PX4-ROS 無人導航開發研究

一個使用 ROS、Gazebo 和 PX4 進行四軸無人機自主導航的互動式研究計畫

專案總覽

本計畫的目標是研究與開發一套基於 PX4 飛行控制器、ROS (機器人作業系統) 和 Gazebo 模擬環境的四軸無人機自主導航系統。這將涉及飛行器的基本配置、感測器的整合（如 LiDAR 和立體相機）、SLAM（即時定位與地圖構建）演算法的實現，以及最終在模擬和現實世界中的導航驗證。此儀表板將作為我們研究和開發過程的指南。

下圖展示了本研究計畫的三個核心階段：硬體配置、感知導航以及系統組裝。每個階段都是後續步驟的基礎。

基礎設置 (QGroundControl)

在開始自主導航研究之前，必須使用 QGroundControl 對 PX4 飛行控制器進行核心配置。這一步確保飛行器具有正確的韌體、機型選擇和精確校準的感測器。這是安全飛行的絕對基礎。

提示：

開始此部分前，請確保已在桌上型電腦下載並安裝 QGroundControl。QGroundControl 不支援在行動平台上進行完整的載具配置。

核心配置要項

📦韌體 (Firmware)

✈️機架 (Airframe)

🧭感測器方向

🌍羅盤 (Compass)

🔄陀螺儀 (Gyroscope)

⚖️加速度計 (Accel)

💨空速 (Airspeed)

📏水平平面校准

📡無線電系統

🎮操縱杆設置

MODE飛行模式

🔋電池 (Battery)

🔒安全 (Safety)

⚙️電機/舵機

感知與導航 (SLAM)

這是自主導航的核心。無人機需要能夠感知其周圍環境，並在其中定位自己。我們將重點研究使用光達 (LiDAR) 和立體相機 (Stereo Camera) 這兩種主要感測器技術，以實現 SLAM 和導航。

關鍵研究問題：

• PX4 無人機使用光達和立體相機進行 SLAM 和導航，分別需要哪些 ROS 套件？
• 如何配置和整合這些感測器硬體？
• 有哪些經過驗證的演算法和套件（例如 RTAB-Map, ORB-SLAM, VINS-Fusion, LIO-SAM）？
• 如何在 Gazebo 中模擬這些感測器以進行初步驗證？

光達 (LiDAR)

光達提供精確的距離測量和 3D 點雲，非常適合用於構建 2D 或 3D 地圖。

• 優勢： 精度高、不受光照影響。
• 挑戰： 成本、重量、數據處理量。
• 研究重點： LIO-SAM, Cartographer, GMapping。

立體相機 (Stereo Camera)

立體相機通過模擬人眼來估計深度，提供豐富的視覺資訊和 3D 結構。

• 優勢： 成本低、重量輕、可識別特徵。
• 挑戰： 依賴光照、計算密集型。
• 研究重點： VINS-Fusion, ORB-SLAM3, RTAB-Map。

相關套件研究

此部分用於記錄和分析在研究過程中發現的與 PX4、ROS 和 Gazebo 相關的各種套件。這將建立一個知識庫，幫助我們選擇最佳的工具組合。

研究起點：

開始研究 PX4 四軸無人機上目前有哪些可用的 ROS/ROS 2 套件？

• Mavlink/MAVROS (通訊橋樑)
• PX4/avoidance (避障)
• PX4/px4_ros_com (ROS 2 中間件)
• Gazebo 模擬套件 (SITL)

硬體組裝

雖然模擬是開發的第一步，但最終的驗證必須在實體硬體上進行。此部分將探討和記錄組裝一台能夠搭載所需感測器（光達、立體相機）的 PX4 無人機所需的步驟和組件。

研究起點：

開始研究如何組裝 PX4 無人機。

• 選擇合適的機架（例如 F450, F550）以承載重量。
• 選擇 PX4 兼容的飛行控制器（例如 Pixhawk 6C, Cube Orange）。
• 電機、電變 (ESC) 和螺旋槳的匹配。
• 感測器（GPS、光達、相機）的安裝座和電源管理。