> この記事はシリーズのハブです。センサー、制御器、ビジョン処理、自律飛行までを一つの埋め込みシステムとして見渡したいならここから始めてください。より小さなBLEセンサーノード、低消費電力ウェアラブル、TinyMLエッジデバイスが主題なら、次に [Seeed Studio XIAO nRF52840 完全ガイド — BLE IoTプロジェクト実践](/blog/ai/2026-03-03-xiao-nrf52840-iot-guide.ja) を読むのが自然です。

はじめに

ドローンを買って飛ばすことと、**自分で作って飛ばすこと**はまったく異なる体験です。ハードウェアの組み立て、PIDチューニング、センサーフュージョン、自律飛行アルゴリズムまで — 制御工学のすべてが凝縮されたプロジェクトです。

Part 1: ハードウェア構成

クアッドコプター部品リスト

必須部品:

├── フレーム: F450（対角450mm、入門に最適） ~¥1,800

├── モーター: 2212 920KV BLDC × 4 ~¥2,900

├── ESC: SimonK 30A × 4（電子スピードコントローラー） ~¥2,400

├── プロペラ: 1045（10インチ）× 4（CW 2 + CCW 2） ~¥600

├── バッテリー: 3S 11.1V 2200mAh LiPo ~¥2,400

├── コントローラー: Arduino Mega 2560 または STM32 ~¥1,800

├── IMUセンサー: MPU6050（加速度＋ジャイロ） ~¥360

├── 気圧計: BMP280（高度維持） ~¥360

├── GPS: Neo-6M（自律飛行用） ~¥1,200

├── 受信機: FlySky FS-iA6B（送信機付き） ~¥3,600

└── 電源分配ボード（PDB）＋コネクター ~¥600

合計: ~¥18,000（DJI Mini 4の約1/5の価格！）

オプション部品:

├── Raspberry Pi 4（ビジョン処理、自律飛行） ~¥7,200

├── Pi Camera V2（物体追跡） ~¥3,600

├── 超音波センサー: HC-SR04（低高度測定） ~¥240

├── オプティカルフローセンサー: PMW3901（屋内位置保持） ~¥1,800

└── テレメトリー: HC-12 433MHz（地上モニタリング） ~¥600

モーター配置

Front

M1(CW) M2(CCW)

\ /

\ /

\ /

[FC Board]

/ \

/ \

/ \

M3(CCW) M4(CW)

Back

CW = 時計回り、CCW = 反時計回り

対角のモーターが同じ方向に回転！

→ トルク相殺で機体安定

配線図

バッテリー（3S LiPo 11.1V）

│

├──[PDB]── ESC1 ── M1

│ ESC2 ── M2

│ ESC3 ── M3

│ ESC4 ── M4

│

├──[BEC 5V]── Arduino Mega

│ ├── MPU6050（I2C: SDA→D20, SCL→D21）

│ ├── BMP280（I2C: 同じバス）

│ ├── GPS Neo-6M（Serial2: TX→D16, RX→D17）

│ ├── 受信機（PPM→D2 または各チャンネル）

│ └── ESCシグナル（D3, D5, D6, D9）

│

└──[5V]── Raspberry Pi 4（USB接続またはSerial）

└── Pi Camera

Part 2: PID制御 — ドローンの核心

PIDとは？

目標: ドローンを水平に保ちたい（Roll = 0°）

現在の状態: Roll = 5°（右に傾いている）

誤差（Error）= 目標 - 現在 = 0° - 5° = -5°

PID出力 = P + I + D

P（比例）: 誤差に比例して補正

→ -5° × Kp = 即時応答、ただし振動の可能性

I（積分）: 誤差の累積を補正

→ 微小な偏差を除去、ただし過大だとオーバーシュート

D（微分）: 誤差の変化率を補正

→ 急激な変化を抑制、振動防止

Arduino PID実装

// PIDコントローラークラス

class PIDController {

private:

float Kp, Ki, Kd;

float prevError = 0;

float integral = 0;

float maxIntegral = 300; // 積分ワインドアップ防止

unsigned long prevTime = 0;

public:

PIDController(float p, float i, float d)

: Kp(p), Ki(i), Kd(d) {}

float compute(float setpoint, float measured) {

unsigned long now = micros();

float dt = (now - prevTime) / 1000000.0f; // 秒単位

if (dt <= 0 || dt > 0.5) dt = 0.004; // 安全装置

prevTime = now;

float error = setpoint - measured;

// P: 比例

float P = Kp * error;

// I: 積分（ワインドアップ防止）

integral += error * dt;

integral = constrain(integral, -maxIntegral, maxIntegral);

float I = Ki * integral;

