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  • 用于节点的dronekit 测试 API。 见 例子: export DRONEKIT_APPID=... export DRONEKIT_APPKEY=... export DRONEKIT_LOGIN=... export DRONEKIT_PASSWORD=... node index.js
  • DroneKit-Python是一个用于控制无人机的Python库。DroneKit提供了用于控制无人机的API,其代码独立于飞控,单独运行在机载电脑(Companion Computer)或其他设备之上,通过串口或无线的方式经MAVLink协议与飞控板...

    DroneKit-Python是一个用于控制无人机的Python库。DroneKit提供了用于控制无人机的API,其代码独立于飞控,单独运行在机载电脑(Companion Computer)或其他设备之上,通过串口或无线的方式经MAVLink协议与飞控板通信。

    一、安装DroneKit(linux)

    测试环境:ubuntu 18.04
    参考链接:https://www.ncnynl.com/archives/202106/4256.html

    • 安装依赖
    sudo apt-get install python-pip python-dev
    
    • 用pip来安装dronekit和dronekit-sitl
    #如果没有pip ,先安装python-pip
    #如果用的是Anaconda,需要把第三方包从Ubuntu自带的地方移到Anaconda下,先删掉,然后直接在普通用户下pip install
    sudo apt install python-pip
    pip install dronekit
    pip install dronekit-sitl
    
    • Dronekit 不支持Python3.0
    • DroneKit-SITL 是一种模拟器,通过本地IP网络使用MAVLink进行通信。
    • DroneKit-SITL目前仅为Mac,Linux和Windows提供x86二进制文件。您不能在像RaPi(树莓派)这样的ARM平台上运行它。
    1. 下载示例,获取DroneKit-Python示例源代码到本地计算机上
    git clone http://github.com/dronekit/dronekit-python.git
    

    二. 安装SITL,测试Donekit

    这里我采用源码安装,参考链接:https://www.ncnynl.com/archives/202106/4257.html

    1. 安装依赖
    sudo apt-get update
    sudo apt-get install git
    sudo apt-get install gitk git-gui
    
    1. 下载ardupilot
    git clone https://github.com/ArduPilot/ardupilot//这里一般下载速度非常慢 可以的话翻墙解决
    cd ardupilot
    git submodule update --init --recursive//更新程序子模块
    

    …见参考链接

    1. 安装MAVProxy和pymavlink
    pip install --upgrade pymavlink MAVProxy --user
    
    1. 升级mavproxy组件。运行
    pip install -U mavproxy
    

    三、连接于获取数据

    对于PX4 系统仿真提供的接口是:

    127.0.0.1:14540
    

    对于Ardupilot 系统仿真提供的接口是

    127.0.0.1:14551
    

    四、执行飞行任务

    将搭建好的仿真环境MAVProxy,与已经和与飞控建立好通信的DroneKit两者进行结合,完成了整个的模拟仿真过程。

    在MAVProxy的仿真环境基础上,运行之后,继续增加输出一个连接的节点,供dronekit连接
    步骤如下:

    1. 运行仿真
    cd ~/ardupilot
    sim_vehicle.py -v ArduCopter -f gazebo-iris  -m --mav10 --map --console -I0
    

    2.增加节点,用于连接

    output add 127.0.0.1:14551
    
    1. 在/home/dou/dronekit-python/examples 里面新建.py文件,例如hello.py
    vim hello.py
    

    Python Ubuntu下如何创建编辑python文件并运行
    https://jingyan.baidu.com/article/11c17a2c4a5d47b546e39d98.html

    1. 在保存目录下使用指令vim新建py文件 。指令 【vim 文件名.py】
    2. 进入编辑模式。进入py文件显示后,首先按下键盘字母键“I”键进入“Insert”模式。
    3. 编辑python功能。在进入插入模式后,即可编辑函数功能。
    4. 保存python文件。完成编辑后,按“Esc”退出键,然后输入“:wq”对编辑内容进行保存。返回后可看到目录下新生成了文件。
    5. 运行python文件。使用指令python即可运行该文件。

    代码如下,具体为升高10m,往前30s,往右飞30s,然后切换模式,关闭连接。参考官方代码,验证了其可行性,暂时未进行修改,后面将针对自己任务进行控制。

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding: utf-8 -*-
     
    """
    © Copyright 2015-2016, 3D Robotics.
    simple_goto.py: GUIDED mode "simple goto" example (Copter Only)
    Demonstrates how to arm and takeoff in Copter and how to navigate to points using Vehicle.simple_goto.
    """
     
    from __future__ import print_function//首先我们需要明白该句语句是python2的概念
    //那么python3对于python2就是future了,也就是说,在python2的环境下,超前使用python3的print函数。
    import time
    from dronekit import connect, VehicleMode, LocationGlobalRelative
     
