espdrone_bridge

espdrone 是基于 Crazyflie 开发的一款以 ESP32 为芯片的轻量化 quadrotor。由于无法搭载机载电脑，没有 mavros 的 setpoint 功能，仅凭官方给出的 Python_lib 难以满足开发需求。

这项工作提供了一个 ros bridge，让 espdrone 的电机控制接口成为一个 ros 节点，基于此可以实现更为复杂的位置控制和轨迹追踪功能。其中，位置反馈由动捕系统实现。

测试环境: Ubuntu 20.04 + ROS Noetic

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Installation

首先要做一些硬件准备:

1. 一张无线网卡，我们需要让你的 Ubuntu 电脑作为地面站可以同时连接两个 wifi 网络，这样两张网卡可以分别负责向无人机发送指令信息和从动捕电脑接受位置反馈

2. 一台基于 Crazyflie 开发的微型无人机，当然它可以是 espdrone

run with your own computer

cd espdrone_ws/src
git clone https://github.com/bowenXuu/espdrone_bridge.git
cd ..
catkin build
source devel/setup.zsh

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控制模式

Mode 1: 推力控制位置模式

这种控制方式的控制器（基于 lee controller 开发的控制器）完全在地面站上实现，控制思想为由位置误差 position_error 和 速度误差 velocity_error 计算出期望加速度。再由期望加速度的大小和方向计算出期望升力，机身角速度和四元数，最终以 <mavros_msgs::AttitudeTarget> 的形式发布出来作为espdrone电机控制接口的输入。

优点是控制性能较好，可调参数较多

缺点是控制器和执行器之间通过网络连接，存在较高延迟：

lee_controller.launch

<!-- x方向位置误差的比例增益 -->
<arg name="ppx" default="1.0"/> 

<!-- y方向位置误差的比例增益 -->
<arg name="ppy" default="1.0"/>

<!-- z方向位置误差的比例增益 -->
<arg name="ppz" default="0.1"/>

<!-- x方向速度误差的比例增益 -->
<arg name="pvx" default="1.0"/>

<!-- y方向速度误差的比例增益 -->
<arg name="pvy" default="1.0"/>

<!-- z方向速度误差的比例增益 -->
<arg name="pvz" default="0.02"/>

<!-- 无人机的自身重量(kg) -->
<arg name="mass" default="0.044"/>

<!-- 无人机hover时输出推力占最大推力的比重 -->
<arg name="pth" default="0.65"/>

<!-- x方向的转向误差（四元数形式）的比例增益 -->
<arg name="angx" default="-4.0"/>

<!-- y方向的转向误差（四元数形式）的比例增益 -->
<arg name="angy" default="-4.0"/>

<!-- z方向的转向误差（四元数形式）的比例增益 -->
<arg name="angz" default="-4.0"/>

启动方式

sh ./src/espdrone-traj-tracking/scripts/esp_mocap_attitude.sh

Mode 2: 位置控制位置模式

这种控制方式使用官方库中自带的 set_position_setpoint() 函数，地面站只做轨迹点的按时间戳发布。

优点是可以在飞行时线上即时完成控制，基本可以做到无延迟

缺点是自带的位置控制器较为简单，控制效果较差。

启动方式

roslaunch espdrone-traj-tracking esp_position.launch

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测试方法

1. 首先完成 espdrone 开机自检，确保四个电机连接正常

2. 将 attitude_ctrl_esp_drone.py 中的 upd 地址改为你的无人机 udp 地址

   le1 = ESPPlanner('udp://192.168.43.42')

   确保两张网卡分别连接到 espdrone 的网络和动捕电脑所在网络

3. 发布你想要让无人机飞行的轨迹（可以是 rosbag 的形式），消息类型应该是<trajectory_msgs::MultiDOFJointTrajectory>，可以看到 espdrone 追踪给定轨迹的现象

Contact

• Bowen Xu {[email protected]}