// D: 微分（測定値ベース — セットポイント変更時のキック防止）

float derivative = (error - prevError) / dt;

float D = Kd * derivative;

prevError = error;

return P + I + D;

}

void reset() {

prevError = 0;

integral = 0;

}

};

// Roll、Pitch、Yawそれぞれ別のPID

PIDController rollPID(1.2, 0.04, 18.0);

PIDController pitchPID(1.2, 0.04, 18.0);

PIDController yawPID(3.0, 0.02, 0.0);

センサーフュージョン（相補フィルター）

#include <Wire.h>

#include <MPU6050.h>

MPU6050 mpu;

float roll = 0, pitch = 0, yaw = 0;

const float ALPHA = 0.98; // 相補フィルター係数

void updateIMU() {

int16_t ax, ay, az, gx, gy, gz;

mpu.getMotion6(&ax, &ay, &az, &gx, &gy, &gz);

// 加速度 → 絶対角度（遅いがドリフトなし）

float accelRoll = atan2(ay, az) * 180.0 / PI;

float accelPitch = atan2(-ax, sqrt(ay*ay + az*az)) * 180.0 / PI;

// ジャイロ → 角速度積分（速いがドリフトあり）

float dt = 0.004; // 250Hz

float gyroRollRate = gx / 131.0; // °/s

float gyroPitchRate = gy / 131.0;

float gyroYawRate = gz / 131.0;

// 相補フィルター: ジャイロ（短期）+ 加速度（長期）を融合

roll = ALPHA * (roll + gyroRollRate * dt) + (1 - ALPHA) * accelRoll;

pitch = ALPHA * (pitch + gyroPitchRate * dt) + (1 - ALPHA) * accelPitch;

yaw += gyroYawRate * dt; // ジャイロのみ（加速度ではyawは算出不可）

}

モーターミキシング

#include <Servo.h>

Servo motor[4];

void setup() {

motor[0].attach(3); // 前左（CW）

motor[1].attach(5); // 前右（CCW）

motor[2].attach(6); // 後左（CCW）

motor[3].attach(9); // 後右（CW）

// ESC初期化（1000~2000μs PWM）

for (int i = 0; i < 4; i++) {

motor[i].writeMicroseconds(1000);

}

delay(2000);

}

void setMotors(float throttle, float rollOut, float pitchOut, float yawOut) {

// モーターミキシング公式

float m1 = throttle + pitchOut + rollOut - yawOut; // 前左 CW

float m2 = throttle + pitchOut - rollOut + yawOut; // 前右 CCW

float m3 = throttle - pitchOut + rollOut + yawOut; // 後左 CCW

float m4 = throttle - pitchOut - rollOut - yawOut; // 後右 CW

// 範囲制限（1000~2000μs）

motor[0].writeMicroseconds(constrain(m1, 1100, 1900));

motor[1].writeMicroseconds(constrain(m2, 1100, 1900));

motor[2].writeMicroseconds(constrain(m3, 1100, 1900));

motor[3].writeMicroseconds(constrain(m4, 1100, 1900));

}

メインループ（250Hz）

void loop() {

// 1. センサー読み取り

updateIMU();

// 2. コントローラー入力読み取り

float targetRoll = map(rcChannel[0], 1000, 2000, -30, 30);

float targetPitch = map(rcChannel[1], 1000, 2000, -30, 30);

float targetYaw = map(rcChannel[3], 1000, 2000, -180, 180);

float throttle = rcChannel[2];

// 3. PID計算

float rollOut = rollPID.compute(targetRoll, roll);

float pitchOut = pitchPID.compute(targetPitch, pitch);

float yawOut = yawPID.compute(targetYaw, yaw);

// 4. モーター出力

if (throttle > 1100) { // 安全: スロットルが最小値以上の時のみ

setMotors(throttle, rollOut, pitchOut, yawOut);

} else {

for (int i = 0; i < 4; i++)

motor[i].writeMicroseconds(1000); // モーター停止

}

// 250Hz維持

while (micros() - loopTimer < 4000);

loopTimer = micros();

}

Part 3: Raspberry Pi ビジョン制御

Raspberry Piでの物体追跡 + Arduinoへのコマンド送信

Arduinoとシリアル通信

arduino = serial.Serial('/dev/ttyACM0', 115200)

カメラ

cap = cv2.VideoCapture(0)

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320)

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240)

色追跡（赤い物体を追跡）

while True:

ret, frame = cap.read()

hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

赤色マスク

mask = cv2.inRange(hsv, (0, 120, 70), (10, 255, 255))

contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

if contours:

largest = max(contours, key=cv2.contourArea)

