无人机技术科普：硬件与算法外 还有“状态”视角

对于无人机而言整个过程也大体类似。无人机需要获取被控对象的"位置信息"以及反馈回的无人机自身"位置状态"，计算出两者之间的相对距离误差，再通过硬件或者算法，计算出速度变化——如被跟踪对象的速度大小，速度方向，并以此来"控制"无人机自身的速度以实现位置的跟踪。

　　因此无论采用GPS还是光流单目抑或双目视觉、红外、超声波等等，不管什么硬件，作用都是为了传输回无人机对应的"外环状态信息"。

　　同样的，无论采用随身tracker还是内置传感系统的地面站式遥控器抑或直接采用手机，都可以传输回被跟踪目标的"外环状态信息"。

　　两个状态信息进行比对，形成状态误差，通过IMU等传感器反馈无人机内环姿态信息，与目标姿态形成状态误差，并以此计算得出控制量。

　　通过状态视角，可以很清晰地理解不同产品的硬件意义，并以此设计自己的无人机控制系统。

　　围绕着无人机状态反馈信息的处理和使用，算法可以走向两个不同的分支：数据融合（数据滤波）和自动控制。根据不同的状态特点，围绕数学模型建立系统框架，根据算法以及反馈状态信息的要求选择相关的硬件搭建无人机系统等内容是无人机控制系统设计的清晰脉络。笔者会在后续系列文章中分步阐述搭建这个系统架构中的各个部分，帮助不同行业喜欢无人机的朋友走入奇妙的无人机世界。