     
    # 通过本地的14551端口,使用UDP连接到SITL模拟器
    connection_string = '127.0.0.1:14551'
    print('Connecting to vehicle on: %s' % connection_string)
    # connect函数将会返回一个Vehicle类型的对象,即此处的vehicle
    # 即可认为是无人机的主体,通过vehicle对象,我们可以直接控制无人机
    vehicle = connect(connection_string, wait_ready=True)
     
    # 定义arm_and_takeoff函数,使无人机解锁并起飞到目标高度
    # 参数aTargetAltitude即为目标高度,单位为米
    def arm_and_takeoff(aTargetAltitude):
        # 进行起飞前检查
        print("Basic pre-arm checks")
        # vehicle.is_armable会检查飞控是否启动完成、有无GPS fix、卡曼滤波器
        # 是否初始化完毕。若以上检查通过,则会返回True
        while not vehicle.is_armable:
            print(" Waiting for vehicle to initialise...")
            time.sleep(1)
     
        # 解锁无人机(电机将开始旋转)
        print("Arming motors")
        # 将无人机的飞行模式切换成"GUIDED"(一般建议在GUIDED模式下控制无人机)
        vehicle.mode = VehicleMode("GUIDED")
        # 通过设置vehicle.armed状态变量为True,解锁无人机
        vehicle.armed = True
     
        # 在无人机起飞之前,确认电机已经解锁
        while not vehicle.armed:
            print(" Waiting for arming...")
            time.sleep(1)
     
        # 发送起飞指令
        print("Taking off!")
        # simple_takeoff将发送指令,使无人机起飞并上升到目标高度
        vehicle.simple_takeoff(aTargetAltitude)
     
        # 在无人机上升到目标高度之前,阻塞程序
        while True:
            print(" Altitude: ", vehicle.location.global_relative_frame.alt)
            # 当高度上升到目标高度的0.95倍时,即认为达到了目标高度,退出循环
            # vehicle.location.global_relative_frame.alt为相对于home点的高度
            if vehicle.location.global_relative_frame.alt >= aTargetAltitude * 0.95:
                print("Reached target altitude")
                break
            # 等待1s
            time.sleep(1)
     
    # 调用上面声明的arm_and_takeoff函数,目标高度10m
    arm_and_takeoff(10)
     
    # 设置在运动时,默认的空速为3m/s
    print("Set default/target airspeed to 3")
    # vehicle.airspeed变量可读可写,且读、写时的含义不同。
    # 读取时,为无人机的当前空速;写入时,设定无人机在执行航点任务时的默认速度
    vehicle.airspeed = 3
     
    # 发送指令,让无人机前往第一个航点
    print("Going towards first point for 30 seconds ...")
    # LocationGlobalRelative是一个类,它由经纬度(WGS84)和相对于home点的高度组成
    # 这条语句将创建一个位于南纬35.361354,东经149.165218,相对home点高20m的位置
    point1 = LocationGlobalRelative(-35.361354, 149.165218, 20)
    # simple_goto函数将位置发送给无人机,生成一个目标航点
    vehicle.simple_goto(point1)
     
    # simple_goto函数只发送指令,不判断有没有到达目标航点
    # 它可以被其他后续指令打断,此处延时30s,即让无人机朝向point1飞行30s
    time.sleep(30)
     
    # 发送指令,让无人机前往第二个航点
    print("Going towards second point for 30 seconds (groundspeed set to 10 m/s) ...")
    # 与之前类似,这条语句创建了另一个相对home高20m的点
    point2 = LocationGlobalRelative(-35.363244, 149.168801, 20)
    # simple_goto将目标航点发送给无人机,groundspeed=10设置飞行时的地速为10m/s
    vehicle.simple_goto(point2, groundspeed=10)
     
    # 与之前一样,延时30s
    time.sleep(30)
     
    # 发送"返航"指令
    print("Returning to Launch")
    # 返航,只需将无人机的飞行模式切换成"RTL(Return to Launch)"
    # 无人机会自动返回home点的正上方,之后自动降落
    vehicle.mode = VehicleMode("RTL")
     
    # 退出之前,清除vehicle对象
    print("Close vehicle object")
    vehicle.close()
    
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  • DroneKit教程(一):安装DroneKit和测试工具DroneKit-Python是一个用于控制无人机的Python库。DroneKit提供了用于控制无人机的API,其代码独立于飞控,单独运行在机载电脑(Companion Computer)或其他设备之上,...

