2[0], self.buf2[1])/333.87 + 21 # I think
# Low pass filters @property def gyro_filter_range(self): ''' Returns the gyro and temperature sensor low pass filter cutoff frequency Pass: 0 1 2 3 4 5 6 7 Cutoff (Hz): 250 184 92 41 20 10 5 3600 Sample rate (KHz): 8 1 1 1 1 1 1 8 ''' try: self._read(self.buf1, 0x1A, self.mpu_addr) res = self.buf1[0] & 7 except OSError: raise MPUException(self._I2Cerror) return res
@gyro_filter_range.setter def gyro_filter_range(self, filt): ''' Sets the gyro and temperature sensor low pass filter cutoff frequency Pass: 0 1 2 3 4 5 6 7 Cutoff (Hz): 250 184 92 41 20 10 5 3600 Sample rate (KHz): 8 1 1 1 1 1 1 8 ''' if filt in range(8): try: self._write(filt, 0x1A, self.mpu_addr) except OSError: raise MPUException(self._I2Cerror) else: raise ValueError('Filter coefficient must be between 0 and 7')
@property def accel_filter_range(self): ''' Returns the accel low pass filter cutoff frequency Pass: 0 1 2 3 4 5 6 7 BEWARE 7 doesn't work on device I tried. Cutoff (Hz): 460 184 92 41 20 10 5 460 Sample rate (KHz): 1 1 1 1 1 1 1 1 ''' try: self._read(self.buf1, 0x1D, self.mpu_addr) res = self.buf1[0] & 7 except OSError: raise MPUException(self._I2Cerror) return res
@accel_filter_range.setter def accel_filter_range(self, filt): ''' Sets the accel low pass filter cutoff frequency Pass: 0 1 2 3 4 5 6 7 BEWARE 7 doesn't work on device I tried. Cutoff (Hz): 460 184 92 41 20 10 5 460 Sample rate (KHz): 1 1 1 1 1 1 1 1 ''' if filt in range(8): try: self._write(filt, 0x1D, self.mpu_addr) except OSError: raise MPUException(self._I2Cerror) else: raise ValueError('Filter coefficient must be between 0 and 7')
def _magsetup(self): # mode 2 100Hz continuous reads, 16 bit ''' Magnetometer initialisation: use 16 bit continuous mode. Mode 1 is 8Hz mode 2 is 100Hz repetition returns correction values ''' try: self._write(0x0F, 0x0A, self._mag_addr) # fuse ROM access mode self._read(self.buf3, 0x10, self._mag_addr) # Correction values self._write(0, 0x0A, self._mag_addr) # Power down mode (AK8963 manual 6.4.6) self._write(0x16, 0x0A, self._mag_addr) # 16 bit (0.15uT/LSB not 0.015), mode 2 except OSError: raise MPUException(self._I2Cerror) mag_x = (0.5*(self.buf3[0] - 128))/128 + 1 mag_y = (0.5*(self.buf3[1] - 128))/128 + 1 mag_z = (0.5*(self.buf3[2] - 128))/128 + 1 return (mag_x, mag_y, mag_z)
@property def mag(self): ''' Magnetomerte object ''' return self._mag
def _mag_callback(self): ''' Update magnetometer Vector3d object (if data available) ''' try: # If read fails, returns last valid data and self._read(self.buf1, 0x02, self._mag_addr) # increments mag_stale_count if self.buf1[0] & 1 == 0: return self._mag # Data not ready: return last value self._read(self.buf6, 0x03, self._mag_addr) self._read(self.buf1, 0x09, self._mag_addr) except OSError: raise MPUException(self._I2Cerror) if self.buf1[0] & 0x08 > 0: # An overflow has occurred self._mag_stale_count += 1 # Error conditions retain last good value return # user should check for ever increasing stale_counts self._mag._ivector[1] = bytes_toint(self.buf6[1], self.buf6[0]) # Note axis twiddling and little endian self._mag._ivector[0] = bytes_toint(self.buf6[3], self.buf6[2]) self._mag._ivector[2] = -bytes_toint(self.buf6[5], self.buf6[4]) scale = 0.15 # scale is 0.15uT/LSB self._mag._vector[0] = self._mag._ivector[0]*self.mag_correction[0]*scale self._mag._vector[1] = self._mag._ivector[1]*self.mag_correction[1]*scale self._mag._vector[2] = self._mag._ivector[2]*self.mag_correction[2]*scale self._mag_stale_count = 0
@property def mag_stale_count(self): ''' Number of consecutive times where old data was returned ''' return self._mag_stale_count
def get_mag_irq(self): ''' Uncorrected values because floating point uses heap ''' self._read(self.buf1, 0x02, self._mag_addr) if self.buf1[0] == 1: # Data is ready self._read(self.buf6, 0x03, self._mag_addr) self._read(self.buf1, 0x09, self._mag_addr) # Mandatory status2 read self._mag._ivector[1] = 0 if self.buf1[0] & 0x08 == 0: # No overflow has occurred self._mag._ivector[1] = bytes_toint(self.buf6[1], self.buf6[0]) self._mag._ivector[0] = bytes_toint(self.buf6[3], self.buf6[2]) self._mag._ivector[2] = -bytes_toint(self.buf6[5], self.buf6[4])


