Drone Vibration
四旋翼无人机的飞行控制的反馈主要来自于 IMU，也就是加速度计和角速度计，其中角速度测量值对震动不敏感，而加速度测量值对震动十分敏感，若减震不佳，如机架有其他部件未上紧，或是桨叶严重受损，都会对带来高频的振动噪声，对飞行控制还有里程计的估计有“毁灭性的污染”。此时使用数字滤波，只会带来很大的相位延迟，仍然会导致控制的不稳定。因此只有从源头上解决震动，辅以软件数字滤波，才能得到较好的控制效果。
引用自 px4 的教程： A few of simple steps that may reduce vibrations are:
- Make sure everything is firmly attached on the vehicle (landing gear, GPS mast, etc.).
- Use balanced propellers.
- Make sure to use high-quality components for the propellers, motors, ESC and airframe. Each of these components can make a big difference.
- Use a vibration-isolation method to mount the autopilot. Many flight controllers come with mounting foam that you can use for this purpose, while others have inbuilt vibration-isolation mechanisms.
- As a last measure, adjust the software filters. It is better to reduce the source of vibrations, rather than filtering them out in software.
振动影响因素实验
为了验证不同因素对加速度计测量值震动，进行了一下几个实验：
第一个实验为震动最小的配置，作为一个参考基准，震动最小的原因是其桨叶全新，同时上部未安装相机、NX机载电脑等额外的负载，因此振动的来源最少。第二至四个实验，随着改进措施的实施，震动逐渐减小，结果如下：
| 实验编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| 振动幅值[m s^-2] | 0.75 | 15.0 | 3.0 | 2.75 | 2.5 |
结论为桨叶弯折会带来巨大的振动，负载晃动会带来一定的振动，桨叶轻微磨损则问题不大。
具体实验配置和测试结果如下：
-
08 号：桨叶全新 + 无任何额外负载
-
01 号：桨叶磨损弯折 + 负载松动
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01 号：桨叶换新 + 负载松动
-
01 号：桨叶换新 + 上紧用于固定 RS 相机的 3D 打印件
-
01 号：桨叶换新 + 上紧rs相机打印件 + 垫nx板打印件中间
油门估计反馈量的选择
下图是滑窗100 + 延迟补偿，imu原始数据 和 imu_propagate 的速度微分后 都有相同的高频噪声，差了个9.8的直流分量，都不适合用于油门估计。
odom的速度微分后，得到加速度，频率较低，但没有高频噪声。
归根结底，如果没有解决振动问题，并没有合适的加速度反馈量来源，因此首要的目的还是利用上文的结论对 imu 进行减震。
数字一阶低通滤波
在完成减震后，可进一步使用软件滤波，进一步提高加速度计测量值的质量，同时不带来太多的相位延迟。
一阶低通滤波，给定截止频率 $f_c$，采样频率 $f_s$，可计算权重： \(b = 2 \pi \frac{f_c}{f_s}\)
\[a = \frac{b}{1 + b}\] \[y[n] = a * x[n] + (1-a) * y[n-1]\]如果选择 a = 0.5 进行滤波，效果如下：
| 实验类型 | 无滤波 | 有滤波(a = 0.5) |
|---|---|---|
| 振动幅值 [m s^-2] | 2.5 | 2.0 |
无滤波：
有滤波：