    DroneKit教程(一):安装DroneKit和测试工具

    DroneKit-Python是一个用于控制无人机的Python库。DroneKit提供了用于控制无人机的API,其代码独立于飞控,单独运行在机载电脑(Companion Computer)或其他设备之上,通过串口或无线的方式经MAVLink协议与飞控板通信。

    本教程使用Windows和Python 2.7作为开发平台,在自行编译SITL模拟器上进行测试。

    安装Python2.7

    如果你的计算机上还没有安装Python 2.7,需要先进行安装。

    点此链接下载Python2.7的msi安装包。运行安装程序后,需要在“安装选项”页面,选择“Add Python.exe to PATH”(如下图,需要将红叉改为硬盘样式)。

    Add python to path

    其余一路确认,使用默认设置安装。

    打开命令提示符(cmd),在命令行中输入python并回车。如果出现了以下界面,说明Python安装成功;如果提示“找不到Python命令”,可能是环境变量(上文中的PATH)没有被正确设置,请上网查找解决方法或重新安装。

    python_cmd

    在Python交互界面中,输入exit()退出。

    安装DroneKit

    确认Python已成功安装后,打开cmd,输入以下命令安装DroneKit

    pip install dronekit

    从飞控源码编译SITL模拟器

    我们使用SITL模拟器作为主要的测试平台。因为官方SITL的版本更新较慢,从源代码编译得到SITL模拟器支持最新的飞控特性、支持自定义的飞控代码,适合开发者使用。

    相关信息请参见

    1. 如何从源码编译SITL(Windows)
    2. 使用从源码编译的SITL测试DroneKit代码

    版本信息

    1.0 20170914 initial commit

    知识共享许可协议
    本作品采用知识共享署名-相同方式共享 3.0 未本地化版本许可协议进行许可。

    展开全文
  • Dronekit——Introduction

    2019-07-04 14:19:42
    Dronekit——Introduction 参考:http://python.dronekit.io/about/overview.html 关于Dronekit DroneKit-Python允许开发人员创建在板载协同计算机上运行的应用程序,并使用低延迟链接与ArduPilot飞行控制器通信...

    Dronekit——Introduction

    参考:http://python.dronekit.io/about/overview.html

    关于Dronekit

    DroneKit-Python允许开发人员创建在板载协同计算机上运行的应用程序,并使用低延迟链接与ArduPilot飞行控制器通信。板载应用程序可以显着增强自动驾驶,为vehicles行为增加更多智能,以及执行计算密集或时间敏感的任务(例如,计算机视觉,路径规划或3D建模)。DroneKit-Python还可用于地面站点应用程序,通过更高延迟的RF链路与vehicles进行通信。

    API通过MAVLink与vehicles通信。它提供对连接vehicles遥测,状态和参数信息的编程访问,并实现任务管理和对vehicles运动和操作的直接控制。

    API 功能

    API features

    The API provides classes and methods to:

    • Connect to a vehicle (or multiple vehicles) from a script
    • Get and set vehicle state/telemetry and parameter information.
    • Receive asynchronous notification of state changes.
    • Guide a UAV to specified position (GUIDED mode).
    • Send arbitrary custom messages to control UAV movement and other hardware (GUIDED mode).
    • Create and manage waypoint missions (AUTO mode).
    • Override RC channel settings

    Migrating to DKPY 2.0

    移植到DKPY2.0

    DroneKit-Python 2.0 has undergone a significant architectural evolution when compared to version 1.x (the library changed from a MAVProxy extension to a standalone Python module). The API itself remains similar, with the most important difference being that you now need to specify the vehicle target address inside the script.

