如何提升飞行稳定性？试试过滤噪音以减少振动对IMU的影响

管理ArduPilot自动驾驶仪装置中的振动对于实现飞机的可预测控制非常重要。通常，在内部或外部为自动驾驶仪使用机械减振，以消除最严重的振动。但对于多旋翼飞行器，几乎所有的振动都源于电机的旋转频率，直升机和飞机的振动与主旋翼或螺旋桨速度有关，对此，我们必须使用软件过滤来去除更多的噪音。

本期教程旨在通过开启FFT（默认不开启），跟踪电机或其他固定振动产生的噪音并将其过滤后，解决其对IMU的影响，减少干扰，提升无人机飞行的稳定性。

所涉及功能仅在具有2MB内存的飞控中具备，官方建议H7处理器以上飞控开启，开启前请检查飞控是否处于最新固件，确定您的飞控是否具有该功能。（CUAV在售飞控产品X7+，X7+ Pro，Nora+均支持该功能）

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进入地面站后，点击左上方“配置/调试”功能，选择“全部参数表”。设置 FFT_ENABLE = 1，启用 FFT 引擎，将会出现以下默认数值。

重启飞控后，FFT支持也将被启用，其他FFT参数在GCS中应是可见状态。使用默认参数设置后，FFT引擎将运行自检，以确定硬件上的频率匹配情况。如果没有提示任何FFT错误，则说明一切正常。

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启用FFT后，最好先进行试飞，以检查飞机的特定噪声频率是否被捕获，并监控CPU负载情况。通常，由此产生的结果将显示清晰的噪声识别和可接受的CPU负载，然后可以使用FFT通过设置以下参数来驱动谐波陷波滤波器：

① 设置 INS_HNTCH_ENABLE = 1，启用谐波陷波滤波器；

② 设置INS_HNTCH_MODE = 4，使用FFT检测到的频率来控制谐波陷波滤波器频率；

③ 设置 INS_HNTCH_REF = 1，设置谐波陷波滤波器参考值，对于FFT分析通常代表没有缩放。

驱动谐波陷波滤波器后，操控无人机悬停2分钟，FFT自动学习并保存以下参数。

我们在相近时间段内使用同一无人机进行相应的动作，获取FFT开启前后的GyroY轴的0和1号数值数据。

FFT开启前

FFT开启后

对比两组数据后能够明显看出，启用了动态FFT后陀螺仪的数值曲线更加平滑，说明噪音过滤有效。