硬件定位技术
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GPS/北斗定位
- 基础定位方案，适用于开阔区域,但可能因信号遮挡导致精度下降。
- 改进方案：多系统融合（GPS+北斗+GLONASS）提升抗干扰能力。
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视觉定位
- 视觉里程计（VO）：通过摄像头+SLAM算法（如ORB-SLAM）实现局部定位。
- 视觉标记：在无人机上贴标志物（如二维码、圆形标志）,其他无人机通过视觉识别锁定位置。
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激光雷达（LiDAR）
高精度测距，适合室内或复杂环境,但成本较高。
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IMU（惯性测量单元）
辅助定位，通过加速度计和陀螺仪计算姿态和速度,弥补GPS失效时的数据。
通信定位技术
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UWB（超宽带）
- 低延迟、高精度（厘米级），适合短距离（10米内）定位,常用于室内场景。
- 协议：IEEE 802.15.4z标准,支持多无人机协同。
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Wi-Fi/蓝牙
用于短距离通信，但定位精度较低（米级）,适合辅助定位。
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LoRa/Zigbee
长距离通信（1-10公里），定位精度较低,适合远距离监控。
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5G/NB-IoT
高带宽通信，但定位精度依赖基站,适用于广域网场景。
软件协同算法
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多目标跟踪（MTT）
通过卡尔曼滤波、粒子滤波等算法预测和跟踪多架无人机轨迹。
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群体智能算法
- 蜂群算法：模拟蜜蜂觅食行为,通过信息素传递路径。
- 粒子群优化（PSO）：寻找最优路径,避免碰撞。
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图论方法
将无人机视为节点，通过最短路径算法（如Dijkstra）规划路径。
典型应用场景
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编队飞行
每架无人机携带GPS+UWB模块，通过UWB信号确定相对位置,GPS校准整体坐标系。
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丢失设备找回
无人机通过UWB与地面基站通信，发送坐标信息；或通过视觉标记（如二维码）返回。
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应急救援
在灾难现场，无人机通过UWB定位队友位置,协同执行任务。
挑战与解决方案
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信号遮挡
- 方案：多传感器融合（GPS+UWB+视觉）,或部署中继无人机。
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通信延迟
- 方案：采用边缘计算，在无人机本地处理定位数据,减少通信量。
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能耗优化
- 方案：低功耗UWB芯片（如TI CC1352P）,或动态调整通信频率。
未来趋势
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AI驱动定位
使用深度学习预测无人机运动轨迹,提升定位鲁棒性。
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量子通信
理论上有潜力实现绝对安全定位,但技术尚未成熟。
无人机寻找自己的无人机需结合硬件定位（GPS、UWB、视觉）、通信技术（Wi-Fi、LoRa）和软件算法（MTT、群体智能），并根据场景选择多传感器融合或单技术优化方案，实际应用中需平衡精度、成本和功耗。
