无人机设计的下一个进化步骤

一些人认为，无人驾驶飞行器 (UAV) 或众所周知的无人机的商业意义可能与互联网一样重要。航空摄影和摄像等备受瞩目的应用在很大程度上已被无人机普及，具有大众吸引力和相应的高容量。更深奥的用途包括农业管理，预计它们在医疗应用中的使用会增加。

由于公司为企业提供交钥匙解决方案，“无人机即服务”的概念已经出现。可以说，围绕立法的澄清有助于而不是阻碍新兴行业，尽管对整体有效载荷有限制，但它们的优势几乎是有保证的。亚马逊和 Facebook 等大型组织正在积极开发计划，分别使用无人机在偏远地区运送货物和连接互联网。

这些新兴应用将越来越依赖于自动驾驶，因此，无人机很可能成为第一种完全融入社会的真正自动驾驶汽车。这是一个活跃的研究领域，商业系统已经出现，例如家庭监控无人机，它可以在检测到移动时自动导航建筑物的周边，并通过互联网将其看到的内容传递给房主。

除了无人驾驶，无人机也不受束缚。包括电力、处理和有效载荷的紧凑型系统。为了真正有用，它们需要稳定和高效，即使在危险和多变的天气条件下也是如此。除了一次充电尽可能长时间地运行外，它们还不可避免地需要能够自行对接以进行充电，从而使它们几乎可以无限期地自主运行。这种水平的精确控制和导航正在创造对新技术的需求，并突出了无人机开发的两个最关键的特性：电机控制和导航。

电子速度控制

作为一个系统，无人机可以用包括飞行控制器、电子速度控制器（ESC）、电池和有效载荷在内的功能元素来描述。ESC与飞控分离但仍由飞控管理是相关的。这主要是因为它是一项复杂的功能，可以从专用解决方案中受益。

电调负责控制每台电机的速度，因此，通常每台电机都有一个专用的电调。为了协调它们的 *** 作，所有电调必须能够直接或通过飞控间接地相互通信；在典型的无人机中，可能会有四个 ESC 和四个电机。ESC 已成为一个卓越的领域，通常表现为一个可以轻松集成的完整子系统，现在可用的 ESC 解决方案数量虽小但数量不断增加。

由于稳定性和效率在无人机技术中至关重要，因此控制电机的方式是无人机 *** 作的基础。许多 ESC 供应商采用的方法是磁场定向控制 (FOC)，这是一种控制电机扭矩并通过该技术控制速度的技术。如果实施得当，FOC 可以在不引入不稳定性的情况下提供快速的加速度变化，从而使无人机能够执行复杂的机动，同时最大限度地提高效率。驱动矢量的快速计算在 FOC 中至关重要，这就是为什么它已成为一般以电机控制为目标的微控制器供应商关注的焦点，尤其是 ESC。

当今无人机中最受青睐的电机形式是无刷直流电机，因为它体积小、成本相对较低且经久耐用。为了进一步降低材料清单，无人机制造商通常会采用无传感器拓扑；也就是说，电机的位置是通过监测电机的状态而不是转子的位置来确定的。通过 FOC 算法控制无传感器 BLDC 电机非常复杂，这也是领先的微控制器制造商开始出现交钥匙解决方案的另一个原因。

一个例子是STMicroelectronics的STEVAL-ESC001V1电子速度控制器 (ESC) ，它将 STMicroelectronics 的STM32F303CBT7微控制器和电机控制 SDK 与其L6398驱动器和 STL160NS3LLH7 功率 MOSFET结合在一起。它们共同构成了一个完整的解决方案，用于使用无传感器 FOC 算法驱动单个三相无刷电机，无论是 BLDC 还是 PMSM（永磁同步电机）。功率 MOSFET 是 N 通道 30 V、160 A STripFET H7 器件。该设计可提供 20 A 的最大 RMS 电流，足以驱动专业无人机中使用的电机。图 1 显示了该解决方案的框图。

STMicroelectronics 指出，使用 FOC，而不是某些 ESC 中使用的梯形控制算法，可以提供更好的扭矩控制，同时它提供的实施还提供了减速期间的主动制动和能量回收。