MPU9250



I2C接线图


使用MPU6050 Yaw轴会不可避免的飘动,MPU9250自带磁力计,可以减少飘动。


# 控制电机函数
from pyb import Timer,Pin,ADCimport time
class Motor(): # 电机pwm初始化 def __init__(self,isInit=False): timerMotor_1 = Timer(3, freq=50) timerMotor_2 = Timer(4, freq=50) self.motor1 = timerMotor_1.channel(1, Timer.PWM, pin=Pin('B4')) self.motor2 = timerMotor_1.channel(2, Timer.PWM, pin=Pin('B5')) self.motor3 = timerMotor_2.channel(3, Timer.PWM, pin=Pin('B8')) self.motor4 = timerMotor_2.channel(4, Timer.PWM, pin=Pin('B9')) self.motors = [self.motor1,self.motor2,self.motor3,self.motor4] # self.x = ADC(Pin('X2')) # self.btn_stop = Pin('X4',Pin.IN) if not isInit: for moto in self.motors: self.MotoSet(moto) time.sleep(1) self.MotosPwmUpdate([0,0,0,0]) # 电机初始化 设置最高油门和最低油门 def MotoSet(self,moto): moto.pulse_width_percent(10) time.sleep(2) moto.pulse_width_percent(5)
# pwm 更新函数 1 # 可以用于调试单个电机 def MotoPwmUpdate(self,n,pwm): if pwm < 0 or pwm > 100: return None self.motors[n].pulse_width_percent(5 + pwm*5/100)
# pwm 更新函数 2 # 用于实际飞行 def MotosPwmUpdate(self,pwms): for moto,pwm in zip(self.motors,pwms): moto.pulse_width_percent(5 + pwm*5/100)
# 电机停止转动 # 用于紧急制动和测试 def MotoStop(self): for moto in self.motors: moto.pulse_width_percent(5)


电调控制,PWM实现


然后就是PWM的接收机太费引脚,换PPM,问题在于转换~


上面是PPM

下面是PWM



标准的PPM信号,以0.4ms的低电平为起始标识。后边以电平的上升沿的间隔时间来表达各个通道的控制量。一般排列10个上升沿后,电平保持高电平,直到重复下一个PPM信号。


PPM信号可以看做是一帧数据,它包含了8个通道的信息。每个上升沿间隔时间刚好等于PWM信号的高电平持续时间,也就1000us~2000us之间。

PPM的重复周期也为20ms,也是50hz的刷新频率。


import pybimport micropythonmicropython.alloc_emergency_exception_buf(100)
# Futaba PPM decoder# http://diydrones.com/profiles/blogs/705844:BlogPost:38393class Decoder():
def __init__(self, pin: str): self.pin = pin self.current_channel = -1 self.channels = [0] * 20 # up to 10 channels self.timer = pyb.Timer(2, prescaler=83, period=0x3fffffff) self.timer.counter(0) # clear any previously set interrupt pyb.ExtInt(pin, pyb.ExtInt.IRQ_RISING, pyb.Pin.PULL_NONE, None) self.ext_int = pyb.ExtInt(pin, pyb.ExtInt.IRQ_RISING, pyb.Pin.PULL_NONE, self._callback)
def _callback(self, t): ticks = self.timer.counter() if ticks > 5000: self.current_channel = 0 elif self.current_channel > -1: self.channels[self.current_channel] = ticks self.current_channel += 1 self.timer.counter(0)
def get_channel_value(self, channel: int) -> int: return self.channels[channel]
def enable(self): self.ext_int.enable()
def disable(self):        self.ext_int.disable()


