GPS 定位系统
- 原理：现代无人机通常内置 GPS 模块，能获取自身的经纬度坐标，若两架无人机均开启 GPS，可通过无线通信（如 Wi-Fi、蓝牙、专有协议）交换位置数据。
- 局限性：
- GPS 在室内、高楼密集区或信号遮挡处可能失效。
- 需确保两架无人机处于同一网络覆盖范围内,且通信协议兼容。
视觉定位系统（如视觉里程计）
- 原理：利用摄像头和计算机视觉算法，通过识别地面特征（如二维码、标志物）或环境纹理（如树木、建筑物）来估计无人机位置。
- 适用场景：
- 室内或低光照环境，GPS 不可用时。
- 需结合 SLAM（同步定位与建图）技术,在动态环境中实现自主导航。
超声波/激光雷达定位
- 原理：通过超声波或激光雷达测量无人机与地面或其他物体的距离,结合运动模型推算位置。
- 优势：
- 抗干扰能力强,适合复杂环境。
- 可用于室内定位或地下作业。
无线信号传输（如 Wi-Fi、LoRa）
- 原理：若两架无人机均连接到同一网络，可通过 Wi-Fi 信号强度（RSSI）或 LoRa 低功耗广域网（LPWAN）技术估算位置。
- 挑战：
- 信号易受障碍物干扰,精度较低。
- 需预先部署信号基站或使用高精度定位协议（如 UWB 超宽带）。
专用定位协议（如 Pixhawk 生态）
- 原理：在开源飞控（如 Pixhawk）中，可通过 MAVLink 协议交换位置数据，一架无人机发送自身位置,另一架接收并更新地图。
- 适用场景：
- 无人机集群协同作业（如农业植保、物流配送）。
- 需实时更新位置图（如 SLAM 地图）。
红外/热成像定位
- 原理：通过红外传感器检测目标热源,或利用热成像识别无人机热信号。
- 局限性：
- 成本较高，且受环境干扰（如阳光、热源复杂）。
- 仅适用于特定场景（如夜间搜索）。
实际应用建议
- 室内场景：优先选择视觉定位或激光雷达，结合 SLAM 技术实现自主导航。
- 室外场景：GPS 是最可靠的选择,但需确保通信覆盖。
- 集群作业：使用 MAVLink 或专用协议（如 DARPA 的 Flyer）实现位置共享。
示例场景
假设两架无人机 A 和 B 需实时跟踪对方位置：
- 方案一：无人机 A 通过 GPS 获取位置，通过 Wi-Fi 发送给无人机 B，B 接收后更新地图。
- 方案二：无人机 A 和 B 均使用视觉里程计，通过摄像头识别对方标志物,交换位置数据。
注意事项
- 通信延迟：无线传输可能引入延迟,需优化协议或使用边缘计算减少延迟。
- 安全性：避免位置数据被恶意截获或篡改。
- 功耗：高精度定位技术（如 UWB）可能增加能耗,需权衡性能与续航。
通过结合硬件（如 GPS、摄像头）和软件（如定位算法、通信协议），可以灵活实现“无人机看无人机跑哪了”的功能。
