教程：使用DroneKit在室内控制无人机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。 代码独立于飞行控制，单独在机载计算机(Companion Computer )或其他设备上运行，通过串行端口或无线方式通过MAVLink协议与飞行控制板通信。 除了DroneKit-Python之外，还有DroneKit-Android和DroneKit-Cloud的API，供各种开发人员使用。
本教程使用的解决方案包括：
搭载在搭载电脑上运行的DroneKit-Python代码的电脑在Raspberry Pi 3BPixhawk控件上运行Arducopter(APM )控制软件，与光流(传感器和超声波)语言
明确需求，无人机是否在http://www.Sina.com/http://www.Sina.com /执行任务？ 有足够的空间，可以测试的飞行平台和地点吗？ 本教程包含许多内容。 有足够的必须和室内吗？ 需要准备：
配备Pixhawk的全套无人机或部件(飞控和外围设备、机架、无刷电机、电动调节、正反桨、遥控器、航空电池，优选起落架、 包括桨叶保护盖(Raspberry Pi 3B或其他小型计算机px4流动光学流量传感器受Pixhawk/APM支持的超声波传感器或激光雷达)官方支持的传感器
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的基本语法自不必说，暂时不清楚也没关系。 发生问题时请参照参考资料。
第一步组装安装飞控Pixhawk作为开源飞控，价格低廉，功能强大。 但是，由于开源属性，控件的安装和调整并不比商品的控制简单。 你可能刚入门就毫无头绪，那种时候不要放弃。 习惯了就喜欢上了。
如果有无人机已经安装了Pixhawk，请确保无人机上的飞行控制程序是最新稳定版本的ArduCopter。 另外，请进行多次飞行员飞行，确认无人机和飞行控制设定正确，飞手能够熟练操作。
选择购买散装套件后，互联网上有很多关于Pixhawk飞行控制组装和调试的教程，普通卖家也提供文档和技术支持，但这里不展开。 推荐非常经典的泡泡老师初学者班-PixHawk飞行控制的使用方法。
需要注意。动手能力即使这些飞行控制可以飞行，但滤波器和控制很可能有问题。 所以，我建议开源社区的合作企业购买飞控。 虽然有点贵，但硬件质量更可靠，可以避免很多不必要的故障和油炸锅事故。
自学能力
无人机组装操纵调整多次试飞成功。 在Stabilize、AltHold、PosHold、Loiter、Land等模式下正常工作的飞行者可以操纵无人机第二阶段连接和外围设备测试2.1连接搭载计算机ArduPilot正式推出多种微型计算机理论上任何计算机或单片机都可以通过UART串行端口直接连接Pixhawk飞行控制的用户和开发者可以根据自己的需求和预算，选择合适的微型计算机。 在这里，以Raspberry Pi 3B (草莓派3B )为例。 因为安装比较简单，价格合理，参考资料很多。
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
2.2安装距离传感器在室内环境下，Pixhawk上的气压计无法提供足够准确(厘米级)的定高数据。 空调、风扇、甚至是门开闭、人行走产生的气流会导致气压发生变化，无人机的高度可能会突然上升或下降，或者撞到天花板或地面而发生危险。 因此，有必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。
市场支持的超声波传感器和激光雷达种类繁多，价格和精度不同，建议根据需要进行选择，寻求卖方或官方文档(英文)的技术支持。
2.3在安装光流量传感器的室内环境中，GPS信号经过建筑物墙壁的遮挡和反射，无法提供准确的定位数据，因此不能将GPS用作定位信息的来源。 光流传感器安装在无人机上，是指向正下方的相机，可以使用光流算法在没有GPS信号的情况下向无人机提供定位数据和地面速度(相对于地面的速度)。
在进行下一步操作之前，请确认
步骤3控制指令的配置、编写和测试从这里开始，针对2.1 使用树莓派连接Pixhawk飞控这一特殊情况，配置控制参数，编写和测试控制代码。 本部分3.1、3.2和3.3的内容相互交织，为3.4提供合理的开发、测试流程供参考。
3.1修正飞控参数目前，ArduPilot的官方飞控程序以GPS信号作为定位信息的主要来源。 必须修改飞行控制参数，使其达到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-PythonDroneKit-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。
编写DroneKit代码根据相应条件，配置SITL中的环境参数和飞控参数运行SITL，测试编写的DroneKit代码功能是否正常代码通过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真机测试 版本信息1.0 20170916 initial commit
1.1 20170921 add link 3.2.3
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