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还不知道自己因为制导所内部出了状况，俨然成了张天一极为关心的独苗的刘天阳，此时正坐在李教授教研室里，看几位专精于飞行控制系统的博士激烈的讨论目前无人机设计中遇到的问题。
“不行，马师兄，我们稍微拉偏了一点无人机的质量特性，整个控制指令很快就抖起来了。”
“即便稍微增大变结构滑模控制的开关函数阈值也只能延缓跳动的出现，这种自偶合发散感觉不太好调整。”
“正常情况下不是没有问题吗，再改一改控制逻辑吧，把有可能的干扰激励因素都预先写到状态表里头。”
马清运最近每天都在修改和测试飞控，对目前遇到的问题非常了解。
现代控制理论不同于PID，其在控制方式上都或多或少与被控对象也即无人机本体的特性有一定关联。
而非像传统PID控制那样，管你是火箭还是小孩的玩具车，到头来控制器却都同出一源，最多也就是结构的复杂程度不同而已。
这种和被控对象密切相关的控制方法能够有效的提升整体的控制性能，无论是响应时间还是跟踪精度，都优于传统方法。
但现代控制理论之所以被称为‘现代’控制，就是因为这些看上去很牛逼的方法在应用时都或多或少会出现些自身的问题。
例如动态逆方法需要对整个无人机进行精准反建模，各种响应特性都要准确测量，稍微有点误差就会导致最终指令出错。
神经网络控制则是对训练时考虑的工况有很大的要求，考虑的多了整个神经网络就会非常臃肿，对于性能要求也很高，至于考虑少一点，那就只能用来发文章了。
而李教授决定采用的滑模变结构控制也有自己的问题，那就是无人机状态点在二阶段到达零点滑模面上时总是会在零点周围左右跳动。
在受到扰动时，跳动甚至会诱发振荡，导致整个无人机失控。
提高开关函数的阈值可以解决这个问题，但阈值改大了滑模变结构控制的死区也就大了，随之而来的就会让整個控制变得不够精准。
马清运提出的构建状态表是一种很实用的工程解决方法，只要针对不同工况使用不同的控制参数，自然就能实现更好的性能。
只是……
“师兄，飞控硬件性能有限，现在工况对应的状态表已经很大了，要是再增加，恐怕运行周期就保证不了了。”
一个对硬件比较了解的博士变得愁眉苦脸起来，他目前负责飞控板的设计。
由于自杀式FPV无人机砍掉了很多传感器，整体体积自然做的很小，大部分还都是为电池和弹药准备的，留给飞控板的空间并不大。
更何况，要是采用更高性能的飞控，整体的成本恐怕就又要上一个台阶了。
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