Crazyswarm无人机集群套件，为开发者提供一个实验、学习和开发的验证平台
无人机集群技术有着广泛的潜力应用，如搜索和救援、环境监测、农业、建筑、物流等。通过多个无人机的协同工作，可以提高效率、扩展覆盖范围以及执行一些单个无人机难以完成的任务。为实现室内环境无人机集群算法的验证以及更复杂的任务和应用，我们推出了这套无人机集群套件——Crazyswarm。
Crazyswarm无人机集群套件
Crazyswarm是一款基于无人机的集群算法验证平台，旨在探索和实现多无人机系统的协调飞行和集群行为，为开发者提供一个实验、学习和开发的验证平台，帮助他们更好地理解多无人机系统的控制和协调原理，测试和验证无人机集群算法、路径规划策略、协调行为等，进而推动无人机集群技术的研究和应用，提高研发效率。
硬件组成
1. 无人机(Crazyflie)：Crazyswarm的核心硬件平台，具有飞行控制、传感器等必要组件。采用轻量级无人机设计，重量仅为27g，轴距为92mm。
2. Lighthouse基站：基于厘米级的灯塔定位系统，通过基站发射的光信号来实现高精度的无人机定位。
3. 外部传感器：如超声波、光流等多类传感器，用以增强对环境的感知和定位能力。
4. Amov仿真主机：用于运行ROS、控制算法、仿真环境等。
5. 无线通信模块：如蓝牙、CrazyradioPA等，实现无人机之间的数据传输和协同飞行。
软件组成
由一系列ROS包和Python脚本组成，实现了无人机的控制、仿真和数据分析等功能。提供PythonAPI/ROS/Matlab接口，方便开发者进行编队功能开发。
核心优势
1. 厘米级定位：集成Lighthouse技术，通过基站发射的光信号实现高精度的无人机定位，让无人机实现更精细的飞行控制和协同动作。
2. 多数量集群控制：可同时控制数十架无人机，实现集群飞行和协同行为。开发者还可以编写代码来实现不同无人机之间的协同动作，如编队飞行、跟随、集体避障等。
3. 高度可定制化：控制系统基于 ROS，支持开发者对其进行定制化的修改，以满足特殊的控制需求或者进行特定的研究。
4. 实时运动规划和控制：支持实时的运动规划和控制，可根据实时的环境变化调整无人机的飞行路径。
5. 多种控制方式：支持PythonAPI、MATLAB、ROS开发等，并提供多个集群Demo，可以实现编队飞行，轨迹控制，多机协同等功能。
功能特点
1. 飞行控制：提供高级飞行控制接口，开发者可以编写代码来控制无人机的飞行姿态、位置和速度，实现各种复杂的飞行任务。
2. 传感器集成：集成了多种传感器，包括加速度计、陀螺仪、压力传感器等，用于获取无人机的状态信息和环境数据。
3. 虚拟仿真：提供了虚拟仿真环境，开发者可以在计算机上模拟无人机的飞行和协同行为，进行算法开发和测试。
4. 扩展性：支持模块化设计，开发者可以通过添加不同的扩展板（decks）来增加功能，如定位系统、传感器等。
技术原理
1. 无线通信技术：使用无线通信技术（如2.4GHz ISM频段和蓝牙低能耗）实现无人机之间的通信，使它们可以进行协同飞行、信息交换和集群控制。
2. 定位与导航技术：利用定位系统（如Lighthouse）实现高精度的无人机定位和导航，从而实现精准的集群控制和编队飞行。
3. 传感器技术：配备了多种传感器，包括加速度计、陀螺仪、压力传感器等，用于实时感知无人机的状态和环境信息。
4. 控制算法：采用先进的控制算法，如Mellinger控制器、PID等，来实现无人机的稳定飞行、编队飞行等功能。
5. 集群协同算法：使用集群协同算法，如路径规划、避障策略等，使无人机集群能够协同飞行、保持队形等。规格参数
未来展望
我们相信，Crazyswarm凭借其硬件的高拓展性以及软件的丰富接口，在未来还可以探索深度学习和人工智能技术的应用，实现更高级的图像处理、目标识别和行为预测等功能。这些发展方向将为Crazyswarm带来更广阔的应用前景和技术创新。
配套学习资源：
1. Crazyswarm github地址：https://github.com/USC-ACTLab/crazyswarm
2. Crazyswarm技术手册：https://docs.amovlab.com/crazyswarmwiki