控制解耦架構下之智慧上控與飛控底層深度整合

前言

無人機（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）正由人工遙控逐步邁向自主化，任務型態也從單純的姿態穩定與航點飛行，擴展至環境感知、即時決策、動態路徑規劃與自主避障等更高階功能。隨著深度學習、電腦視覺與多感測器融合技術導入，無人機系統對高效能運算資源的需求快速增加，包含目標偵測、影像辨識、軌跡生成與任務推論等工作，皆可能需要數十 TOPS 等級之算力與大量記憶體支援。

然而，傳統飛控板多以 ARM Cortex-M 等微控制器為核心，主要設計目標在於即時控制、低延遲與高可靠度。若將 AI 推論、影像處理或複雜決策演算法直接部署於飛控底層，將可能造成排程衝突、運算延遲與即時性下降，進而影響姿態控制與飛行安全。因此，如何在保留飛控即時穩定性的同時，引入高階智慧控制能力，成為自主無人機系統設計的重要課題。

本文提出一種控制解耦架構，將高階智慧控制與底層飛行控制進行功能分離。高階控制由伴飛電腦負責，處理 AI 感知、目標追蹤、任務決策與軌跡生成；底層飛控則專注於感測器融合、姿態控制、位置控制與安全保護。兩者透過中介通訊層進行深度整合，使高負載 AI 任務不會干擾飛控即時控制迴路，並可維持系統在複雜任務下的穩定性與安全性。

架構選型與需求分析

為評估智慧上控與飛控底層整合之可行架構，本文以自動跟隨任務作為應用情境，並依據商用導入與技術實作需求，建立多項篩選條件。此類任務要求伴飛電腦能即時處理影像辨識與目標追蹤結果，並穩定向飛控端傳送位置、速度或軌跡設定點，因此通訊頻率、延遲、介面相容性與安全機制皆為關鍵。

一、系統需求條件

在通訊效能方面，系統需能穩定傳送不低於30 Hz 的控制設定點，以確保飛控端能持續接收高階控制命令。端到端通訊延遲則需控制於50 ms 以內，使目標偵測、控制決策與飛控反應之間不致產生過大的時間落差。若延遲過高，將可能造成跟隨軌跡震盪、控制誤差放大，甚至引發安全保護機制。

在軟體整合方面，架構需支援 ROS 2 原生介面，以利整合 AI 感知節點、任務控制節點與模擬環境。由於 ROS 2 具備分散式通訊與 QoS（Quality of Service）設定能力，可針對資料可靠度、延遲容忍度與失效偵測進行調整，對於高階智慧控制系統具有實務價值。

在開源與商用相容性方面，系統需採用可供學術檢視之開源軟體，並應避免授權條款對商用閉源模組造成限制。若底層通訊或飛控整合架構採用具傳染性授權條款，可能影響後續產品化與商業部署。因此，本文亦將授權條件列為架構選型的重要考量。

二、候選架構評估

本文比較多種主流整合架構，包括 MAVLink v2 搭配 MAVROS、PX4 Fast-RTPS、PX4 uXRCE-DDS、ArduPilot AP_DDS 以及 DJI OSDK 等方案。各架構在通訊延遲、ROS 2 支援、QoS 控制、維護狀態與商用相容性上各有差異。

MAVLink v2 搭配 MAVROS 具備成熟度高與使用社群廣泛等優點，可支援基本遙測與控制命令交換。然而，其 ROS 2 原生支援與 QoS 控制能力相對不足，對於需要精確失效偵測與分散式資料管理的智慧上控系統而言，仍存在限制。

PX4 Fast-RTPS 曾為 PX4 與 ROS 2 整合的重要方案，具備良好的 ROS 2 介面與資料交換能力，但因其後續維護狀態逐漸轉向新一代架構，已不適合作為長期開發與商用導入之主要選項。ArduPilot AP_DDS 雖具備 ROS 2 與 DDS 整合能力，但授權條款對商用閉源模組較不友善，因此未被選為本文主要架構。

DJI OSDK 則具有商用平台整合優勢，但屬於較封閉之專有架構，對 ROS 2 原生支援與底層控制可檢視性較有限，不利於研究驗證與深度客製化。綜合比較後，PX4 搭配 uXRCE-DDS 成為唯一同時滿足通訊效能、ROS 2 支援、QoS 控制、開源可檢視、官方維護與商用相容性需求之架構。

系統設計

為實現控制解耦與智慧上控整合，本文採用三單元硬體架構，分別承擔模擬驗證、AI 運算與飛行控制功能。此設計可避免單一運算平台同時負擔模擬、視覺推論與控制命令產生所造成的資源競爭，並能更接近實際飛行部署情境。

一、硬體配置

系統中的 HITL 主機採用 NVIDIA Jetson AGX Orin，負責 Gazebo 模擬環境、硬體迴路橋接與資料記錄。該平台具備高算力與大容量記憶體，適合承載模擬世界、感測資料生成與飛行狀態監控等任務。

伴飛電腦採用 NVIDIA Jetson Orin Nano，負責 AI 推論流程、目標識別、身分追蹤與跟隨控制。此單元相當於高階智慧控制核心，接收影像或模擬感測資訊後，產生目標位置與跟隨軌跡，再透過通訊介面傳送至飛控端。

飛控板採用 Pixhawk 6C，內建 STM32H743 微控制器，主要負責感測器融合、姿態控制、位置控制與飛行安全邏輯。飛控端維持即時作業系統環境，並以高頻率執行角速度、姿態與位置控制迴路，確保飛行穩定。

二、控制層級分工

在控制層級上，任務與軌跡層由伴飛電腦執行，更新頻率約為1至30 Hz，負責較高階的目標判斷、路徑規劃與控制設定點產生。位置與速度控制迴路由飛控板執行，頻率約為50 Hz，用於追蹤伴飛電腦輸入之目標軌跡。

姿態控制迴路與角速度控制迴路同樣由飛控板執行，其中姿態迴路約為250 Hz，角速度迴路可達1 kHz。此種分層設計可確保高階 AI 運算即使發生延遲，也不會直接阻塞底層高頻控制迴路，進而降低對飛行安全的影響。

三、通訊介面設計

伴飛電腦與飛控板之間透過 UART 介面連接，傳輸速率設定為1,500,000 bps，並使用 uXRCE-DDS 作為通訊中介層。此設計可將飛控端資料與 ROS 2 生態系串接，使伴飛電腦能以 ROS 2 節點形式訂閱飛行狀態並發布控制設定點。

伴飛電腦與 HITL 主機之間則透過乙太網路進行資料交換，用於傳輸模擬資料、影像資料與記錄資訊。透過此三單元架構，系統可在硬體迴路測試中同時驗證 AI 推論負載、通訊延遲、控制穩定性與失效保護行為，作為進入實體飛行測試前的重要驗證平台。

DOI:10.30256/JIM.202607_(520).0009