让无人机送外卖也许在现在看来还有很长一段距离得走，但是这些应用场景任务总是让人心驰神往。智能任务固然让人心动，但如何让这些任务落地也是困扰学界的一个难题。

本人在北航可靠飞行控制研究组完成本科毕业设计。本文节选于“ 杨思捷. 基于视觉的多旋翼无人机集群室外局部自主定位[D] 北京航空航天大学本科学位论文，北京。”

本文首先解释了什么是VIO，介绍了VIO和SLAM的联系并对现有的VIO框架进行了调研，最后以Rovio和Vins为例，展示了如何在AirSim里跑VIO。

本文从记录笔记和后期归档出发，对比了多个平台记录笔记的特点和优势，最后详细记录了使用Sphinx编译笔记为html的例子。

AirSim是微软在2017年发布的无人机无人车仿真框架，基于虚幻引擎开发。最初的开发目的用于生成机器学习的数据，不过随着这几年功能不断完善，作为机器视觉实验平台和任务仿真的工具也是一个不错的选择。特别是和Pixhawk通过MAVlink链接后可以进行SITL和HITL，可以简单的从仿真环境移植到真实的无人机。

本文将分享一些AirSim的使用体验，然后简单介绍AirSim仿真环境的搭建，最后介绍AirSim仿真和PX4的SITL的连接。

作为一个头(ku)秃(bi)的开发者，查阅各种文档是家常便饭，但由于中国特色在查阅一些文档时总是加载中。而且有时外场调试还不一定有网，因而将文档本地化是相当有必要的。本文介绍了一种将文档编译为静态网页并本地查阅的方法。

以Pixhawk飞控相关文档为例。APM的官方wiki是用Sphinx进行编译，支持的格式也比较丰富，编译为静态html后可以方便的查找和跳转。而PX4相关的文档主要是用gitbook进行编译管理，相比与Sphinx增加了多语言的切换，但作为静态网页挂载时无法直接跳转。因而考虑使用Nginx作为web服务器挂载网页gitbook类的文档。

建议以下的步骤都在Linux系统下操作，虚拟机或WSL。Win也可以，但会有这样那样的奇怪问题。

本篇分享WIN平台下如何对APM断点调试和单步调试，主要是基于WSL的编译环境和VScode作为编辑器

首先需要成功用WSL编译APM固件，由于不是重点会在文末提稍微提一下。

调试流程part1/疑难杂症part2/wsl环境搭建part3

之前看到大神Su哥给大家带来关于SITL的分享，我也动了写一写什么的念头。

马上就2020了，之后的发展方向有了更多的选择。从大二开始连续参加两届大创加之今年暑假的电赛都用的是Pixhawk的硬件加ArduCopter固件进行无人机开发，积累了不少开发经验。但之后不一定会继续在无人机的路上走下去，又或者会在飞控和导航的方向深挖。便想写点什么记录和纪念下这些填坑的过程。

给大家分享一下关于WIN平台下Pixhawk的开发和SITL仿真。

虽然网上已有不少关于sublime编译系统的教程，但他们都没有解决python无法输入，c/c++文件编译无报错无回显等问题。

自定义Sublime的编译系统，完美解决python编译无法输入，C++编译无法报错等问题（基于VS2017）。并设置了8086的编译。

最开始折腾这些的想法是VS过于臃肿，最初折腾了MinGW的GCC和G++编译C，但编译无报错和是不是提示无法定位接口程序之类的十分蛋疼。之后查阅资料发现可以调用VS的cl编译便动了这个想法。不启动VS只是调用VS的编译器。

2018-12-22

更新C++编译报错信息

汇编语言调试模式

后续：

vscode的折腾

调试相关

拉普拉斯(Laplace)变换是分析和求解常系数线性微分方程的一种简便的方法，而且在自动控制系统的分析和综合中也起着重要的作用。

本文是学习完Laplace变换后的一些总结和归纳。