一些人认为无人机(UAV )和无人驾驶飞机在商业上的重要性可能和互联网一样重要。 空中拍摄和录像等高性能APP应用在很大程度上通过无人机实现了民主化，具有很大的吸引力和相应的高音量。 更深层的用途包括农业管理，预计在医疗APP领域的使用将会增加。
因为提供给企业钥匙的解决方案的公司已经出现了“无人机是服务”的概念。 立法明确有助于援助而不是阻碍繁荣的行业，尽管整体有效载荷有限，但其优势几乎得到了保证。 亚马逊和脸书等大型组织积极开发使用无人机在偏远地区提供商品和互联网连接的项目。
由于这些新兴APP越来越依赖自主性，无人机有可能成为第一辆完全融入社会的真正的自动驾驶车。 这是一个活跃的研究领域，出现了家用监控无人机等商业系统，检测到移动时可以自动导航建筑物周边，通过互联网将在家看到的信息传递给房主。
不仅无人驾驶，无人机也不受限制。 紧凑的系统，包括电源、处理和有效载荷。 为了真正有用，即使在危险多变的天气条件下，也需要稳定高效。 一次充电可以尽可能长时间地执行，但为了几乎可以无限自律地执行，不可避免地需要自己停止充电。 这种精确的控制和导航水平正在创造对新技术的需求，突出了无人机开发最重要的两个特点：电机控制和导航。
电子速度控制
作为系统，无人机可以用包括飞行控制器、电子速度控制器(ESC )、电池和有效载荷在内的功能要素进行描述。 ESC与飞行控制器分开管理。 这主要是因为它是一个可以从专用解决方案中受益的复杂功能。
由于ESC负责控制各电动机的速度，因此各电动机通常有专用的ESC。 为了调整这些动作，所有的ESC必须能够直接或间接地通过飞行控制器相互通信。在典型的无人机上，可能有4个ESC和4个电动机。 ESC已经是一个很好的领域，通常作为一个可以轻松集成的完整子系统，现在有些ESC解决方案已经可用。
稳定性和效率在无人机技术中至关重要，因此电动机的控制方式对无人机的操作至关重要。 许多ESC供应商采用了控制电机转矩的技术FOC(fieldorientationcontrol )，通过该技术控制转速。 在FOC实施良好的情况下，可以在不引入不稳定性的情况下实现加速度的快速变化，使无人飞机能够执行复杂的机动动作，同时最大限度地提高效率。 在FOC中快速计算驱动矢量很重要，因此成为了一般电机控制，特别是面向ESC的微控制器提供商的重点。
无人机中最受欢迎的无刷直流电动机是因为它体积小、成本低廉、经久耐用。 为了进一步降低材料成本，无人机制造商通常采用无传感器拓扑结构，即电机的位置是通过监测电机的状态而不是转子的位置来决定的。 利用FOC算法控制无传感器BLDC电机非常复杂。 这是密钥交换解决方案开始在大型微控制器制造商中出现的另一个原因。
一个例子是意大利半导体的STEVAL-ESC001V1电子速度控制器(ESC )。 该设备集成了意大利半导体的STM32F303CBT7微控制器、电机控制SDK及其L6398驱动器和STL160NS3LLH7功率MOSFET。 无论是使用无传感器FOC算法的BLDC还是PMSM (永磁同步电机)，它们都形成了驱动单相三相无刷电机的完整解决方案。 功率MOSFET是n沟道30 V、160 a带状fet H7器件。 这个设计可以提供20安培的最大RMS电流，这足以驱动专业无人机使用的电机。 图1显示了此解决方案的框图。
根据意大利半导体的说法，FOC的使用提供了更好的转矩控制，而不是某些ESC中使用的梯形控制算法，并在减速中提供主动制动器和能量恢复。
图1 )为无人机开发的面向现场控制的意大利半导体STEVAL-ESC001V1电子速度控制解决方案的框图。
图2 (上侧)和图3 )下侧)中示出了测量值小于30 mm60 mm的组装板，强调了主要的功能模块。
图2:STEVAL-ESC001V1型号。
图3:STEVAL-ESC001V1(底部)。
评价板使用ST-Link/V2可编程控制器进行编程，可以使用ST电机控制工作台构成固件。 (介绍有关使用MC工作台的简要视频)。 该软件和评估板使工程师能够分析马达，并编译驱动马达所需的固件。 在基板上计算并应用驱动电机各相的信号时，使用PWM信号设定电机的速度。 如图4所示，1060s和1860s之间的脉冲分别用于将电机速度设定在最小值和最大值之间。
图为用于调节由STEVAL-ESC001V1控制的电机速度的PWM信号。
ESC参考设计
对许多半导体制造商来说，电机控制一般是越来越重要的应用领域，特别是具有强大的微控制器产品组合的应用领域
域。这包括德州仪器，该公司开发并实现了FOC解决方案，该解决方案预先安装在部分PiccoloMCU的ROM中，并可通过API访问。如果没有传感器来提供有关电机位置的反馈，则选择是以开环配置运行电机，还是使用其他形式的反馈。应该注意的是，闭环配置提供了更好的控制并且导致更好的整体性能。为闭环运行提供必要的反馈信息属于专用固件功能，称为观察器，该功能利用电机绕组中产生的反电动势来估计其位置。出于这个原因，固件也被称为估算器。
在TI的解决方案中，估算器固件被称为InstaSPIN-FAST，它代表流量，角度，速度和扭矩。FAST被描述为通用三相电机软件编码器，能够与一系列电机配合使用，包括同步和异步直流和交流电机。FOC转矩控制器软件InstaSPIN-FOC作为TI MotorWare软件包的一部分，免费使用，免费下载解决方案。但是，该解决方案的FAST部分是专有的，仅在支持的MCU中作为基于ROM的代码提供;而InstaSPIN-FOC可以从RAM或Flash执行，FAST算法必须始终从ROM执行。
