内环控制角度外环控制位移的话，是谁给角度力是位移还是pid

一般情况下，内环控制角度，外环控制位移，内环一般使用PID控制。PID控制器的输入是期望值和实际值之间的偏差，输出是控制量，即控制器向执行器输出的控制信号。在控制角度时，PID控制器的输出是力矩，通过作用在飞行器上的力矩来调整飞行器的角度。在控制位移时，PID控制器的输出是推力或者姿态角，通过调整推力或姿态角来控制飞行器的位移。

相关问题

双闭环PID控制的一阶倒立摆输出的角度和位移分别是多少

双闭环PID控制器对一阶倒立摆的角度和位移输出的具体数值取决于控制器参数的调整和系统的实际情况。一般来说，控制器的参数包括比例系数、积分系数和微分系数，需要通过实验或者模拟计算来确定最佳的参数值。

对于一阶倒立摆系统，可以通过双闭环PID控制器来实现对其角度和位移的控制。在控制器的设计中，需要将系统分为内环控制器和外环控制器。内环控制器主要用于控制倒立摆的角度，外环控制器则用于控制倒立摆的位移。

在实际控制过程中，双闭环PID控制器可以根据系统实时的状态信息（例如倒立摆的角度和位移）进行计算和调整，以实现对系统的稳定控制。具体地，控制器将角度误差和位移误差分别作为内环控制器和外环控制器的输入，经过比例、积分和微分运算，得到相应的控制量，通过执行器施加到倒立摆上，从而实现对其角度和位移的控制。

因此，双闭环PID控制器对一阶倒立摆输出的角度和位移分别取决于系统实际的状态和控制器参数的调整。一般来说，可以通过实验或者模拟计算来确定最佳的控制器参数，以实现对倒立摆的稳定控制。

四旋翼无人机动力学建模，内环外环

### 四旋翼无人机动力学建模

四旋翼无人机的动力学模型主要由力方程组与力矩方程组构成，用于描述其运动特性。该模型不仅涵盖了位置和速度的变化规律，还涉及姿态角及其变化率的影响因素[^1]。

对于六自由度（6-DOF）的动力学建模而言，除了上述基本要素之外，还需考虑质量分布、重力加速度等因素对整体动态行为的作用效果；同时也要引入惯性坐标系下的欧拉角表示法来表达机体的姿态变换过程[^2]。

% 定义物理参数
m = 0.8; % 质量 (kg)
g = 9.81; % 重力加速度 (m/s^2)

% 初始化状态向量 [x, y, z, phi, theta, psi, vx, vy, vz, p, q, r]'
state = zeros(12, 1);

% 计算总升力 Fz 和各轴上的转矩 Tx Ty Tz
function [Fx,Fy,Fz,Tx,Ty,Tz]=calculateForcesMoments(state,u)
    ...
end

### 内环控制策略

内环主要用于稳定四旋翼机体内在的姿态角度（滚转φ、俯仰θ），即保持水平飞行或特定倾斜程度不变。采用经典的比例积分微分(PID)控制器能够有效地抑制外界干扰带来的影响，并使系统快速响应设定指令完成调整动作。

具体来说，在Simulink环境中构建了专门针对内部回路的姿态调节模块，它接收来自IMU传感器的数据作为输入信号并与期望值相比较得出误差项e(t)，再经过一系列计算处理后输出相应的补偿力度至执行机构——螺旋桨电机上以达到预期目的[^4]。

% PID 控制器函数定义
Kp = [kp_roll kp_pitch]; Ki = [ki_roll ki_pitch]; Kd = [kd_roll kd_pitch];
integral_error = zeros(size(Ki));
last_error = zeros(size(Kp));

for t=1:length(time_vector)-1
    error = desired_angle - actual_angle;
    
    integral_error = integral_error + error * dt;
    derivative_error = (error-last_error)/dt;

    control_signal = Kp.*error + Ki.*integral_error + Kd.*derivative_error;
    
    last_error = error;
end

### 外环控制机制

相比之下，外部闭环则侧重于规划路径追踪任务，比如指定高度H、横向位移X/Y坐标的精准定位等操作。同样借助PID算法框架对外部环境感知信息加以解析运算之后给出合适的导航指引命令传递给下层子系统去执行落实到位。

值得注意的是，在某些应用场景里可能会选用其他类型的先进调控手段如LQR(linear quadratic regulator), MPC(model predictive controller) 来替代传统的PID方案从而获得更好的综合表现性能指标[^5]。

% LQR 控制器设计部分代码片段示意
A = ... ; B = ... ;
Q = eye(n); R = eye(m);
[K,S,E] = lqr(A,B,Q,R);

u_lqr = -K*(current_state-desired_trajectory);