PPM驱动代码



# 匿名上位机 移植上位机、协议版本v4.34# 移植部分功能# 关闭了数据的校验功能,提高发送速度class ANO():    def  __init__(self,uart):        self.writechar = uart.writechar        self.BYTE0 = lambda x : (x>>0)&0xff        self.BYTE1 = lambda x : (x>>8)&0xff        self.BYTE2 = lambda x : (x>>16)&0xff        self.BYTE3 = lambda x : (x>>24)&0xff        pass
# 发送数据 def ANO_Send_Data(self,data): for v in data: self.writechar(v)
#send 数据 def cs(self,data_to_send): _cnt = len(data_to_send) data_to_send[3] = _cnt - 4 data_to_send.append(0) # 需要校验功能的将这一行改了就行 self.ANO_Send_Data(data_to_send)
# 飞机姿态 高度 飞行模式 是否解锁 def ANO_DT_Send_Status(self,angle_rol, angle_pit, angle_yaw, alt, fly_model, armed):

_cnt = 0 _temp = 0 _temp2 = alt data_to_send = [] data_to_send.append(0xAA) data_to_send.append(0xAA) data_to_send.append(0x01) data_to_send.append(0)
_temp = int(angle_rol * 100) data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp)) _temp = int(angle_pit * 100) data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp)) _temp = int(angle_yaw * 100) data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp))
data_to_send.append(self.BYTE3(_temp2)) data_to_send.append(self.BYTE2(_temp2)) data_to_send.append(self.BYTE1(_temp2)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp2))
data_to_send.append(fly_model)
data_to_send.append(armed) self.cs(data_to_send)
# PID信息 def ANO_DT_Send_PID(self,group, p1_p, p1_i, p1_d, p2_p, p2_i, p2_d, p3_p, p3_i, p3_d): _cnt = 0 _temp = 0 data_to_send = [] data_to_send.append(0xAA) data_to_send.append(0xAA) data_to_send.append(0x10 + group -1) data_to_send.append(0)
_temp = p1_p * 1000 data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp)) _temp = p1_i * 1000 data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp)) _temp = p1_d * 1000 data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp))
_temp = p2_p * 1000 data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp)) _temp = p2_i * 1000 data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp)) _temp = p2_d * 1000 data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp))
_temp = p3_p * 1000 data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp)) _temp = p3_i * 1000 data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp)) _temp = p3_d * 1000 data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp))
self.cs(data_to_send)
# 传感器数据 def ANO_DT_Send_Senser(self,a_x, a_y, a_z, g_x, g_y, g_z, m_x, m_y, m_z): _cnt = 0 _temp = 0 data_to_send = [] data_to_send.append(0xAA) data_to_send.append(0xAA) data_to_send.append(0x02) data_to_send.append(0)
_temp = a_x data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp)) _temp = a_y data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp)) _temp = a_z data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp))
_temp = g_x data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp)) _temp = g_y data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp)) _temp = g_z data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp))
_temp = m_x data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp)) _temp = m_y data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp)) _temp = m_z data_to_send.append(self.BYTE1(_temp)) data_to_send.append(self.BYTE0(_temp))
self.cs(data_to_send)
# 电机pwm数据 0-1000 def ANO_DT_Send_MotoPWM(self, m_1, m_2, m_3, m_4, m_5, m_6, m_7, m_8): _cnt = 0
data_to_send = [] data_to_send.append(0xAA) data_to_send.append(0xAA) data_to_send.append(0x06) data_to_send.append(0)
data_to_send.append(self.BYTE1(m_1)) data_to_send.append(self.BYTE0(m_1)) data_to_send.append(self.BYTE1(m_2)) data_to_send.append(self.BYTE0(m_2)) data_to_send.append(self.BYTE1(m_3)) data_to_send.append(self.BYTE0(m_3)) data_to_send.append(self.BYTE1(m_4)) data_to_send.append(self.BYTE0(m_4)) data_to_send.append(self.BYTE1(m_5)) data_to_send.append(self.BYTE0(m_5)) data_to_send.append(self.BYTE1(m_6)) data_to_send.append(self.BYTE0(m_6)) data_to_send.append(self.BYTE1(m_7)) data_to_send.append(self.BYTE0(m_7)) data_to_send.append(self.BYTE1(m_8)) data_to_send.append(self.BYTE0(m_8))
        self.cs(data_to_send)