    与版本1.x相比,DroneKit-Python 2.0经历了重大的架构演变(该库从MAVProxy扩展更改为独立的Python模块)。API本身仍然类似,最重要的区别是您现在需要在脚本中指定vehicles目标地址。

    Launching scripts

    启动脚本

    some_python_script.py

    或者

    python some_python_script.py

    Connecting to a vehicle

    You must specify the target vehicle address in your script 

    你必须在脚本中明确指出目标vehicle的地址

    下面的代码片段显示了如何导入connect()方法并使用它返回连接Vehicle对象。

    from dronekit import connect
    
    # Connect to the Vehicle (in this case a UDP endpoint)
    vehicle = connect('127.0.0.1:14550', wait_ready=True)

    Note

    The wait_ready=True parameter ensures that connect() won’t return untilVehicle.parameters and most other default attributes have been populated with values from the vehicle. Check out Vehicle.wait_ready() for more information (this method is used by the connect() implementation).

    connect() also has arguments for setting the baud rate, returning your own custom vehicle classes and setting the length of the connection timeout.

     

     

     

     

     

     

     

     

    展开全文
  • 使用DroneKit控制无人机 我的知乎:DarrenChan陈驰 目录 第0步 预先储备 第1步 组装和设置飞控 第2步 连接和测试外设 第3步 控制指令的配置、编写和测试 版本信息 正文 DroneKit-Python是一个用于控制...

    摘自:https://www.cnblogs.com/DarrenChan/p/7847199.html#_label3

    使用DroneKit控制无人机

    我的知乎:DarrenChan陈驰

    目录

     

    正文

    DroneKit-Python是一个用于控制无人机的Python库。DroneKit提供了用于控制无人机的API,其代码独立于飞控,单独运行在机载电脑(Companion Computer)或其他设备之上,通过串口或无线的方式经MAVLink协议与飞控板通信。除了DroneKit-Python以外,还有DroneKit-Android以及DroneKit-Cloud的API供不同的开发者使用。

    本教程使用的解决方案为:

    • 运行在机载电脑上的DroneKit-Python代码
    • 机载电脑选择Raspberry Pi 3B
    • Pixhawk飞控上运行ArduCopter(APM)飞控软件
    • 安装额外的传感器:光流(Optical Flow)传感器和超声波(Rangefinder)适应室内飞行的环境
    • 使用的PC运行Windows 10

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    第0步 预先储备#

    在开始本教程之前,需要确认以下内容:

    • 明确需求,无人机是否必须室内执行任务?
    • 是否有空间足够、可供测试的飞行平台及场地?
    • 此教程牵涉到的内容很多,是否有足够的动手能力自学能力

    你需要准备好:

    • 一架装载Pixhawk的无人机或一套零件(包括:飞控及外设、机架、无刷电机、电调、正反桨、遥控器、航模电池,最好还有起落架、桨保护罩)
    • Raspberry Pi 3B或其他小型计算机
    • PX4Flow光流传感器
    • 受Pixhawk/APM支持的超声波传感器或激光雷达(官方支持的传感器列表
    • 螺丝刀、焊台等工具

    此外,还可能需要了解:

    • 控制理论和数理基础
    • 多旋翼无人机的基本原理
    • Linux bash shell的基本操作
    • Python的基本语法

    当然,暂时不清楚也没关系,可以在遇到问题时再去查阅参考资料。

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    第1步 组装和设置飞控#

    Pixhawk作为一款开源飞控,价格便宜、功能强大。不过,因为它开源的属性,飞控的安装和调试不及商品飞控简便;刚入门的时候可能会感到没有头绪,这时候不要放弃,熟悉了以后你会喜欢上它的!

    如果已有安装了Pixhawk的无人机,请确认无人机装载的飞控程序为最新稳定版本的ArduCopter。此外,请进行多次试飞,确认无人机和飞控设置正确、飞手能够熟练操控。

    如果选择购买散装的套件,互联网上有很多关于组装和调试Pixhawk飞控的教程,一般卖家也都会提供文档和技术支持,这里不再展开。推荐非常经典的泡泡老师新手课堂-PixHawk飞控的使用方法

    需要注意,网上有些卖家会把传感器替换成低精度的型号,因此特别注意一些售价低得反常的飞控。这些飞控即便可以飞行,但很可能在滤波和控制上出现问题。所以,我还是推荐各位去找开源社区的合作企业购买飞控。虽然贵了点,但是硬件质量更加可靠,能够避免许多不必要的麻烦和炸机事故。

    在进行下一步操作之前,请确认

    • 无人机组装完成
    • 飞控调试完成
    • 多次试飞成功,Stabilize、AltHold、PosHold、Loiter、Land等模式下功能正常
    • 飞手能熟练操控无人机

