无人机传感器系统架构解析_传感器 系统架构
核心分类与功能：
1.导航与飞行控制传感器
惯性测量单元：
功能：测量无人机的角速度（陀螺仪）和线加速度（加速计）。是姿态估计和位置推算的核心。
关键性：高更新率，不依赖外部信号，但存在累积误差。
全球导航卫星系统接收器：
功能：接收GPS、GLONASS、Galileo、BeiDou等卫星信号，提供全球位置、速度和时间信息。
关键性：提供绝对位置参考，校正IMU累积误差。RTK/PPK模块显著提升定位精度（厘米级）。
磁力计：
功能：测量地球磁场强度，提供航向参考。
关键性：校准陀螺仪漂移，提供绝对航向。易受电磁干扰。
气压计：
功能：测量大气压力，推算高度（海拔高度）。
关键性：提供高度参考，尤其在没有GNSS信号时。易受气流和天气影响。
空速计：
功能：测量无人机相对于空气的运动速度。
关键性：对于固定翼的稳定飞行至关重要，提供失速预警。
2.感知与避障传感器
视觉传感器：
功能：单目/双目/多目相机，提供RGB图像、深度图、光流信息。
应用：
光流：在低空或无GPS环境下估计水平运动（多旋翼常用）。
视觉里程计：通过连续图像分析估算自身运动轨迹和速度。
障碍物检测与避障：识别前方、下方、侧方障碍物。
场景理解与目标跟踪：识别地形、地标、特定目标。
视觉定位：在已知环境中精确定位。
超声波传感器：
功能：发射超声波并接收回波，测量到最近反射面的距离。
应用：主要用于低空（<10米）高度保持和近处避障。
毫米波雷达：
功能：发射毫米波并分析回波，测量距离、速度、方位角。具有较好的穿透性。
应用：中远距离障碍物探测、地面速度测量、运动目标检测跟踪。
激光雷达：
功能：发射激光脉冲并接收回波，生成高精度、高分辨率的3D点云图。
应用：
高精度3D环境建模与测绘。
精确避障与路径规划。
SLAM。
地形跟随。
红外传感器：
功能：检测热辐射。
应用：主要用于特定任务载荷，也可辅助夜间避障。
3.任务载荷传感器
可见光相机：
功能：高分辨率RGB成像。
应用：航拍、摄影、摄像、监视、巡检。
多光谱/高光谱相机：
功能：捕获多个或数百个窄波段的光谱信息。
应用：农业、环境监测、矿产勘探、林业。
热红外相机：
功能：捕捉物体表面的热辐射分布，形成热图像。
应用：夜间监视、搜救、消防、建筑能效检测、电力设备热故障检测、工业设备状态监测。
激光雷达：如前所述，既是感知传感器，也是测绘等任务的核心载荷。
气体传感器：
功能：检测特定气体浓度。
应用：环境监测、工业安全巡检、应急响应。
合成孔径雷达：
功能：主动发射微波并接收回波，通过运动合成大孔径天线，实现高分辨率成像。全天时、全天候工作。
应用：大面积地形测绘、灾害监测、军事侦察。
传感器融合：
核心概念：没有任何单一传感器是完美的。现代无人机系统通过传感器融合算法将来自多个异构传感器的数据进行综合处理。
目的：
获得比单一传感器更准确、可靠、完整的状态估计。
实现更鲁棒的环境感知与理解。
提高系统的冗余度和容错能力。
支持更高级的自主决策和任务执行。
系统架构中的考虑：
位置布局：传感器需合理布置以覆盖所需视场。
数据处理：传感器产生大量数据，需要强大的机载计算平台进行实时处理。
通信：传感器数据需要在飞控、计算单元、任务载荷之间高效传输。
尺寸、重量、功耗：对无人机续航和性能至关重要，需根据任务需求权衡选择传感器组合。
环境适应性：需考虑工作环境对传感器性能的影响。
冗余设计：对于安全关键的无人机，关键传感器常采用双冗余或三冗余设计。
