Deteniendo la deriva en quadrocopter flotando

Creo que querrás usar una combinación de sensores. Los acelerómetros y giroscopios podrán corregir brisas fuertes. Luego puede usar el GPS para contrarrestar la deriva a largo plazo (o sesgo, como a veces se llama). Creo que la combinación de estos dos sensores en algún tipo de filtro (probablemente un Kalman) mantendrá su posición a la deriva minimizada.

Sin embargo, el GPS no será lo suficientemente preciso por sí mismo. Un enfoque alternativo al filtro de Kalman (que puede ser un poco pesado para las matemáticas) es utilizar el algoritmo DCM de DIYdrones . Parece que hay mucho éxito en el uso de esto hasta ahora.

Finalmente, el parrot drone quadrotor utiliza una cámara de 60 fps orientada hacia abajo para cancelar la deriva. Mira hacia abajo y extrae las características del suelo que se encuentra debajo, luego utiliza un tipo de odometría visual (supongo que se trata de algún tipo de algoritmo de flujo óptico) para determinar a qué distancia se ha desplazado el cuadrotor. Creo que esto solo funciona a bajas altitudes en el Parrot, pero no veo ninguna razón por la que no pueda extenderse a una mayor altitud.

GPS no es lo suficientemente preciso. Los acelerómetros solo pueden medir la aceleración, no una deriva constante.

¿Tal vez un sistema de posicionamiento localizado que use balizas y trilateration o algo así?

¿Quizás cámaras baratas para detectar la deriva en relación con el suelo u otros objetos estacionarios? Puede cancelar las rotaciones con los giroscopios y luego hacer una correlación cruzada entre los cuadros subsiguientes para detectar la deriva en relación con el suelo, la forma en que funciona un ratón óptico.

Si fuera a hacer esto con una cámara orientada hacia abajo, lo primero que querría es un alto rendimiento y una resolución relativamente baja (esto es un sensor, no estoy realmente interesado en la entrada de la cámara) y así la cámara Lo usaría para esto sería desde un mouse óptico: tienen cámaras de muy alta velocidad y baja resolución. Con un poco de piratería, estoy seguro de que podría crear una disposición de lentes para que distinga entre las características en el terreno y luego podría usar un algoritmo de flujo óptico que extraiga las diferencias para procesar esta entrada.