盘点无人机飞控大脑与MEMS传感器

　　制造一个大脑并不容易。大黄蜂的大脑中有100多万个相互联系的神经元细胞，帮助它完成各种意识活动。2014年年末，一个科学家团队曾给一个有轮子的乐高机器人安装过一个数字蠕虫大脑，但是这样的大脑只有302个神经元细胞。到目前为止，“绿色大脑计划”团队只重建了黄蜂大脑中与视觉有关的部分。但是这样的成果已经非常令人震惊了。无人机利用视频摄像头和人造大脑软件沿着走廊飞行，飞行模式就和经过训练完成同样任务的大黄蜂一模一样。现在，这个虚拟大脑还只能追踪位置的移动，而无法识别颜色或形状。“绿色大脑计划”的科学家希望，过一段时间能够用数字重建完整的大黄蜂大脑，并制造出第一台像大黄蜂一样自动行动的机器人。但是现在，他们的重点还放在重建大黄蜂的视觉系统和嗅觉系统。

　　飞控的大脑：微控制器

　　在四轴飞行器的飞控主板上，需要用到的芯片并不多。目前的玩具级飞行器还只是简单地在空中飞行或停留，只要能够接收到遥控器发送过来的指令，控制四个马达带动桨翼，基本上就可以实现飞行或悬停的功能。意法半导体高级市场工程师介绍，无人机/多轴飞行器主要部件包括飞行控制以及遥控器两部分。其中飞行控制包括电调/马达控制、飞机姿态控制以及云台控制等。目前主流的电调控制方式主要分成BLDC方波控制以及FOC正弦波控制。

　　新唐的MCU负责人表示： 多轴飞行器由遥控， 飞控，动力系统， 航拍等不同模块构成， 根据不同等级产品的需求，会采用到不同CPU内核。例如小四轴的飞行主控， 因功能单纯， 体积小， 必须同时整合遥控接收， 飞行控制及动力驱动功能；中高阶多轴飞行器则采用内建 DSP 及浮点运算单元的， 负责飞行主控功能，驱动无刷电机的电调（ESC）板则采用MINI5系列设计。低阶遥控器使用 SOP20 封装的4T 8051 N79E814；中高阶遥控器则采用Cortex-M0 M051系列。另外， 内建ARM9及H.264视频边译码器的N329系列SOC则应用于2.4G及5.8G的航拍系统。在飞控主板上，目前控制和处理用得最多的还是MCU而不是CPU。由于对于飞行控制方面主要都是浮点运算，简单的ARM Cortex-M4内核32位MCU都可以很好的满足。有的传感器MEMS芯片中已经集成了DSP，与之搭配的话，更加简单的8位单片机也可以做到。

　　高通和英特尔推的飞控主芯片

　　CES上我们看到了高通和英特尔展示了功能更为丰富的多轴飞行器，他们采用了比微控制器（MCU）更为强大的CPU或是ARM Cortex-A系列处理器作为飞控主芯片。例如，高通CES上展示的Snapdragon Cargo无人机是基于高通Snapdragon芯片开发出来的飞行控制器，它有无线通信、传感器集成和空间定位等功能。Intel CEO Brian Krzanich也亲自在CES上演示了他们的无人机。这款无人机采用了“RealSense”技术，能够建起3D地图和感知周围环境，它可以像一只蝙蝠一样飞行，能主动避免障碍物。英特尔的无人机是与一家德国工业无人机厂商Ascending Technologies合作开发，内置了高达6个英特尔的“RealSense”3D摄像头，以及采用了四核的英特尔凌动（Atom）处理器的PCI- express定制卡，来处理距离远近与传感器的实时信息，以及如何避免近距离的障碍物。这两家公司在CES展示如此强大功能的无人机，一是看好无人机的市场，二是美国即将推出相关法规，对无人机的飞行将有严格的管控。

　　此外，活跃在在机器人市场的欧洲处理器厂商XMOS也表示已经进入到无人机领域。XMOS公司市场营销和业务拓展副总裁Paul Neil博士表示，XMOS的xCORE多核微控制器系列已被一些无人机/多轴飞行器的OEM客户采用。在这些系统中，XMOS多核微控制器既用于飞行控制也用于MCU内部通信。

　　多轴飞行器需要用到四至六颗无刷电机（马达），用来驱动无人机的旋翼。而马达驱动控制器就是用来控制无人机的速度与方向。原则上一颗马达需要配置一颗8位MCU来做控制，但也有一颗MCU控制多个BLDC马达的方案。

　　多轴无人机的MEMS传感

　　某无人机方案商总经理认为，目前业内的玩具级飞行器，虽然大部分从三轴升级到了六轴MEMS，但通常采用的都是消费类产品如平板或手机上较常用的价格敏感型型号。在专业航拍以及专为航模发烧友开发的中高端无人机上，则会用到质量更为价格更高的传感器，以保障无人机更为稳定、安全的飞行。这些 MEMS传感器主要用来实现飞行器的平稳控制和辅助导航。飞行器之所以能悬停，可以做航拍，是因为MEMS传感器可以检测飞行器在飞行过程中的俯仰角和滚转角变化，在检测到角度变化后，就可以控制电机向相反的方向转动，进而达到稳定的效果。这是一个典型的闭环控制系统。

　　ADI亚太区微机电产品市场和应用经理表示，ADI产品主要的优势就是在各种恶劣条件下，均可获得高精度的输出。以陀螺仪为例，它的理想输出是只响应角速度变化，但实际上受设计和工艺的限制，陀螺对加速度也是敏感的，就是我们在陀螺仪数据手册上常见的deg/sec/g的指标。对于多轴飞行器的应用来说，这个指标尤为重要，因为飞行器中的马达一般会带来较强烈的振动，一旦减震控制不好，就会在飞行过程中产生很大的加速度，那势必会带来陀螺输出的变化，进而引起角度变化，马达就会误动作，最后给终端用户的直观感觉就是飞行器并不平稳。

　　除此之外，在某些情况下，如果飞行器突然转弯，可能会造成输入转速超过陀螺仪的测试量程，理想情况下，陀螺仪的输出应该是饱和输出，待转速恢复到陀螺仪量程范围后，陀螺仪再正确反应实时的角速度变化，但有些陀螺仪确不是这样，一旦输入超过量程，陀螺便会产生震荡输出，给出完全错误的角速度。还有某些情况下，飞行器会受到较大的加速度冲击，理想情况陀螺仪要尽量抑制这种冲击，ADI的陀螺仪在设计的时候，也充分考虑到这种情况，利用双核和四核的机械结构，采用差分输出的原理来抑制这种“共模”的冲击，准确测量“差模”的角速度变化。但某些陀螺仪在这种情况下会产生非常大错误输出，甚至是产生震荡输出。“对于飞行器来说，最重要的一点就是安全，无论它的硬件设计还是软件设计，都要首先保证安全，而后才是极致的用户体验。”

　　随着无人机的功能不断增加，GPS传感器、红外传感器、气压传感器、超声波传感器越来越多地被用到无人机上。方案商已经在利用红外和超声波传感器来开发出可自动避撞的无人机，以满足将来相关法规的要求。集成了GPS传感器的无人机则可以实现一键返航功能，防止无人机飞行丢失。而内置了GPS功能的无人机，可以在软件中设置接近机场或航空限制的敏感地点，不让飞机起飞。

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