无人机飞行控制算法是其自主飞行的核心。不同类型的算法各有特点，常混合使用以适应不同任务。
下表对主要算法进行了分类对比：
算法如何协同工作
一个完整的无人机控制系统通常采用分层级联架构：
1.内环（姿态环）：最核心、频率最高。通常使用PID或ADRC，接收来自外环的指令（如目标姿态角），并快速响应扰动（如阵风），稳定无人机自身姿态。
2.外环（位置/速度环）：频率稍低。接收导航系统生成的路径点，通过PID或MPC等算法解算出需要的内环姿态指令，控制无人机在空间中的位置和速度。
3.导航与任务层：最高层。进行路径规划（如用A*、RRT算法）、避障决策和集群协同（如领导-跟随策略）等高级智能任务。
开发与仿真工具链
在实际开发中，算法会先在仿真环境中验证，再部署到实物：
核心开发平台：MATLAB/Simulink 是进行控制系统设计、算法仿真（如ADRC、强化学习）和自动代码生成的主流工具。
机器人框架：ROS 提供模块化的通信架构，方便集成感知、规划、控制等模块，进行复杂系统开发。
仿真环境：
AirSim：基于游戏引擎的高保真视觉仿真平台，适合测试视觉导航和AI算法。
Gazebo：高保真的物理仿真环境，常与ROS配合使用，测试机器人在复杂场景中的动力学行为。
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