[油管搬运]PX4基础开发教程_px4飞控开发教程

本教程由如下几个专题组成：

1. 有关如何在PX4上指定uOrB主题（传感器数据等）记录在SD卡上的简短教程。

您可以从自定义传感器或自定义计算中创建自己的uOrB主题，并将它们记录在SD卡上...

2. 在这个快速教程中，我将向您展示如何在PX4软件中注册新数据（主题）。然后，我们使用Mavlink将值发布到我们的地面站（QGroundControl），并使用实时图绘进行监视。然后，我们可以实时记录数据。

3 使用Mavlink在实时中与Simulink通信的Pixhawk（Ardupilot或PX4）并在图形标准仪器中显示结果。该项目使用aditya00j的Simulink-MAVLink v2.0连接到Pixhawk板（PX4或Ardupilot），并从UDP、TCP-IP/串行USB电缆甚至是遥测接收器获取Mavlink数据。收到数据后，您可以使用数据创建基于Simulink或Matlab的自己的实时监视软件。我使用了Aerospace Blockset的Simulink Flying Instruments进行可视化。

4 这个视频将带您了解在Simulink中使用PX4飞控支持包构建自己的PX4模块的概念，这有助于您在Simulink模型设计环境中生成自己的PX4模块。使用UAV Toolbox支持包为PX4®飞控，您可以从MATLAB®和Simulink®中访问飞控外围设备。使用嵌入式编码器®，您还可以自动生成C++代码，并使用PX4工具链构建和部署专门针对Pixhawk®和Pixracer飞控管理单元（FMU）的算法，同时整合机载传感器数据和其他PX4特定服务。PX4是Lorenz Meier的商标。

5 这是一个演示视频，展示了检索某些模拟信号、与其他必要数据组合并通过串口TELEM1发送它们的步骤。在这个视频中，我们继续PX4开发系列，重点是使用Simulink中的PX4飞控支持包进行PX4模块开发。

作为示例项目，我们接收两个模拟信号，将它们与其他传感器数据组合，并使用自定义串口数据包通过TELEM1发送它们。

步骤:

•使用ADC输入采样迎角和侧滑电位器

•从皮托管传感器读取空速和温度

•获取气压计数据

•以自定义格式通过串口端口广播遥测数据包

•使用Simulink检索和解码数据

6 您是否曾经想过如何使用4G/5G或任何互联网进行无人机遥测和视频传输？

这个视频将带您完成设置Raspberry Pi、安装MAVProxy、通过串口连接Pixhawk到Raspberry Pi、设置ZeroTier网络，最终通过互联网与Pixhawk通信的过程。

7 在本教程中，我们继续上一期关于使我们的无人机能够通过互联网通信的视频。在上一期视频中，我介绍了使用ZeroTier和MVProxy的虚拟局域网。在本教程中，我尝试使用RTSP、UDP、HTTP从Raspberry Pi摄像头（或连接到Raspberry Pi的任何其他摄像头）流式传输实时视频到我们的地面控制站。

8 这将是MAVSDK的简要介绍。基本上，向您展示您可以做什么以及如何使用MAVSDK入门。在演示中，我将向您展示如何使用MavSDK与PX4飞控通信，并创建您的第一个地面站Python Tkinter GUI。

9 在这个视频中，我向您介绍了WSL-2，即Windows子系统Linux，它现在支持GUI并且在Windows OS内部运行得像整个Linux系统一样快速。

我按照官方PX4文档从GitHub克隆PX4存储库，构建代码并在JMavsim和Gazebo模拟器上运行。在下一步中，我将向您展示如何将模拟器连接到QgroundControl软件。在最后一步中，我将向您展示如何将VSCode集成到您的Windows系统中，并在Windows内部进行编码，然后将其应用于Linux内核，最后将其上传到飞控板。

10 我经常被问到如何使用以太网接口将实际无人机连接到PC。有很多方法，比如使用Mavproxy（如果中间有树莓派）。

被广泛使用的最简单的解决方案是使用TTL到以太网转换器模块。对于非IT用户来说，分配IP和端口可能有点令人困惑，因此我制作了这个视频来带您完成并使用LAN电缆将我们的Pixhawk连接到地面站PC。