图1：意法半导体STEVAL-ESC001V1基于磁场定向控制的电子调速方案框图，专为无人机开发。

填充板的尺寸略小于 30 mm x 60 mm，如图 2（顶部）和图 3（底部）所示，突出显示了关键功能组件。

图 2：STEVAL-ESC001V1（顶部）。

图 3：STEVAL-ESC001V1（底部）。

评估板使用ST-Link/V2编程器进行编程，固件可以使用 ST 电机控制工作台进行配置（提供使用 MC 工作台的简短视频介绍）。使用该软件和评估板，工程师可以分析电机并编译驱动该电机所需的固件。虽然用于驱动电机各相的信号由电路板计算和应用，但 PWM 信号用于设置电机的速度。如图 4 所示，1060 μs 和 1860 μs 之间的脉冲分别用于将电机速度设置在其最小值和最大值之间。

图 4：用于调节由 STEVAL-ESC001V1 控制的电机速度的 PWM 信号。

电调参考设计

总体而言，电机控制对于许多半导体制造商来说是一个越来越重要的应用领域，尤其是那些拥有强大微控制器产品组合的制造商。这包括德州仪器，该公司开发并生产了一种 FOC 解决方案，该解决方案预装在精选Piccolo MCU的 ROM 中并通过 API 访问。

如果没有传感器来提供有关电机位置的反馈，则选择是以开环配置运行电机或使用某种其他形式的反馈。应该注意的是，闭环配置提供了更好的控制并导致更好的整体性能。提供闭环 *** 作所需的反馈由称为观察器的专用固件功能提供，该功能利用电机绕组中产生的反电动势来估计其位置。因此，固件也称为估计器。

在 TI 的解决方案中，估计器固件被称为 InstaSPIN-FAST，它代表通量、角度、速度和扭矩。FAST 被描述为一种通用的三相电机软件编码器，能够与一系列电机实现一起工作，包括同步和异步直流和交流电机。FOC 扭矩控制器软件 InstaSPIN-FOC 对其进行了补充，该软件是 TI MotorWare 软件包的一部分；免费使用，免费下载的解决方案。但是，该解决方案的 FAST 部分是专有的，仅在支持的 MCU 中作为基于 ROM 的代码提供；虽然 InstaSPIN-FOC 可以从 RAM 或闪存执行，但 FAST 算法必须始终从 ROM 执行。

德州仪器 (TI) 的无人机 ESC高速无传感器 FOC参考设计提供了一种评估 InstaSPIN 技术的简单方法。它基于 C2000 Piccolo LaunchPad LAUNCHXL-F28069M开发板（图 5）和DRV8305EVM三相电机驱动 BoosterPack 评估模块（图 6）。

图 5：C2000 Piccolo LaunchPad LAUNCHXL-F28069M 开发板。

图 6：DRV8305EVM 三相电机驱动器 BoosterPack 评估模块。

在这样一个竞争激烈的空间中，与易用性相匹配的性能通常可以成为选择特定解决方案的非常有说服力的理由，在这方面，TI 已尽一切努力在竞争中脱颖而出。例如，控制算法需要了解与被控制电机有关的某些参数，但 TI 坚持认为其解决方案需要提供的电机参数较少，以至于不需要数据表。此外，与大多数其他解决方案不同，一旦确定了电机，InstaSPIN-FOC 和 FAST 解决方案就无需调整。

估计器的运行精度是另一个关键参数，在此，TI 表示其解决方案可以在一个电周期内开始跟踪，并且可以将精度保持在 1 Hz 以下。其他解决方案通常仅在超过 5 Hz 的频率下准确，并且在高频下可能会受到影响。这些优势还意味着 TI 的解决方案可以在启动时提供 100% 的扭矩，并且在零速下完全稳定。

像这样的开发平台和交钥匙解决方案的可用性意味着现在更容易开始无人机设计。TI 表示，其解决方案可在两分钟内启动并运行，这突显了先进的 FOC 解决方案在很短的时间内已变得多么先进。然而，导航不一定如此，但它正在迅速发展，并且不可避免地很快就会有可以为各种无人驾驶车辆提供完全自主导航的解决方案。

