一共44个例程，前一个资源是150例较为初级，这个算是51机的深入学习资料，我们知道51机便宜，比起其他单片机它管脚虽然不多，但有时性价比很高。有些功能51机可以做的比其它单片机更好。例程程序包括源码和Proteus仿真电路。需要的拿去，大神绕道，积分不易！我觉得里面的东西做出来哄女孩子开心的价值还是有的，基本造价不会超过30元。

根据前面几讲的介绍，要想实现无人机的自动飞行，单依靠姿态自稳、高度 控制远远不够，必须在水平位置—速度控制的基础上，才能保证无人机全程可控。 因此设计了一个基本自动飞行支持函数， 第一部分 OpticalFlow_Control_Pure()为 SLAM 定点控制，该函数在最后给定了 水平俯仰、横滚方向上的角度期望；第二部分 yaw_ctrl_mode=ROTATE， yaw_outer_control_output =RC_Data.rc_rpyt[RC_YAW]表示偏航控制为手动模式， 偏 航 控 制 期 望 来 源 于 遥 控 器 偏 航 杆 位 给 定 ； 第 三 部 分 Flight_Alt_Hold_Control(ALTHOLD_MANUAL_CTRL,NUL,NUL)为高度手动控制。 以上三部分共同保障了无人机自动飞行的基础，在 basic_auto_flight_support 运行的基础上，可以通过改变三维的位置期望来实现无人机三维位置控制，因此 专门设计了一个导航控制函数用于处理三维期望数据。

到达起飞点正下方的区块(0,-50,height)后，无人机会根据条形码 id 值计 算出降落点并发布降落点坐标，无人机会飞到降落点上方后自动降落到底面 完成整个飞行任务。 在熟练掌握本案例中的各个 API 用法前提下，用户进行二次开发可以把 机载计算机端当做一个能提供高精度位置信息的传感器来使用就可以，新手 用户可以实现不用在机载计算机下编写代码的情况下，就可以完成比赛中的 所有内容。在有一定基础积累后，就可以考虑在机载计算机下用 ROS 系统做 导航、避障、路径规划去实现比赛内容，解决问题的途径会更多，处理起来 也会更加灵活，另外利用机载计算机端单目摄像头 OPENCV 处理视觉问题会 比传统 OPENMV 更加强大、高效。

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