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课程简介：
本教程是关于自主悬停四旋翼飞行器，获得多个奖项。
四旋翼飞行器结构简单，机动灵活，具备垂直起降和定点悬停能力，可以在狭窄空间和恶劣的起降环境中执行任务。四旋翼飞行器是非线性、强耦合的非稳定系统，自身阻尼小，动态特性高，对导航信息的带宽、精度要求高，必须依赖高性能的自主飞行控制系统实现稳定自主飞行。
小型无人机一般采用嵌入式微控制器/微处理器作为机载计算机，搭配微机电（MEMS）惯性传感器、磁传感器、大气传感器和GPS接收机。MEMS惯性传感器精度有限，导航误差随积分过程增长很快；磁阻传感器安装在载体上受到附近电磁环境干扰，不能直接用于航向测量；GPS不能提供姿态信息，数据输出率也不高，通常不能满足飞行控制的要求。对于室内作业的无人机，更无法通过GPS来实现定位。因此，需要对多种传感器进行数据融合，得到比单一信息源更连续准确可靠的导航信息。
卡尔曼滤波是一种递推的线性系统状态最优估计，是导航数据融合的常用方法。扩展卡尔曼滤波器EKF是卡尔曼滤波在非线性系统中的推广，主要改进是将系统的传递函数在状态附近线性化，得到的是次优估计。
本项目围绕MXTOS-200北斗/GPS双模接收机在四旋翼组合导航中的应用，在导航系统的硬件设计、多传感器数据融合、EKF的应用以及四旋翼飞行器控制算法等方面展开工作。
视频附件中有文件课自行下载，其中包括《四旋翼理论知识+硬件指南》《硬件PCB原理图》《模块工作原理》《程序》《答辩演示ppt》《其他四轴飞行器资料》。本课程无后续详细的视频教程，所有资料都在附件下载包内。
