无人机系统集成不简单，你知道吗？

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无人机系统集成不简单，你知道吗？

纵观近两年国内外无人机行业，除了大疆一家之外，其他消费领域的无人机企业大多处境艰难。 Sub-Zero实际上已被DJI吸收； 提起亿航智能，人们只记得它良好的公关； 新产品疲软，人才流失是因为追债； 这家法国公司的无人机部门已经进行了大量裁员。 在大疆强大的创新和研发能力面前，即使是**家推出娱乐多旋翼飞行器的公司也被击败，其他没有扎实产品研发能力的公司也被一步步逼入困境。

无人机是一种技术驱动的产品。 残酷的现实表明，即使在开源无人机技术大行其道的今天，即使投入大量的资金和人力资源，也很难开发出性能优异的产品。 事物。 近年来，在农林植保、国土测绘、电力、公安等各行业需求的推动下，大批无人机企业争相向市场提供工业级无人机产品。 他们中的大多数人没有经历严格和专业的无人机系统的设计和开发，没有高水平的工程师参与。 就是按照DIY航模方法组装而成的！ 从行业角度来看，飞控系统开发流程不足，在不断增长的应用需求和市场竞争中必然会失败——因为无人机的系统开发和集成一点也不简单。 如果你既不想寻求高端人才，又不想使用高端开发工具，那么下面的内容与你无关。

2、无人机飞控系统设计与开发的重要性

无人机又称飞行机器人，是软硬件、机电一体化的典型产品。 无人机产品遵循一个原则：硬件决定性能边界，软件发挥硬件性能并定义无人机的行为。 不同的行业应用需求要求无人机具备自主环境感知、运动规划、特定目标识别与跟踪等复杂功能，这对软硬件提出了更高的要求。 国内外专门从事高性能芯片解决方案研发的公司有十余家。 无人机厂商可以获得同级别无差异的硬件解决方案，同时通过软件系统开发实现无人机产品性能的差异化。 类比手机行业的发展，依靠各芯片厂商提供的解决方案，小微企业也能快速研发出一款手机，导致市场竞争迅速从蓝海走向红海。 紧接着，*先被淘汰的就是没有核心技术、缺乏竞争力的产品。 *终，成功的手机厂商必须通过优秀的系统设计和软件开发能力进入繁荣之路。

作为飞行机器人，无人机本质上是“-”，是软件驱动的机电系统； 任何想要有所作为的无人机公司都不会放弃定义自己产品的行为和特征的机会。 随着低成本激光雷达产品、具有深度学习能力的高性能飞控芯片解决方案以及多种自动驾驶传感器产品的成熟，无人机飞控系统的软件开发难度和代码量必然大幅增加。 无人机企业需要采用更先进的软件开发理念和工具，创新软件开发流程，确保完成海量飞控代码的编写和测试。

3. 什么是自动代码生成？

自动代码生成代表了一种基于模型的设计方法。 这种方法普遍应用于汽车行业，并在航空航天领域逐渐推广。 在汽车电子行业，2010年之前，大部分控制软件，如发动机控制软件、自动变速箱控制软件都是采用手写C代码实现。 欧洲汽车行业利用许多外包公司来完成这种高度重复的脑力工作。 发动机控制软件等大型软件的开发需要一百多名程序员的协同工作。 自2010年以来，汽车行业手写的C代码就很少了。 据英飞凌分析，到2020年，手动C代码将仅占整个汽车行业的10%左右。

图1 英飞凌对手写代码和自动生成代码比例的预测

下图2和图3对比了传统手写代码开发流程和自动化代码生成的开发流程。 显然，自动化开发方式具有以下优点：

(1)节省了编写文档和编码的时间，不需要大量的编码人员。

（2）算法设计者可以独立完成产品功能的修改和实现自动化软件开发，无需多名程序员或嵌入式工程师的介入，简化流程无人机系统集成不简单，你知道吗？，提高早期验证效率。

(3)软件一致性增强，代码质量不会因人员流动而受到影响。

（4）图形化设计，自动生成文档，方便沟通和维护。

（5）生成的嵌入代码自动优化，编码质量相当于有5年经验的编码员。

(6)适合大型软件开发管理。

图2 传统手写代码开发流程

图3 自动化代码生成开发流程

4、飞控软件开发过程中的其他问题

前面提到的自动代码生成方法仅代表基于模型的设计方法。 使用这种方法在飞控软件的开发中必然是一种有效的工具，但它无法解决飞控软件开发中面临的其他问题。 例如：

(1)飞控系统的调试依赖于工程师的经验，而这些无边无际、无形的经验储存在工程师的大脑中。 它们很少以软件或代码的形式记录，不能用作工具；

（2）市场上尚无无人机飞控系统算法开发的设计工具和测试工具，如无人机系统辨识与建模工具、飞行性能评估工具等。

那么，如果有自动化开发和设计工具，将专业知识和工程师经验模块化，并支持自动代码生成，您对无人机公司有何看法？

5、亿巢无人机系统自动化开发设计工具UADDT（UAV and Tools）

亿超无人机系统自动化开发设计工具UADDT（无人机和工具）为产品设计工程师和测试工程师提供基于测试数据方便快捷的GNC系统（及导航、制导和控制系统）软件解决方案。 提供经过工程验证的算法库和设计工具，提高研发效率，优化系统性能。

亿巢无人机系统自动化开发设计工具作为无人机飞控系统设计、分析和仿真的平台，提供大量专业功能、GUI和设计工具。

(1)系统辨识与建模——根据实际测试数据，获得飞行器的动力学模型； 通过系统辨识方法建立飞行器精确的数学模型。

(2) 控制性能评估与优化——根据实际测试数据量化飞行性能； 自动调整飞控系统参数，获得优化的飞行性能指标； 集成多种控制器结构和先进的控制算法，实现多种算法之间的切换。

（3）多传感器数据融合——根据实际测试数据，建立传感器数学模型并完成数据预处理、数据融合等。支持IMU、气压计、超声波测距、激光测距、光流传感器、深度等常用传感器数据融合结果提供飞行器姿态、位置信息、周围环境信息。

（4）自动生成可执行代码——利用工具，可以直接获取嵌入式实时系统中可以使用的C语言代码，以及ROS系统中使用的代码文件。

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