11 学习如何使用Simulink创建用于无人机通信和控制的自定义Mavlink数据包。在本教程中，我们将演示如何将自定义飞控器或仿真连接到QGroundControl和其他Mavlink节点。请跟随我们一起探索Mavlink协议，其各种消息类型以及如何为高级无人机应用创建自己的数据包。该项目已在GitHub上可用，并包含有关如何使用它的详细说明。未来将在GitHub存储库中添加YouTube演示和更详细的示例。

12 欢迎来到我们关于MAVSDK离轨控制的无人机展示基础教程！在这个视频中，我们将探索无人机表演的激动人心世界，并演示如何使用MAVSDK强大的离轨控制功能创建美丽的空中编队。无论您是无人机爱好者、开发者还是只是对自主飞行的可能性感到好奇，这个教程都是为您准备的！

13 欢迎来到我们关于使用自定义MAVSDK Python功能创建多无人机展示的高级教程！在这一集中，我们从以前的MAVSDK离轨控制教程中迈出一步，介绍了管理多个无人机和创建壮观无人机展示的概念。

14 在这一集中，我们深入研究了将SkyBrush CSV文件转换为PX4无人机表演的过程 - 这是渴望利用PX4先进控制功能的用户的关键一步。SkyBrush是一种数字绘画工具，其本机支持ArduPilot，主要提供位置设定点。

15 在这个教程中，我们展示了一个高级的现实世界无人机群体模拟场景，其中有4架无人机分别在独立的VMware节点上。每个节点都有自己的PX4 SITL，使用JMAVSim，并且我们的地面站（Swarm Control App）在Windows上接收来自所有无人机的遥测数据并向它们发送命令。我们引入了coordinator.py，这是一个关键的后台脚本，可以保持无人机群体同步并高效运行。该脚本管理各种任务，如将系统时间与世界时钟同步，从我们的Web服务器获取config.csv，启动mavlink-router，并将MAVLINK串行或UDP路由到GCS和Swarm Control App等。

16 在这个视频中，我们演示了我们的节点对节点和节点对GCS的遥测系统，使无人机能够了解彼此的位置、速度和状态。我们还展示了我们的群体逻辑，使无人机能够成为领导者或跟随者，并具有多个领导者和递归跟随的能力。

17 这一集展示了我们增强的群体控制在更复杂情境中的能力，包括多层次的领导者-跟随者关系。我们的演示包括一个单组任务，其中一个领导者和11个跟随者，以及一个多组任务，其中三个领导者分别独立管理三个跟随者。

18 在第7集中，我们通过一个强大的基于Web的地面控制站（GCS）提升了我们的PX4无人机游戏。使用React和Node.js精心制作的这个仪表板是您进行一流无人机群体控制的下一个重要工具。

19 看看我在SITL模拟中演示的无人机群体进行空中表演的简短演示！在这个PX4和MAVSDK项目中，我使用Docker容器为每个飞行器启动了16架模拟的无人机。观看群体顺利起飞，使用我构建的定制基于Web的仪表板在离轨模式下以动态的3D形状在空中飞行，然后自主降落。这只是使用Pixhawk和其他飞控器进行多无人机表演和群体的可能性的小预告。该仪表板处理从任务创建和上传到实时监控和触发飞行的所有操作。有关使用MAVSDK、PX4和SITL构建和控制无人机群体的更多详细信息，请查看下面的YouTube播放列表和GitHub仓库中的我的完整项目。它包含了使用Web UI创建、执行和监控模拟无人机表演所需的一切。

20 在此更新中，我已经视觉上增强了基于React的仪表板，以简化任务的创建、配置和监控。在SITL模拟中，甚至在实际飞行中，3D环境更加流畅。Docker优化使其易于部署到云端。

21 独家提前看一下X-Plane的空中出租车“四轴飞行器”模型与PX4 SITL（软件在环）的集成。在这个演示中，我们以acro模式飞行无人机，展示了使用QGroundControl的PID调谐器的速率控制器的性能。尽管这仍然是一个正在进行的工作，但我们很高兴与社区分享这个鲜为人知的一瞥。

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后台回复：PX4开发基础，即可获得所有视频的链接汇总，敬请关注！！！