QGroundControl中自定义继电器控制命令的正确使用方法
2025-06-19 11:59:17作者:廉彬冶Miranda
概述
在使用QGroundControl地面站软件与ArduPilot飞控系统配合时,用户经常需要通过自定义动作来控制硬件设备。其中,继电器控制是一个常见需求,但许多用户在配置过程中会遇到"MAV_CMD_DO_SET_RELAY command failed"的错误提示。本文将详细介绍如何正确配置继电器控制命令。
继电器控制原理
在ArduPilot系统中,继电器控制通过MAVLink协议的MAV_CMD_DO_SET_RELAY命令实现。该命令的MAV命令号为181,需要两个关键参数:
- param1:继电器编号(从0开始)
- param2:继电器状态(1为开启,0为关闭)
常见错误分析
用户经常犯的一个错误是误认为继电器编号从1开始。例如,当用户想要控制第6个继电器时,错误地将其编号设置为6,而实际上应该设置为5(因为编号从0开始)。这种错误会导致系统返回"MAV_CMD_DO_SET_RELAY command failed"的失败提示。
正确配置示例
以下是一个正确的自定义继电器控制JSON配置示例:
{
"version": 1,
"fileType": "CustomActions",
"actions": [
{
"label": "Relay6 ON",
"description": "开启第6号继电器",
"mavCmd": 181,
"param1": 5,
"param2": 1
}
]
}
配置要点说明
-
继电器编号:param1参数必须从0开始计数。例如:
- 第1个继电器:0
- 第2个继电器:1
- ...
- 第6个继电器:5
-
继电器状态:param2参数控制继电器状态:
- 1:开启继电器
- 0:关闭继电器
-
命令编号:MAV_CMD_DO_SET_RELAY的固定值为181
验证方法
配置完成后,可以通过以下方式验证继电器是否正常工作:
- 在QGroundControl中执行自定义动作
- 观察硬件继电器的实际状态变化
- 检查飞控的状态消息确认命令是否成功执行
扩展知识
除了基本的开关控制,ArduPilot还支持更复杂的继电器操作:
- 脉冲控制:可以配置继电器在指定时间后自动关闭
- 条件触发:可以设置继电器在特定飞行状态下自动触发
- 多继电器联动:通过多个自定义动作实现复杂的控制逻辑
总结
正确配置QGroundControl的自定义继电器控制功能需要注意继电器编号的起始值。记住ArduPilot系统中的继电器编号是从0开始的,这一细节可以避免许多配置错误。通过合理的JSON配置,用户可以轻松实现各种硬件控制需求,为无人机应用开发提供更多可能性。
对于更复杂的控制场景,建议参考ArduPilot的官方文档,了解继电器控制的更多高级功能和参数配置选项。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147