M = cv2.moments(largest)

if M["m00"] > 500:

cx = int(M["m10"] / M["m00"])

cy = int(M["m01"] / M["m00"])

画面中心（160,120）からの誤差

error_x = cx - 160 # 左右

error_y = cy - 120 # 上下

Arduinoに補正コマンドを送信

cmd = struct.pack('hh', error_x, error_y)

arduino.write(cmd)

Part 4: 実践制御システム事例

倒立振子（Inverted Pendulum）

// 倒立振子 = ドローン制御の縮小版

// 棒を垂直に立てる問題 = ドローンを水平に保つ問題

// ロータリーエンコーダーで角度を読み取り

volatile long encoderCount = 0;

float pendulumAngle = 0;

void encoderISR() {

encoderCount += (digitalRead(ENCODER_B) == HIGH) ? 1 : -1;

}

void setup() {

attachInterrupt(digitalPinToInterrupt(ENCODER_A), encoderISR, RISING);

}

void loop() {

pendulumAngle = encoderCount * 360.0 / 2400.0; // PPR=600, x4

// PIDでモーター制御

float output = balancePID.compute(0, pendulumAngle); // 目標: 0°

setMotor(output);

}

ライントレーサー（自律走行の基礎）

// IRセンサー5個でライン検出

int sensors[5] = {A0, A1, A2, A3, A4};

float getLinePosition() {

int values[5];

float weighted = 0, total = 0;

for (int i = 0; i < 5; i++) {

values[i] = analogRead(sensors[i]);

weighted += values[i] * (i - 2) * 1000; // -2000 ~ +2000

total += values[i];

}

return weighted / total; // -2000(左) ~ +2000(右)

}

void loop() {

float position = getLinePosition(); // 現在位置

float correction = linePID.compute(0, position); // 目標: 中央(0)

int leftSpeed = baseSpeed + correction;

int rightSpeed = baseSpeed - correction;

setMotors(leftSpeed, rightSpeed);

}

PIDチューニングガイド

Ziegler-Nichols法:

1. Ki = 0、Kd = 0で開始

2. Kpを徐々に上げて振動が始まる値（Ku）を見つける

3. 振動周期（Tu）を測定

4. 計算:

Kp = 0.6 × Ku

Ki = 2 × Kp / Tu

Kd = Kp × Tu / 8

実践のコツ:

├── まずPのみ: 速い応答、多少の振動はOK

├── Dを追加: 振動を抑える（Pの10〜20倍）

├── Iを追加: 定常偏差を除去（少量で！）

└── ドローンではIを大きくしすぎると危険（積分ワインドアップ）

この埋め込み実践シリーズで次に読む記事

- [Seeed Studio XIAO nRF52840 完全ガイド — BLE IoTプロジェクト実践](/blog/ai/2026-03-03-xiao-nrf52840-iot-guide.ja)

大きな制御システムではなく、BLEセンサーノード、低消費電力ウェアラブル、TinyMLエッジデバイスを自分で組みたいならこちらが適しています。

**Q1.** PIDにおけるP、I、Dそれぞれの役割は？

||P（比例）: 誤差に比例した即時補正。I（積分）: 累積誤差の除去（定常偏差）。D（微分）: 急激な変化の抑制（振動防止）||

**Q2.** クアッドコプターで対角のモーターが同じ方向に回転する理由は？

||トルク相殺。CWとCCWモーターが対角に配置されているため、全体のトルクがゼロになる。同じ方向のモーターだけでは機体が回転してしまう||

**Q3.** 相補フィルターでALPHAが0.98の意味は？

||ジャイロ（短期、高速）98% + 加速度（長期、安定）2%の割合で融合。ジャイロは速いがドリフトし、加速度は遅いが絶対値を提供する||

**Q4.** 積分ワインドアップ（Integral Windup）とは？

||モーター出力が飽和した状態で積分値が増大し続ける現象。飽和が解除された際に過大なオーバーシュートが発生する。constrainで積分値を制限して防止する||

**Q5.** ESCのPWM範囲1000~2000μsのそれぞれの意味は？

||1000μs: モーター停止。2000μs: 最大回転。1500μs: 中間。ESCはこのPWM信号を受けてBLDCモーターの3相電流を制御する||

Q1. PIDにおけるP、I、Dそれぞれの役割は？ Q2.

クアッドコプターで対角のモーターが同じ方向に回転する理由は？ Q3.

相補フィルターでALPHAが0.98の意味は？ Q4. 積分ワインドアップ（Integral Windup）とは？ Q5.

ESCのPWM範囲1000~2000μsのそれぞれの意味は？