ESP-Drone: 乐鑫 ESP32/ESP32-S2/ESP32-S3 开发的小型无人机解决方案

ESP-Drone: 乐鑫 ESP32/ESP32-S2/ESP32-S3 开发的小型无人机解决方案

目录

概述

1 主要特性

2 ESP-Drone无人机的硬件类型

3 硬件组装示意图

4 项目源代码


概述

ESP-Drone 是基于乐鑫 ESP32/ESP32-S2/ESP32-S3 开发的小型无人机解决方案,可使用手机 APP 或游戏手柄通过 Wi-Fi 网络进行连接和控制。该方案硬件结构简单,代码架构清晰,支持功能扩展,可用于 STEAM 教育等领域。

1 主要特性

ESP-Drone 具备以下特性:

支持自稳定模式 (Stabilize mode):自动控制机身水平,保持平稳飞行。支持定高模式 (Height-hold mode):自动控制油门输出,保持固定高度。支持定点模式 (Position-hold mode):自动控制机身角度,保持固定空间位置。支持 PC 上位机调试:使用 cfclient 上位机进行静态/动态调试。支持 APP 控制:使用手机 APP 通过 Wi-Fi 轻松控制。支持游戏手柄 (gamepad) 控制:通过 cfclient 使用游戏手柄轻松控制。

主要组件

ESP-Drone 2.0 使用模块化的设计思路,由主控板和扩展板组成。

主控制板:搭载 ESP32-S2 模组和支持基础飞行的必要传感器,并提供硬件扩展接口。扩展板:搭载扩展传感器,可对接主控制板的硬件扩展接口,支持高级飞行功能。

序号

模块名

主要元器件

功能

接口

安装位置

1

主控制板 - ESP32-S2

ESP32-S2-WROVER + MPU6050

基础飞行

提供 I2C SPI GPIO 扩展接口

2

扩展板 - 定点模块

PMW3901 + VL53L1X

室内定点飞行

SPI + I2C

底部,面向地面

3

扩展板 - 气压定高模块

MS5611 气压

气压定高

I2C 或 MPU6050 从机

顶部或底部

4

扩展板 - 指南针模块

HMC5883 罗盘

无头模式等高级模式

I2C 或 MPU6050 从机

顶部或底部

扩展配置

扩展板

主要传感器

功能

接口

安装位置

扩展板- 定点模块

PMW3901 + VL53L1X

室 内定点飞行

SPI + I2C

底部 ,面向地面

扩展板-气 压定高模块

MS5611 气压

气压定高

I2C 或 MPU6050从机

顶部或底部

扩展板 -指南针模块

HMC5883 罗盘

无头模式 等高级模式

I2C 或 MPU6050从机

顶部或底部

2 ESP-Drone无人机的硬件类型

开发板名

主要配置

备注

ESP32-S2-Drone V1.2

ESP32-S2-WROVER + MPU6050

一体化

ESPlane-V2-S2

ESP32-S2-WROVER + MPU6050

需安装脚架

ESPlane-FC-V1

ESP32-WROOM-32D + MPU6050

需安装机架

1) ESP32-S2-Drone V1.2

配置清单如下:

基础配置清单

数量

备注

主板

1

ESP32-S2-WROVER + MPU6050

716 电机

4

可配置 720 电机

716 电机橡胶圈

4

46mm 螺旋桨 A

2

可配置 55mm 桨

46mm 螺旋桨 B

2

300mAh 1s 锂电池

1

可配置 350mAh 高倍率

1s 锂电池充电板

1

8-pin 25 mm 排针

2

2) ESPlane-V2-S2

3)ESPlane-FC-V1

配置清单如下:

配置清单

数量

备注

主板

1

ESP32-WROOM-32D + MPU6050

机架

1

46 mm 螺旋桨 A

2

46 mm 螺旋桨 B

2

300 mAh 1s 锂电池

1

1s 锂电池充电板

1

3 硬件组装示意图

4 项目源代码

测试版本代码,目前放在 GitHub 仓库,可使用 git 工具获取:

git clone https://github.com/espressif/esp-drone.git

项目软件主要由飞控内核、硬件驱动和依赖库组成:

  • 飞控内核来自 Crazyflie 开源工程,主要包括硬件抽象层和飞控程序。
  • 硬件驱动按照硬件接口进行了文件结构划分,包括 I2C 设备和 SPI 设备等。
  • 依赖库包括 ESP-IDF 提供的默认组件,以及来自第三方的 DSP 等。

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从春晚机器人到零样本革命:YOLO26-Pose姿态估计实战指南

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前言         傅里叶变换能通过将信号的时域变换到信号的频域,因为在频域中,系统的响应就等于信号与系统传函的频域上相乘(时域上是卷积),相比于直接在时域里做卷积,先进行傅里叶变换,再在频域上相乘,最后通过逆傅里叶变换反变换回来的步骤看似更长更复杂,但在工程技术上却相对容易实现。         传统的傅里叶变换属于工程数学范畴,主要针对连续时间信号进行时域-频域的变换。而从工程技术的角度来看,人们不可能做到对信号进行连续时间的采样,因此离散傅里叶变换(DFT)也就在这种情况下诞生了。时间久了以后,人们发现DFT的算法时间复杂度太高了,优化DFT的迫在眉睫,快速傅里叶变换(FFT)的出现使原本时间复杂度o(n^2)的DFT直接降到了o(nlogn)。         以上算是FFT的极简版背景故事,具体如何发展如何变换的,数字信号处理相关课程一定有讲,这里就暂时不细讲了,这里还是主要以FPGA中实现快速傅里叶变换为主。         由于我仅在FPGA上实现FFT对信号进行时域-频域的变换,并做到了基波频率的采集,目前尚未如之前的一些历程那样试过其他的方案,因此本文不能给

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