匿名上位机若干协议移植,2.4G控制


下面是个相似的项目:


  • 惯性测量单元 (IMU)

  • SBUS接口(用于连接SBUS RC接收器)



就是这么简单的东西。。。




airPy 代码

airPy代码分为3个模块:

  • airPy 固件:运行在 pyboard 上的 python 代码

  • airPy 地面站:在 PC 上运行的 JavaFx 代码,用于配置/调整 airPy 板

  • airPy Link Protocol:用于板卡与地面站通信的串行协议


airPy Link Protocol目前仅用于配置和调整目的。

它是一种可变大小的串行协议,用于 pyboard 和地面站之间的数据通信。

这个想法是不仅在 USB 上而且在 Wi-fi、蓝牙和 ad hoc RF 通道(例如 433MHz)上使用这个协议。


每个 APLINK 消息都包含一个标头和一个可变大小的有效负载(取决于内容),如以下架构中所指定。












参考文章:


https://github.com/micropython-IMU/micropython-mpu9x50

microPython-MPU9x50驱动

https://www.jianshu.com/u/38cc558a2c62

micropython驱动的移植者

https://blog.csdn.net/qq_38721302/article/details/83095545

STM32 驱动MPU6050(使用了本文的寄存器定义)

https://github.com/Sokrates80/air-py

特别的,有一个microPython的飞控开源项目了,减少了我的工作量。

https://github.com/Sokrates80/airPy-GS

相应搭配的地面站

https://github.com/micropython-IMU/micropython-fusion

MicroPython 的单个平台上获取传感器数据并执行融合的情况

https://github.com/wagnerc4/flight_controller

另外一个完整的项目

https://github.com/ArduPilot/ardupilot

pid参考了这里,APM飞控

http://www.air-py.com/

相关网站

开源的mpy飞控系统



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    华盛恒辉l58ll334744 2025-04-17 16:49 62浏览
  •   无人机电磁环境效应仿真系统:深度剖析   一、系统概述   无人机电磁环境效应仿真系统,专为无人机在复杂电磁环境下的性能评估及抗干扰能力训练打造。借助高精度仿真技术,它模拟无人机在各类电磁干扰场景中的运行状态,为研发、测试与训练工作提供有力支撑。   应用案例   目前,已有多个无人机电磁环境效应仿真系统在实际应用中取得了显著成效。例如,北京华盛恒辉和北京五木恒润无人机电磁环境效应仿真系统。这些成功案例为无人机电磁环境效应仿真系统的推广和应用提供了有力支持。   二、系统功能  
    华盛恒辉l58ll334744 2025-04-17 15:51 64浏览
  •   无人机电磁兼容模拟训练系统软件:全方位剖析   一、系统概述   北京华盛恒辉无人机电磁兼容模拟训练系统软件,专为满足无人机于复杂电磁环境下的运行需求而打造,是一款专业训练工具。其核心功能是模拟无人机在电磁干扰(EMI)与电磁敏感度(EMS)环境里的运行状况,助力用户评估无人机电磁兼容性能,增强其在复杂电磁场景中的适应水平。   应用案例   目前,已有多个无人机电磁兼容模拟训练系统在实际应用中取得了显著成效。例如,北京华盛恒辉和北京五木恒润无人机电磁兼容模拟训练系统。这些成功案例为
    华盛恒辉l58ll334744 2025-04-17 14:52 33浏览
