1. 课程导入与QGC无人船规划全景

欢迎进入《QGroundControl无人船任务规划教程》。在开始动手画第一条航线之前，我们需要先建立一张“全景地图”：这门课要学什么、QGroundControl（下文简称QGC）在无人船任务链条中究竟扮演什么角色、软件如何装起来、界面由哪些区域构成，以及最容易被忽视的一点——无人船的任务规划和无人机规划到底差在哪里。把这几个问题想清楚，后面的参数配置和航线设计才不会变成“照抄步骤”。

一、这门课要达成的学习目标

本课程的目标不是让你记住QGC的每一个菜单，而是形成一条完整的能力链：能够独立完成“连接船体—设定坐标系与返航点—规划带速度与停留时间的航线—上传并校验—执行中监控—异常时接管”的闭环。具体可拆成四层：

• 认知层：理解QGC作为地面站（GCS）的定位，理解MAVLink通信、飞控（如PX4/ArduPilot）与船体执行机构之间的关系。
• 操作层：熟练完成软件安装、固件与机型选择、串口/网络/UDP连接、地图与单位设置。
• 规划层：掌握航点、航段速度、停留时间（Loiter）、返航点（RTL）、地理围栏的设定方法，理解水面场景下这些参数的实际含义。
• 安全层：建立“先仿真、再空载、后下水”的验证习惯，掌握失控保护与手动接管的判断依据。

二、QGC在无人船任务中的角色

QGC本身不“开船”，它是任务的定义者、上传者与监视者。典型数据链是这样的：操作员在QGC中编辑航线，QGC把航点列表通过MAVLink协议打包，经数传电台（如915MHz/2.4GHz）或4G/WiFi链路发送给船载飞控；飞控把航点解析为期望航向与期望速度，交给导航控制器计算舵角与油门，最终驱动推进器与舵机。执行过程中，飞控把位置、姿态、电池、航段进度回传给QGC，操作员据此判断任务是否正常。

因此要牢记一条分工原则：QGC负责“意图”，飞控负责“控制”，船体负责“执行”。当船的实际航迹偏离计划时，问题可能出在三个环节中的任何一个——航线本身不合理、飞控参数不匹配、或水动力与风浪扰动超出控制能力。学会沿着这条链定位问题，是本课程贯穿始终的方法。

三、软件安装与界面初识

QGC是跨平台开源软件，Windows、macOS、Ubuntu均可运行。建议从官方发布页下载稳定版安装包，避免使用来源不明的第三方打包版本。安装完成后首次启动，先做三件事：在“应用设置—常规”中把单位设为公制（米、米/秒），把语言切换为简体中文；在“应用设置—地图”中确认地图源可正常加载（离线环境需提前缓存或配置本地地图）；在“应用设置—链路”中准备好连接方式。

连接无人船常见三种方式：USB直连（调试阶段最稳）、数传电台串口（需选对波特率，常见57600或115200）、UDP网络（配合船载4G/WiFi模块，端口通常为14550）。连接成功后，顶部状态栏会显示电池电压、GPS定位类型（如3D Fix）、卫星数与解锁状态。这里有一个实操判断点：GPS定位类型必须达到3D Fix且卫星数稳定，才适合上传并执行自动任务；仅2D Fix时位置精度不足，航线执行会出现系统性偏移。

界面主体由左侧工具栏和右侧主视图构成。左侧依次是飞行视图（Fly）、任务规划（Plan）、航点编辑、参数设置、遥测日志等入口；主视图在地图上叠加船体图标、航点、航线和围栏。初学者最容易忽略的是右下角的“载具状态”小面板——它把姿态、地速、航向、电池等关键量集中呈现，执行任务时应养成“看航迹 + 看状态面板”双线监视的习惯。

四、无人船规划与无人机规划的核心差异

很多人带着多旋翼经验来学无人船，结果在第一个航点上就出问题。差异集中在四点：

由此引出两条规划原则。第一，航段速度要按“对地速度”思维设定：QGC中设定的速度通常是期望地速，但船在顺流与逆流时实际推进器输出差别很大，规划时应按最不利流向估算续航，例如某段计划航程2km、设定速度1.5m/s，理论耗时约22分钟，若逆流使实际对地速度降到1.0m/s，则需33分钟，电池余量必须按后者核算。第二，返航点必须选在可安全停靠的水域，并给返航触发设置合理的低电量阈值，而不是照搬无人机的“返航高度”逻辑。

本节结束时，你应当能用自己的话说清三件事：QGC在任务链中负责什么、连接成功与否看哪几个状态量、以及为什么无人船的航点不能照抄无人机的参数。带着这三个问题进入下一阶段的具体操作，学习效率会明显不同。