固定翼飛機的戰術機動動作怎麼用飛控實現？

省流：

問題一：都可以，但手寫程式沒有你想象的複雜，雖然還是很複雜

問題而：是的，沒有AI的話無人機就是不如有人機“在決策上更靈活”，但無人機更輕而且不用考慮乘員載荷，所以就潛力而言，在機動的速度和精度上比有人機更高

這兩種方法都能實現，各有各的好處。

示教法就是硬記，飛機用感測器記錄下環境狀態和飛行軌跡，然後記錄下對應狀態和對應軌跡下駕駛員的操作，最後把資料擬合。這樣的方法比較簡單粗暴，擬合出來的控制函式可能只在一定的區間內有準確性，畢竟這個原理就像數值方法解方程一樣……

當然了要是加上機器學習AI啥的就是另一回事了

數學公式法其實就是用控制函式，如果題主真的感興趣，想從原理上去理解的話，可以參考一下Donald McLean的Automatic Flight Control Systems，這是我們飛行力學課用的參考教材。不過我的具體方向不是飛控控制，沒有接觸過pixhawk。

描述飛機運動時一般有三種不同的座標系：以地心為原點的球心座標系，以飛機質心為原點，速度方向為x軸的速度座標系和以飛機質心為原點，機頭指向為x軸的體心座標系（不知道這是不是正確的翻譯），對於姿態動作的話一般是用體心座標系。對於這個座標系有下圖的12個主要引數，結合起來就可以描述飛機的運動

可以看到，U V R是飛機的前進速度、側向速度和偏航速度； L M N是飛機的翻滾力矩、俯仰力矩和偏航力矩； P Q R是飛機的翻滾角速度、俯仰角速度和偏航角速度，φ θ ψ是飛機的翻滾角，俯仰角和偏航角

接下來我們插入一些控制論的內容，對於一個狀態函式，它的基本表達為

x和u是狀態方程和控制方程的變數，A和B是狀態方程和控制方程的係數，當飛機進行主動控制時，就是輸入一個新的u使得x發生改變打到新的平衡狀態

一般來說，會用兩個狀態函式去分解飛機的姿態，分別是縱向（longitudinal）方程和橫向（lateral directional）方程

縱向方程的A和B分別為

X和Z是位置變數，M是俯仰力矩變數，u和w分別是X軸和Z軸上的速度，Theta是俯仰角，q是俯仰速率

舉個例子，當你加大了推力輸出，從勻速直線運動變成了最大加力加速飛行，你就會得到一個X方向上的推力變化δth（引擎與X軸重合，不會產生其他力矩），那麼此時你就得到了一個新的輸入值u

將這個輸入值插入控制函式後，飛機就能得到新的狀態。一般來說，飛機能進行輸入的指令有

δth：推力變化

δr：舵（rudder）偏轉

δa：副翼（aileron）偏轉

δe：升降舵（elevator）偏轉

橫風側風等外界擾動也可以用於這個控制方程

或者你現在是已知了新的狀態，就是把x先表達出來，代入控制方程後得到要執行的u。

從你提供的函式來看，這個動作函式指令是被簡化了的，甚至可以說其實就是x，［V，H，φ］是一個包含了推進速度、俯仰角和偏航角的矩陣。在實際的底層邏輯中這個矩陣會被分解成更多不一樣的矩陣來輸入，所以就是像你說的那樣，分別給不同的零件輸入指令來達成結果。

至於靈活性這個問題，要看你具體指的是什麼。如果是戰術機動的快速性的話，無人機更輕而且不用考慮飛行員的承受能力，從潛力上看比有人機更加靈活。但如果是“隨機應變”的能力的話，只靠程式設計沒有AI自主學習能力的無人機自然比不過人腦。