德州仪器的无人机ESC的高速无传感器FOC参考设计为评估InstaSPIN技术提供了一种简单的方法。它基于C2000 Piccolo LaunchPadLAUNCHXL-F28069M开发板（图5）和DRV8305EVM三相电机驱动器BoosterPack评估模块（图6）。
图5：C2000 Piccolo LaunchPad LAUNCHXL-F28069M开发板。
图6：DRV8305EVM三相电机驱动器BoosterPack评估模块。
在这样一个竞争激烈的领域中，性能与易用性相匹配通常可以成为选择特定解决方案的非常有说服力的理由，在这方面，TI已尽一切努力在竞争中脱颖而出。例如，控制算法需要了解与受控电机相关的某些参数，但TI认为其解决方案需要提供更少的电机参数，以至于无需数据表。此外，一旦电机被识别出来，InstaSPIN-FOC和FAST解决方案就不需要调整，不像大多数其他解决方案。
估算器工作的精度是另一个关键参数，在这里，TI表示其解决方案可以在一个电气周期内开始追踪，并且可以保持低于1 Hz的精度;其他解决方案通常仅在5赫兹以上的频率上才是准确的，并且可能在高频时受到损害。这些优势还意味着TI的解决方案可以在启动时提供100％的扭矩，并在零速下完全稳定。
这些开发平台和交钥匙解决方案的可用性意味着现在更容易开始无人机设计。TI表示，其解决方案可以在两分钟内启动并运行，突出了FOC解决方案在很短时间内的成熟程度。然而，导航并非一定如此，但它正在迅速发展，不可避免的是，不久将有解决方案能够为各种无人驾驶车辆提供全自主导航。
差分GNSS
导航主要由一件事情复杂化：障碍。没有任何障碍可以避免，汽车已经是自动驾驶的，但事实上从A点到B点会更简单，如果它是一条没有任何间隔的直线。幸运的是，在天空中，情况往往如此。出于这个原因，自主无人机很可能早于平时。当然，仍然有必要考虑碰撞检测和避免技术，但总的来说，飞行的物体比那些没有飞行的物体有很大的优势。
全球导航卫星系统（GNSS）的使用现在与导航同义，当与地图软件一起使用时，它成为一个强大的组合。然而，全球导航卫星系统的精确度仅在米以内，而非自动无人驾驶飞机本身可能测量的距离不到一米的厘米数。对于某些应用场合，例如检查大型露天区域或数公里的地面油管，这可能是可以接受的。对于新兴的无人机应用，例如货物交付，需要更高的准确性。
如果没有支持这种准确度的基础设施，自主设备将依靠机器视觉来帮助他们驾驭真实世界。然而，新兴的解决方案提供了适合某些应用的精确度级别。他们采用差分全球导航卫星系统（DGNSS），该系统使用基站提供的校正数据来改进和校正由移动物体（被称为漫游者）导出的定位数据。
该技术被称为实时运动学（RTK），并由无线电技术委员会海事服务组织（RTCM）定义的国际公认标准涵盖。它依赖于基站和流动站之间的实时通信信道，最常用于高端测量设备。然而，这项技术已经开始在定位为大众市场解决方案的模块中提供。一个例子是来自u-blox的GNSS定位模块，包括NEO-M8P-0和NEO-M8P-2模块，分别为流动站和基站设计。
该公司表示，这些模块的设计一般可满足无人驾驶车辆的需求，但其中包含的功能特别适合无人机，例如移动基准线模式;这一功能使基站能够像漫游车一样移动。例如，这可能与送货无人机相关，该无人机从服务于邻近地区的更大，更传统的运载工具启动并返回。
这些模块基于u-blox M8 GNSS接收器，该接收器与GPS，GLONASS和北斗卫星导航网络兼容，并且可以同时使用GPS和GLONASS或北斗，从而为首次修复提供更快的时间。但是，u-blox指出，如果RTK更新速率很关键，那么它们只能用于GPS模式。图7说明了这些模块如何操作。
图7：使用u-blox NEO-M8P模块创建厘米精度定位的DGNSS解决方案。
基站为流动站提供RTCM 3消息流（参考站参数）。然后，流动站必须解决载波相位模糊问题，此时它可以进入RTK固定模式并开始实现厘米精度的定位数据。根据u-blox的说法，这个过程通常不到60秒，被称为收敛时间。当接收器能够看到至少六颗持续锁相的卫星时，漫游车将仅进入RTK固定模式;如果与GLONASS系统同时工作，则至少需要来自第二个系统的两颗卫星可见，而随着北斗，这个卫星将增加到三个。
在RTK模式下操作时，流动站的位置将相对于基站位置进行报告。因此，漫游车的绝对位置将参考基站的绝对位置，以及漫游车相对于它的位置。这也与无人机需要返回充电站以便对其电池充电的应用有关。当基站在移动基线模式下工作时，其绝对位置不再固定。但是，漫游者仍然可以保持厘米相对于它的精确定位，例如，当无人机以“跟随我”模式操作时，漫游者可以适用。随着DGNSS定位的引入，完全自主的无人机概念确实开始形成。
结论
自主性和稳定性将成为未来无人机的关键特征。随着诸如基于FOC的电机控制和DGNSS等技术变得更加整合，无人机的快速和持续发展得到了保证。这些预集成解决方案的可用性使得开发先进无人机的过程变得更简单，为渴望利用令人兴奋的新可能性的OEM提供了机会。