我正在研究四旋翼。我知道它的位置- ，在那里我想去-目标位置b，并从我计算矢量c ^ -将带我去我的目标的单位向量：$a$$b$$c$

c = b - a
c = normalize(c)

由于四旋翼飞机可以在没有旋转的情况下向任何方向移动，所以我试图做的是

1. 通过机器人偏航角旋转$c$
2. 将其分为分量$x, y$
3. 将它们作为侧倾角和俯仰角传递给机器人。

问题在于，如果偏航角为0°±5，则此方法有效，但如果偏航角接近+90或-90，则它将失败并转向错误的方向。我的问题是我在这里缺少明显的东西吗？

重新实现您的解决方案，我得到了：

向量之间的角度

$A$$B$

$\theta = math.atan2(B_{x}-A_{x}, B_{y}-A_{y})$

车辆偏航角

$\psi$$\theta$

标题与偏航

$y$

$x$

这些测量之间的90度重叠，再加上（而不是减去）所需的偏航角，可能就是为什么当目标在±5°范围内且在±90°范围内表现不佳时，事情仍然有效的原因。

转换为组件X和Y

$(\theta-\psi)$$x$$y$

PID控制

通过将PID控制回路用于车辆的侧倾和俯仰，可以为您提供最好的服务。就是说，一旦您修复了代码并能够达到目标，我的猜测是您将开始超调它-来回摆动。正确调整的PID可以防止这种情况的发生，同时仍然允许您快速接近目标。

$x$$y$

我假设您在这里谈论的是3D矢量。可以normalize()这样概括吗？这很常见吗（我从来没有见过，如果有的话，这对我来说是新闻）。否则，明显的指南针环绕问题将应用于X和Y分量。为什么不称它们为滚动和/或俯仰和/或偏航？（混合使用3D和2D命名法会混淆这个问题）。

我的2D规范化看起来像这样。

int Pilot_QuickestTurnTo(int hdgNow, int hdgNew)
{
    hdgNow = Pilot_Hdg360(hdgNow);
    hdgNew = Pilot_Hdg360(hdgNew);
    if (hdgNow < hdgNew)
        hdgNow += 360;
    int left = hdgNow - hdgNew;
        return (left < 181 ? -left : 360 - left);
}

如果确实是四边形，那么我假设您的X和Y分量确实是YAW，海拔（（X，Y）＆Z）。您将需要处理YAW(X, Y)2D，并简单地降低或增加Z的高度（这也是我怀疑归一化比您拥有的更重要的原因）。