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    第2步 连接和测试外设#

    2.1 连接机载电脑#

    ArduPilot官方支持多种微型计算机,且理论上任何计算机或单片机都可以通过UART串口直接连接到Pixhawk飞控。用户和开发者可以根据自己的需求和预算,选购合适的微型计算机。这里以Raspberry Pi 3B(树莓派3B)为例,因为它的设置相对简单、价格合理、参考资料较多。

    2.1 使用树莓派连接Pixhawk飞控

    2.2 安装距离传感器#

    在室内环境下,Pixhawk上自带的气压计无法提供足够准确(厘米级)的定高数据,可能因为空调、风扇甚至开关门、人员走动所产生的气流引起气压变化,导致无人机的高度突然升高或降低,撞击天花板或地面而发生危险。因此,需要安装超声波传感器或激光雷达传感器,用于室内的高度控制。

    市面上受支持的超声波传感器和激光雷达种类繁多、价格和精度不一,建议根据需要选用,并寻求卖家或官方文档(英文)的技术支持。

    2.3 安装光流传感器#

    室内环境下,GPS信号经过建筑物墙体的阻挡和反射,无法提供准确的定位数据,因此不能使用GPS作为定位信息的来源。光流传感器是一个安装在无人机上、指向正下方的摄像头,使用光流算法,能够在无GPS信号的情况下,为无人机提供定位数据和地速(相对地面的速度)。

    2.3 在Pixhawk飞控上安装和调试PX4Flow光流传感器

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    第3步 控制指令的配置、编写和测试#

    从这里开始,我们将针对室内飞行、光流+超声传感器组合这一特殊情况,配置飞控参数、编写和测试控制代码。这部分3.1、3.2和3.3的内容会互相穿插,在3.4中将给出一个较为合理的开发、测试流程,以供参考。

    3.1 修改飞控参数#

    目前,ArduPilot的官方飞控程序还是以GPS信号作为定位信息的主要来源。需要对飞控参数做一些修改,使得光流传感器和测距传感器获取的位置信息和高度信息能够被飞控程序正确使用。

    3.1 Pixhawk室内自动控制:参数设置

    3.2 使用SITL模拟器#

    在进行实物试飞之前使用模拟器进行测试,可以试验方案的可行性,同时规避掉许多简单的问题,减少测试过程中无人机炸机带来的损失。

    在这里,我们需要编译最新的稳定版本固件。

    3.2.1 如何从源码编译SITL(Windows)

    3.2.2 使用从源码编译的SITL测试DroneKit代码

    3.2.3 Pixhawk室内自动控制:参数设置(SITL)

    3.3 学习DroneKit-Python#

    DroneKit-Python是一个Python库,能够控制无人机的运动、获取无人机的实时状态。我已经根据室内光流+超声波自动飞行的特点,完成了FlightController控制库的编写,经过真机测试,可以直接使用。在GUIDED文件夹下,还有三个示例文件;通过简单地参考和改写示例文件,即可很快上手。

    对DroneKit-Python中的常用功能,有以下教程:

    3.3.1 DroneKit教程(一):安装DroneKit和测试工具

    3.3.2 DroneKit教程(二):控制Pixhawk示例

    3.3.3 DroneKit教程(三):连接Pixhawk飞控

    3.3.4 DroneKit教程(四):属性和参数的读取与设置

    3.3.5 DroneKit教程(五):使用自定义MAVLink指令

    3.3.6 DroneKit教程(六):继承和自定义Vehicle类

    3.3.7 DroneKit教程(七):遥控信道覆盖

    3.4 开发测试流程#

    在对以上概念有充分了解后,我们需要了解每一个环节在什么时候有什么作用。因此,在此给出一个简略的DroneKit开发测试流程,供各位参考。

    1. 编写DroneKit代码
    2. 根据相应条件,配置SITL中的环境参数和飞控参数
    3. 运行SITL,测试编写的DroneKit代码功能是否正常
    4. 代码通过SITL测试,准备进行真机试飞,按照SITL的配置修改真机飞控的参数
    5. 真机测试

    回到顶部

    版本信息#

    1.0 20170916 initial commit

    1.1 20170921 add link 3.2.3

     

    飞控相关请参考:http://blog.csdn.net/iracer/article/details/52718346

    摘录自:http://blog.csdn.net/liberatetheus/article/details/78006137

    作者: DarrenChan陈驰

    出处:https://www.cnblogs.com/DarrenChan/p/7847199.html

    版权:本站使用「CC BY 4.0」创作共享协议,转载请在文章明显位置注明作者及出处。

    分类: [704]无人机

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空空如也

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