浅谈飞控开发的仿真功能

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前阵子，有位朋友向笔者咨询如何设计飞控的仿真，尤其是类似航空或者汽车领域的那种半实物仿真，所以本文就简单讲讲飞控开发的仿真功能是什么样的。事先申明，本文中所描述的不一定非常准确，尤其是专业术语这块，只是简单聊聊笔者是怎么理解的，但是讲解的功能的本质应该是准确的。

首先，要知道什么是仿真？

算法层次来说，仿真就是模拟实际环境，对算法代码进行测试。推而广之，在嵌入式驱动甚至业务逻辑层次的代码，也可以在虚拟环境中进行仿真，从而测试验证准确性。

仿真有哪几种？

常见的仿真，通常指以下几种：

模型在环仿真MITL

软件在环仿真SITL

硬件在环仿真HITL

模型在环仿真MITL

可以简单理解成算法层次的仿真，比如在simulink中搭建一个PID控制器，然后同样搭建了被控对象的模型，比如飞行器的姿态模型，验证飞行器的姿态控制性能，这个就是模型在环仿真；

还有一种方式，就是离线的数据仿真，比如实际采集飞行器的IMU数据，在matlab中编写了姿态估计的M代码或者是simulink模块，通过导入数据，观察输出，从而验证设计的算法是否有效以及性能。



这两种都属于模型在环仿真，在完全虚拟的环境下，无任何设备的情况下，前期验证是否设计的功能有效；

软件在环仿真SITL

软件在环仿真与模型在环仿真类似，区别在于MITL的代码不是你将来烧写到飞控的代码，比如是m文件，而软件在环仿真就是通过编译器，将你的程序编程可烧写的代码，比如c语言，这个过程可以是由matlab自动生成（即通常所说的基于模型的开发方式），也可以由自己进行代码的转换。在将你的算法与模型都用c语言编写后，进行程序的运行，然后验证输出的结果是否与模型在环仿真有所出入，从而验证是否编译环节出现了问题，比如转换后的代码的数据类型，嵌入式编译环境的计算误差等。从某种角度来说，软件在环是模型在环的一种延伸。

以PX4飞控的SITL为例：



图中看出，只有控制信号，比如遥控器是外部输入的，而飞控程序和模型都是在仿真软件上，模型输入给程序假的传感器数据，状态请求等，而飞控计算后，得到三轴力矩和推力，输入给模型。

硬件在环仿真HITL：

在开发的下一阶段，这时候硬件同事已经将飞控硬件设计完成交给你了，有了真实的硬件了，这样你的软件功能代码就开始部署了，比如输入输出的接口等。

需要注意的是，SITL是专门需要在仿真软件中开发飞控代码的，与实际的飞控代码还是有所区别的，SITL的代码通常要执行更多的代码。

汽车领域的HIL台架：



PX4飞控的HITL：

硬件在环仿真（HITL）模式下标准的PX4 固件在真实的硬件上运行。JMAVSim 或Gazebo (运行在开发计算机上) 通过 USB或者串口完成与飞行控制器硬件平台连接。模拟器充当在 PX4 和QGroundControl 之间共享 MAVLink 数据的网关。



至于半实物仿真，简单理解如果你有了硬件，那就是半实物的仿真，当然这个说法不严谨，不过不重要。

在环仿真测试的重要性？

第一点、MIL在算法工程师看来是很重要的，毕竟总不能等东西都有了才开始进行工作吧。

第二、在无人机领域里，大量的测试是非常必要的，这样才能将飞控做成稳定可靠，而每一次的实际飞行，准备工作繁琐，且容易出现炸机，造成损失，有了HITL就可以提前测试出软件是否有bug。

说到底，会大大加速开发以及测试的方便。

SITL、HITL有不足吗？

标准的HITL，是由遥控器，连接飞控硬件，然后连接到PC端的地面站程序，根据遥控指令，通过返回的虚拟数据，计算出PWM指令，发送给PC端的仿真程序，飞行器的模型则是在PC仿真程序中计算的，这样由PWM得到模型的姿态与运动学，并进行显示。

这种HITL有个缺点就是：

首先需要PC端具有这一段仿真程序，即接收模型输入，计算模型输出。如果是SITL，则还要包含飞控程序，这样的话，开发工作量较大；

其次就是不具备实时要求。飞控程序有实时性要求，在这种环境下的测试，则只依赖与PC端的实时能力了。

有没有更简单、准确的方法？

答案就是，在HITL的基础上，将模型的计算也放入到飞控中计算，这样可以飞机的姿态和运动学数据正常发送给地面站，地面站只需要做显示即可。因此，开发上不需要额外做太多工作，其次也能达到仿真测试的目的。这种，就是俗称的硬件仿真SIH。

SIH有什么问题？

从测试角度来说，被测试的对象，飞控程序引入了额外的模型的计算代码，并需要对自身的业务逻辑进行一些修正，以便实现仿真功能。这样与你实际工作时的飞控代码其实是不一致的，但是个人觉得优势很明显，所以这个不太重要。

如何开发？

如果是SIH的话，只需要在飞控代码中写一段模型计算的代码即可，这里不再赘述，可以参看一些数学模型的推导等论文，进行编程实现。

HITL/SIL能够仿真出哪些指标？

故障诊断的测试；

导航/控制算法的测试；

业务逻辑功能代码的测试；

有一条需要注意，就是你没办法模拟出真实的飞行性能与手感，这些与你采用的模型精确度，以及仿真环境的精确度有关。

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