影響飛控效能的一些因素：
飛控姿態控制演算法比較固定，基本上都是角度環和角速度環組成的串級pid演算法，外加前饋提高響應速度。
因此就目前的演算法而言，影響飛控效能的因素主要有以下幾點：
1、環路延遲
環路延遲對控制比較致命，引起延遲的因素很多，概括來說有以下幾個方面：
1）imu取樣更新率和濾波器截止頻率
由於受振動等因素影響，imu輸出需要經過低通濾波，而過低的截止頻率會嚴重引起相位滯後，引起控制的不穩定性，制約控制效能提高；
2）控制頻率
受限於控制器計算速度，控制頻率低也是引起延遲的因素；
3）電調重新整理速率、電機響應速度、螺旋槳慣性。
2、機架振動
機架剛性不足，會導致共振，制約了控制頻寬的提公升；這是影響控制效能的另一方面重要因素，就目前的pid控制而言，高的控制效能都是通過高的伺服頻寬實現的，機械結構的模態頻率是限制頻寬的重要因素。其次過大的振動又會引起imu測量資料異常，需要設定更低的濾波器引數，反過來又會導致相位滯後。
注意：如果機體有共振頻率，通常的解決方法是在控制器的輸出加陷波濾波器，這樣可以大幅減少機體本身的共振，也可考慮在感測器資料輸出上加陷波；兩個地方都加也行，這是比較通常的做法, 因為高頻的共振大多是執行器引起的。
紅外和超聲波
紅外和超聲波技術，因為都需要主動發射光線、聲波，所以對於反射的物體有要求，比如：紅外線會被黑色物體吸收，會穿透透明物體，還會被其他紅外線干擾；而超聲波會被海綿等物體吸收，也容易被槳葉氣流干擾。
視覺里程計
視覺里程計簡單來說，就是通過左右雙目的影象，反推出視野中物體的三維位置，所以相比光流+超聲波技術只能簡單的測出速度和高度，視覺里程計還能構建地面的三維模型，並通過連續的影象，跟蹤自身與環境的相對移動，估計出自身的運動。準確測出自身與地面的相對位置。
運動加速度
mahony互補濾波演算法中使用加速度計來修正陀螺，前提是加速度計輸出為重力加速的測量值，這一點在低速運動下是近似成立的，但是當機體有較大的運動加速度時，imu的姿態輸出將會有較大偏差，解決這一問題的方法是：
1.加速度大的時候減小重力修正結果的比重；
2.使用gps通過資料融合得到運動加速度的估計值來補償加速度計，使姿態估計更準確。
matlab中連續系統設計出來的pid控制器引數，能否用於實際的嵌入式平台？
如果離散控制器的頻率和系統頻寬頻率比起來足夠高的話，可以直接用，頂多微調一下；
但是絕大多數時候不可以直接用，可能因為：
1.matlab裡**模型和實際不符；
2.**用的狀態量和實際得到的狀態量的時滯、誤差、噪音不一樣；
3.pid實現不一樣或實現有問題。
克服系統時滯
smith predictor 史密斯**器
提高系統的可靠性
1.感測器必須仔細地校正；
2.進行資料可靠度判斷，比如ekf中協方差過大可能意味著濾波器不收斂，得到的狀態估計值不可靠；
3.多套感測器系統冗餘配置，實現相互備份；
4.多套演算法同時運算，並相互比較，當某套演算法出現異常時，及時切換到其他演算法。
imu的安裝位置
以加速度為例，裝在機身不同位置的加速度計測得的加速度在發生旋轉時是不同的。關於質心對稱時，簡單相加平均可以抵消。如果安裝方向有偏差，則需要單獨做標定和資料旋轉。嚴格地說，imu和質心不重合的時候都需要做修正；這個在實際飛行中沒仔細考慮過，因為發現imu放質心和放旁邊結果差別不大，這個誤差並沒有各種感測器本身的誤差大。
不同的感測器更新頻率不同，怎樣解決資料同步問題
這是乙個資料對齊的問題，在px4中是將所有的感測器資料先存入乙個先入先出的資料快取區，使用資料時直接讀取該快取區即可；我自己在**中是使用了全域性的結構變數，感測器資料更新後對應的全域性變數也隨之更新，使用資料時直接獲取全域性變數即可，不用等待慢的感測器更新。
活用matlab工具箱
1.matlab coder工具箱，可以將目標函式轉換成c**，這可以用來生成ekf的**，避免了手寫**出錯，非常實用；
2.curve fitting工具箱，曲線擬合，可以根據取樣資料自動進行最小二乘擬合；我曾用來做公升力值和pwm脈寬值擬合、電流和公升力值擬合，非常方便和實用；
3.fdatool非常強大的濾波器設計工具箱，iir、fir、低通、高通、帶通、帶阻濾波器都有包含，只需通過簡單的設定一些關鍵引數便可給出bode圖以及濾波器的差分實現；
4.signal analysis工具箱，從工作區匯入mat檔案，可以方便地設定濾波器並觀察波形變化；可以配合fft函式進行頻譜分析(signal analysis自帶的頻譜分析工具不是很好用)。
關於多旋翼的軸距和槳葉
起飛重量較低時(1.5kg
−2kg
1.5kg-2kg
1.5kg−
2kg以下)；常見的是配轉速高扭矩小的電機，這類電機的kv值一般很高，定子高，電機呈細長型；與之對應的多旋翼的軸距和螺旋槳也較小；
起飛重量較大時；配轉速低扭矩大的電機，這類電機的kv值一般較低，定子低，電機呈圓盤型；與之對應的多旋翼的軸距和螺旋槳也較大；
如果加大多旋翼的軸距便要換與之匹配的大槳，飛控大概率也是要重新調的，而且越大的槳慣性越大，響應慢是必然。時滯高之後控制演算法也會比較難調，可能單純pid效果會比較糟。不過動力提公升會遠大於風阻、重量提公升，抗風和負重能力肯定會變好的。
控制器的效能提公升
振動大考慮低通濾波和陷波器；
時延大考慮史密斯預估器(對模型精度要求較高)；
模型改變考慮使用觀測器(通常引數合適的pid控制器對模型的變化有一定的魯棒性)；
關於低通濾波
常見的有一階慣性濾波、巴特沃斯濾波器、切比雪夫濾波器(細分為兩種型別)等等；
這幾種濾波器的特點如下：
一階慣性濾波：
阻帶和通帶平坦，過渡帶幅值下降緩慢；
巴特沃斯低通濾波：
阻帶和通帶平坦，過渡帶幅值下降較快；
切比雪夫一型：
通帶帶波紋，阻帶平坦，過渡帶幅值下降最快；
切比雪夫二型：
通帶平坦，阻帶帶波紋，過渡帶幅值下降最快；
注意：巴特沃斯低通濾波器和切比雪夫低通濾波器的階數越高，過渡帶的幅值下降越快，但是相角滯後越嚴重；因此實際中不宜設定過高。
參考文獻
再談imu資料處理（濾波器）
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