美国宇航局的MSFC团队寻求一种现实但经济的方式来提供实习机会直接与飞行软件和硬件一起工作。他们为该计划选择了一个Quadcopter车辆和Ardupilot Mega 2.5硬件，但这种方法带来了几个挑战。

首先，他们需要提供本科工程师，其中许多人都有很少的控制设计或编程经验，具有易于学习的工具，他们可以使用它来快速开发GNC算法。其次，为了避免损坏飞机，他们需要一个模拟环境，使实习生能够在飞行测试之前验证它们的算法。最后，他们需要一种简单的方法，即可将算法部署到Ardupilot硬件，并与Ardupilot板上的加速度计，陀螺仪和其他传感器进行交互。

NASA MSFC团队选择基于模型的设计与Matlab和Simulink为其工程实习程序。金宝app

通过查看MathWorks.com上的Simulink教程并参加美国宇航局工程师进行的培训课程，学习Simulink金宝app中的建模，仿真和控制设计。

在从套件中组装Quadcopter之后，它们使用Aerospace BlockSet™在Simulink中构建了二岔器的六程度自由模型，以模拟运动方程。金宝app

在Simulink中工金宝app作，他们创建了一个控制器模型，为Quadcopter提供稳定增强。要从Ardupilot传感器访问输入，包括加速度计，陀螺仪和磁力计，它们会添加来自的块APM2.金宝appSimulink SlockSet到他们的控制器模型。

它们从Simulink获取了一个线性模型，使用SISO设计工具从控金宝app制系统工具箱™分析增益和相位裕度，然后运行模拟以验证控制系统性能。使用来自航空航天块集的块，它们将模型连接到FlightGear飞行仿真软件以可视化仿真结果，然后根据这些结果进行精炼设计。

使用Simulink的目标硬件功能运行，实习版将其控制器模型直接加载到Ardupilot金宝app Mega硬件上进行飞行测试。

它们在Matlab中后处理录制的飞行数据，并使用结果进行微调其控制算法和工厂模型。

美国宇航局的MSFC工程师目前正在修改实习计划。新版本将使用Hexacopter。Ardupilot Mega硬件将替换为更强大的PIXHAWK处理器，使实习生能够合并Kalman滤波，实现滑动模式控制，并处理发动机输出条件。它们将使用嵌入式编码器从其Simulink模型生成PIXHAWK目标的C代码金宝app^®。