飞控算法性能评估指标
从一次炸机说起
去年夏天，我在调试一架四轴无人机时遇到了一个诡异的问题。悬停时一切正常，但只要切到定点模式，飞机就开始像喝醉了酒一样左右摇摆，幅度越来越大，最后直接翻了过去。地面站日志里，姿态角数据看起来“很漂亮”——误差都在0.5度以内，响应速度也够快。但位置环的积分项却在悄悄累积，最终导致了发散。
那次炸机让我明白了一个道理：飞控算法的性能评估，远不止看几个时域指标那么简单。很多看似“完美”的算法，在实际飞行中会因为各种耦合效应而暴露出问题。今天这篇笔记，我就把这些年踩过的坑和总结的评估方法整理出来，希望能帮你少走弯路。
时域指标：别被“漂亮数据”骗了
上升时间与超调量
上升时间和超调量是评估飞控最直观的指标。但这里有个常见的误区——很多人只看阶跃响应的上升时间，觉得越快越好。实际上，对于飞控系统，过快的上升时间往往意味着更大的超调，而超调在飞行中可能直接导致震荡发散。
我习惯用“单位阶跃响应”来测试，但注意：测试条件必须包含实际飞行中的噪声水平。在仿真环境里调出来的0.1秒上升时间，上了真机可能变成0.3秒，因为传感器噪声和电机响应延迟会吃掉你的性能余量。
这里有个经验值：对于四轴飞行器，姿态环的上升时间控制在0.2-0.4秒比较合理，超调量不超过10%。如果你看到超调量是0%，反而要警惕——那可能是你的控制器太保守了，抗扰动能力会很差。
稳态误差
稳态误差是衡量飞控精度的核心指