  • 1. 在Ubuntu官网下载Ubuntu server  20.04版本https://releases.ubuntu.com/20.04.6/2. 在vmware下安装Ubuntu3. 改Ubuntu静态IP$ sudo vi /etc/netplan/00-installer-config.yaml# This is the network config written by 'subiquity'network:  renderer: networkd&nbs
    二月半 2025-04-17 16:27 64浏览
  • 近日,全球6G技术与产业生态大会(简称“全球6G技术大会”)在南京召开。紫光展锐应邀出席“空天地一体化与数字低空”平行论坛,并从6G通信、感知、定位等多方面分享了紫光展锐在6G前沿科技领域的创新理念及在空天地一体化技术方面的研发探索情况。全球6G技术大会是6G领域覆盖广泛、内容全面的国际会议。今年大会以“共筑创新 同享未来”为主题,聚焦6G愿景与关键技术、安全可信、绿色可持续发展等前沿主题,汇聚国内外24家企业、百余名国际知名高校与科研代表共同商讨如何推动全行业6G标准共识形成。6G迈入关键期,
    紫光展锐 2025-04-17 18:55 123浏览
  • 一、行业背景与需求随着智能化技术的快速发展和用户对便捷性需求的提升,电动车行业正经历从传统机械控制向智能交互的转型。传统电动车依赖物理钥匙、遥控器和独立防盗装置,存在操作繁琐、功能单一、交互性差等问题。用户期待通过手机等智能终端实现远程控制、实时数据监控及个性化交互体验。为此,将蓝牙语音芯片集成至电动车中控系统,成为推动智能化升级的关键技术路径。二、方案概述本方案通过在电动车中控系统中集成WT2605C蓝牙语音芯片,构建一套低成本、高兼容性的智能交互平台,实现以下核心功能:手机互联控制:支持蓝牙
    广州唯创电子 2025-04-18 08:33 96浏览
  • 现阶段,Zigbee、Z-Wave、Thread、Wi-Fi与蓝牙等多种通信协议在智能家居行业中已得到广泛应用,但协议间互不兼容的通信问题仍在凸显。由于各协议自成体系、彼此割据,智能家居市场被迫催生出大量桥接器、集线器及兼容性软件以在不同生态的设备间构建通信桥梁,而这种现象不仅增加了智能家居厂商的研发成本与时间投入,还严重削减了终端用户的使用体验。为应对智能家居的生态割裂现象,家居厂商需为不同通信协议重复开发适配方案,而消费者则需面对设备入网流程繁琐、跨品牌功能阉割及兼容隐患等现实困境。在此背景
    华普微HOPERF 2025-04-17 17:53 49浏览
  • 置信区间反映的是“样本均值”这个统计量的不确定性,因此使用的是标准误(standard error),而不是直接用样本标准差(standard deviation)。标准误体现的是均值的波动程度,而样本标准差体现的是个体数据的波动程度,两者并非一回事,就如下图所显示的一样。下面优思学院会一步一步解释清楚:一、标准差和标准误,究竟差在哪?很多同学对“标准差”和“标准误”这两个概念傻傻分不清楚,但其实差别明显:标准差(Standard Deviation,σ或s):是衡量单个数据点相对于平均值波动的
    优思学院 2025-04-17 13:59 24浏览
  •   无人机蜂群电磁作战仿真系统全解析   一、系统概述   无人机蜂群电磁作战仿真系统是专业的仿真平台,用于模拟无人机蜂群在复杂电磁环境中的作战行为与性能。它构建虚拟电磁环境,模拟无人机蜂群执行任务时可能遇到的电磁干扰与攻击,评估作战效能和抗干扰能力,为其设计、优化及实战应用提供科学依据。   应用案例   目前,已有多个无人机蜂群电磁作战仿真系统在实际应用中取得了显著成效。例如,北京华盛恒辉和北京五木恒润无人机蜂群电磁作战仿真系统。这些成功案例为无人机蜂群电磁作战仿真系统的推广和应用提
    华盛恒辉l58ll334744 2025-04-17 16:29 69浏览
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