差分全球导航卫星系统

导航主要因一件事而变得复杂：障碍物。如果没有任何需要避开的障碍物，汽车就已经可以自动驾驶了，但事实上，如果从 A 点到 B 点是一条没有任何东西的直线，那么从 A 点到 B 点会简单得多。幸运的是，在天空中，情况经常如此。由于这个原因，自主无人机可能迟早会变得司空见惯。当然，仍然有必要考虑碰撞检测和避免技术，但总的来说，飞行的物体比不飞行的物体有很大的优势。

全球导航卫星系统 (GNSS) 的使用现在已成为导航的同义词，当与地图软件一起使用时，它成为一种强大的组合。然而，众所周知，GNSS 仅能精确到米以内，而不是自主无人机所需的厘米，而自主无人机本身可能测量不到一米。对于某些应用，例如检查大型开放区域或数公里的地上油管，这可能是可以接受的。对于新兴的无人机应用，例如货物交付，需要更高的准确性。

如果没有支持这种精度水平的基础设施，自主设备将依靠机器视觉来帮助它们在现实世界中导航。但是，出现了一些解决方案，可以提供适合某些应用的准确度水平。他们采用差分 GNSS (DGNSS)，它使用基站提供的校正数据来改进和校正由移动物体（称为流动站）得出的定位数据。

该技术被称为实时运动学 (RTK)，并由海事服务无线电技术委员会 (RTCM) 定义的国际公认标准涵盖。它依赖于基站和流动站之间的实时通信通道，最常用于高端测量设备。然而，该技术开始在定位为大众市场解决方案的模块中提供。一个例子是 u-blox 的 GNSS 定位模块，包括NEO-M8P-0和NEO-M8P-2模块，旨在分别启用流动站和基站。

该公司表示，这些模块的设计总体上可以满足无人驾驶车辆的需求，但包括使其特别适合无人机的功能，例如移动基线模式；使基站能够像流动站一样移动的功能。例如，这可能与从更大、更传统的为社区服务的送货车辆发射和返回的送货无人机有关。

这些模块基于 u-blox M8 GNSS 接收器，兼容 GPS、GLONASS 和北斗卫星导航网络，能够同时使用 GPS 和 GLONASS 或北斗，提供更快的首次定位时间。但是，u-blox 指出，如果 RTK 更新率很关键，那么它们应该只在 GPS 模式下使用。图 7 说明了这些模块的 *** 作方式。

图 7：使用 u-blox NEO-M8P 模块创建具有厘米精度定位的 DGNSS 解决方案。

基站向流动站提供 RTCM 3 消息流（参考站参数）。然后，流动站必须解决载波相位模糊问题，此时它可以进入 RTK 固定模式并开始获得厘米精度的定位数据。根据 u-blox 的说法，这个过程通常需要不到 60 秒的时间，称为收敛时间。只有当接收机能看到至少六颗连续锁相卫星时，流动站才会进入 RTK 固定模式；如果与 GLONASS 系统同时工作，它需要至少两颗来自第二个系统的卫星才能看到，而北斗则增加到三颗。

在 RTK 模式下运行时，相对于基站位置报告流动站的位置。因此，流动站的绝对位置将参考基站的绝对位置，以及流动站相对于它的位置。这也适用于无人机需要返回充电站为电池充电的应用。当基站工作在移动基线模式时，其绝对位置不再固定。然而，流动站仍然可以保持相对于它的厘米精确定位，例如，当无人机在“跟随我”模式下运行时，这是适用的。随着 DGNSS 定位的引入，全自动无人机的概念真正开始形成。

结论

自主性和稳定性将是未来无人机的关键特征。随着基于 FOC 的电机控制和 DGNSS 等技术变得更加集成，无人机的快速和持续发展是有保证的。此类预集成解决方案的可用性使开发先进无人机的过程更加简单，为热衷于利用令人兴奋的新可能性的原始设备制造商提供了机会。

审核编辑：符乾江