飞行员 vs. 工程师：驾驶 UAV 如何改变我的编码方式

Source: Dev.to

作为一名电气‑电子工程专业的学生兼持证 UAV 飞行员，我在两个不同的屏幕前度过了无数小时：编写飞行控制逻辑的 IDE，以及监控天空中逻辑运行的地面控制站（GCS）。

在我的学习初期，我曾以为只要 Gazebo 中的仿真看起来完美，实际飞行就一定完美。事实并非如此。从书桌到现场的转变让我明白，如果代码没有考虑到现实的“混沌”，即使是“完美代码”也会失效。

惯性不仅仅是一个变量

在模拟器里，惯性只是物理引擎中的一个数值。而在现场，它是导致 VTOL 在转场时因突如其来的阵风而多漂移一米的原因。成为飞行员让我学会编写“预判”代码。现在，当我实现 LQR 或 PID 控制器时，例如

[ u(t)=K_p,e(t)+K_i\int e(t),dt+K_d,\frac{d}{dt}e(t) ]

我不再只看到增益值 ((K_p, K_i, K_d))；我会在脑中想象飞机在物理上是如何挣扎或瞬间定位的。

“如果…？”思维（容错机制）

程序员会考虑 if‑else 语句。飞行员会思考“如果此时链路断开会怎样？”这种视角让我把注意力转向了稳健的容错机制。如果我的 NavGuard 层检测到 GPS 欺骗尝试，代码必须在毫秒级决定：信任 IMU 还是启动紧急降落？飞行员不需要“聪明”的代码，他们需要“可预测”的代码。

// Simple PID controller example
double u(double e, double integral, double derivative,
         double Kp, double Ki, double Kd) {
    return Kp * e + Ki * integral + Kd * derivative;
}

尊重环境

电子战（EW）、信号干扰和传感器噪声是看不见的敌人。正是看到这些“隐形”因素干扰我的飞行任务，我对航空电子学产生了兴趣。现在我编写的代码不仅仅是处理数据——它还会质疑数据。

结论

成为飞行员让我成为了更好的工程师，因为这让我对操作员产生了同理心。如果你想写出更好的固件，离开 IDE，走向飞行现场。看到你的代码与风抗争的过程，会教会你比任何教材都多的东西。