飞行数据分析
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注意：本文适用于所有Kerloud无人机产品
飞机坠毁，对于用户来说绝对是一场噩梦。我们强烈建议为每次飞行做好全部安全准备，避免人员受伤。造成坠机的原因有很多，硬件、软件都有可能。硬件层面来说，用户需要确保传感器正确校准、桨叶正确安装、飞机机械性能良好。
在这一章节，我们将介绍从飞行数据日志中能获取到哪些信息。有兴趣的用户也可以参考PX4的官方文档，链接为：
飞行数据日志（ulg格式）存储在Kerloud飞控单元的SD卡中，可以直接使用SD读卡器或者USB连接Qgroundcontrol地面站来读取。日志默认在每次ARM时自动开始记录（可设置），每段日志以飞行时间或会话ID命名。
使用SD读卡器，可以在log目录下找到数据日志，如下图所示：
Qgroundcontrol地面站上，单击Analyze标签下的刷新按钮就可以看到数据日志，这些日志是按飞行时间排序的。注意：这里不建议使用数传进行连接，因为无线传输很慢。
数据分析用到的推荐工具列举如下：
python 2 or 3 环境
pyulog python软件包
Matlab (2010之后的版本即可)
pip安装命令为：
首先需要借助pyulog软件包将数据日志转化为csv格式，操作命令如下。对于Windows用户，该命令可在PowerShell或命令提示符中执行。
我们为客户提供了一个方便的Matlab脚本，可通过更改相应的文件名设置来执行。该脚本将绘制姿态、速度、位置、导航状态等曲线，用户可以根据自己的兴趣进行修改。
下图展示了一个姿态跟踪图来用于说明，红色、蓝色曲线分别表示参考数据和真实数据。飞机坠毁通常是由姿态不稳定引起的，当姿态控制无效时，用户可通过放大时间间隔来精确跟踪坠机时间。从图中可看出，姿态跟踪是令人满意的。
下文的位置跟踪图可以基于同样的方式进行分析。对于正常的航路点飞行任务，位置跟踪性能非常重要。
最后还列举了电池状态、导航状态和EKF估计协方差的图例，可对飞机的供电状态、系统状态及状态估计精度进行定量评估，有助于对异常飞行行为进行故障分析。
首先，必须在Windows或Ubuntu中安装python 2 or 3环境。对于Windows用户，可在 和中获取简易教程。对于Ubuntu用户，python环境通常是默认安装的，也可以使用sudo apt命令轻松设置。
pyulog软件包可通过pip包管理器或源码进行安装，源码链接为：
