视觉定位系统（Visual SLAM）

  • 原理：通过摄像头捕捉环境中的特征点（如纹理、颜色、边缘等），结合算法（如ORB-SLAM、VINS-Mono）实时构建地图并定位无人机位置。
  • 特点：
    • 成本低：仅需摄像头,无需额外传感器。
    • 依赖环境：需有足够对比度的纹理环境（如室内装修、家具）。
    • 局限性：光线不足或纯色环境（如白色墙壁）可能导致定位失败。

红外传感器（IR Sensors）

  • 原理：发射红外光并检测反射信号,通过光强变化或反射角度计算距离。
  • 特点：
    • 抗干扰强：不受环境光线影响。
    • 精度较低：通常用于粗略测距或避障。
    • 应用场景：配合其他传感器使用,增强稳定性。

超声波传感器（Ultrasonic Sensors）

  • 原理：通过发射和接收超声波脉冲计算距离。
  • 特点：
    • 近距离精准：适合低空（<5米）避障。
    • 方向性差：需多传感器组合避免盲区。
    • 环境干扰：湿度、风速可能影响精度。

激光雷达（LiDAR）

  • 原理：发射激光束并测量反射时间,生成高精度点云地图。
  • 特点：
    • 精度高：适合复杂环境（如仓库、工厂）。
    • 成本高：体积大、功耗高。
    • 应用场景：专业级无人机或工业级应用。

IMU（惯性测量单元）

  • 原理：通过加速度计、陀螺仪和磁力计实时监测无人机姿态和运动。
  • 特点：
    • 核心传感器：单独使用易漂移,需与其他系统融合。
    • 补足定位：在视觉/激光雷达失效时提供临时姿态数据。

深度学习与AI算法

  • 原理：通过神经网络处理传感器数据,优化定位精度。
  • 特点：
    • 自适应性强：可处理非结构化环境（如动态障碍物）。
    • 计算复杂：需高性能处理器支持。

RTK（实时动态差分定位）

  • 原理：结合GPS/北斗信号与地面基站数据,实现厘米级定位。
  • 特点：
    • 室外优先：需基站覆盖,室内易受干扰。
    • 应用场景：专业测绘、农业无人机。

大疆无人机的技术选型

大疆室内无人机（如Mavic系列、Air系列）通常采用以下组合：

  • 视觉定位：主摄像头（如Intelligent Flight Battery）实现基础定位。
  • 超声波/红外：辅助低空避障和粗略测距。
  • IMU：实时监测姿态,补足定位漂移。
  • GPS：室外模式使用，室内自动切换至视觉/IMU模式。

挑战与解决方案

  • 环境变化：动态障碍物（如人、动物）需AI算法快速识别。
  • 弱光/纯色环境：使用红外或深度学习增强定位。
  • 计算资源限制：优化算法（如轻量化神经网络）降低功耗。

大疆室内无人机通过多传感器融合（视觉+IMU+超声波）和智能算法，在复杂环境中实现稳定飞行，具体技术选择取决于成本、精度和功耗需求，工业级应用可能升级为激光雷达或RTK,消费级则依赖视觉与AI的优化。