低空经济之无人机机载感知系统

无人机感知系统是无人机（UAV）的核心组成部分，负责实时获取周围环境信息，确保飞行安全、自主导航和任务执行。其技术涵盖传感器、数据处理、算法融合及决策控制等多个领域。作为无人机的“眼睛”和“大脑”，感知系统直接影响其自主飞行能力、安全性和应用范围。目前技术演进正朝着 多模态融合、高自主性、低成本化 方向发展。未来在 城市空中交通（UAM）、自动驾驶物流 等场景中，先进的感知系统将成为低空经济的关键基础设施。

无人机感知系统主要涉及传感器层、数据处理层、算法层、决策层、应用层。

模块功能关键技术传感器层采集环境数据（图像、距离、速度等）摄像头、LiDAR、毫米波雷达、超声波、IMU、GPS/RTK、红外/热成像数据处理层原始数据预处理（去噪、标定、融合）传感器标定、点云滤波、图像增强、时间同步感知算法层环境理解（障碍物检测、目标识别、SLAM建图）深度学习（YOLO、CNN）、传统CV算法、多传感器融合（卡尔曼滤波、粒子滤波）决策控制层路径规划、避障策略、飞行指令生成A、RRT算法、强化学习（RL）、模型预测控制（MPC）通信与接口与飞控、地面站或其他无人机数据交互MAVLink协议、5G/6G、Wi-Fi 6、边缘计算（Jetson、昇腾芯片）

>>核心功能<<①环境感知：障碍物检测：利用激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器，实时探测无人机周围的障碍物，提前发现潜在碰撞风险，如在低空飞行时检测树木、建筑物等。地形测绘：通过传感器获取地形数据，绘制出飞行区域的地形地貌图，帮助无人机规划飞行路径，如在山区作业时避开山谷和山峰。气象监测：配备气象传感器，监测飞行环境的温度、湿度、气压、风速、风向等气象参数，使无人机能根据气象条件调整飞行姿态和任务计划。②定位与导航：结合GPS、视觉、IMU等实现精准飞行。如‌惯性测量单元（IMU），‌包含三轴加速度计、三轴陀螺仪及磁力计，通过融合线性加速度、角速度与地磁数据，实时解算飞行姿态与航向角，为飞控系统提供原始姿态数据；‌卫星定位系统‌，GPS/北斗等多模接收模块提供经纬度坐标和UTC时间，动态定位精度可达米级至厘米级（RTK模式），支撑自主航线规划与返航逻辑，能够实现自身状态感知（位置与姿态、飞行状态等）。③目标检测与跟踪：识别特定目标（如车辆、人脸、设备缺陷等）进行目标跟踪。目标识别：借助计算机视觉算法和深度学习模型，对摄像头获取的图像或视频进行分析，识别出特定的目标物体，如在安防监控中识别行人、车辆等。目标跟踪：一旦识别出目标，能够自动跟踪目标的运动轨迹，实时调整无人机的飞行姿态和位置，保持对目标的持续监测，常用于侦察和监视任务。④数据采集：感知系统通过卡尔曼滤波、SLAM算法（如ORB-SLAM3）整合多源异构数据，构建“传感器-飞控-执行器”闭环控制链路，典型数据刷新率：IMU（1kHz）、GPS（10Hz）、视觉（30Hz）。收集图像、温度、光谱等信息（如测绘、农业）。⑤避障与路径规划：通过多传感器（激光雷达、视觉、毫米波雷达等）实时探测障碍物，结合SLAM算法构建环境地图。路径规划采用算法生成最优路径，当检测到障碍物时，系统在毫秒级内动态调整飞行轨迹（如绕行或悬停）。通过高频控制的飞控系统执行避障动作，确保在复杂环境中安全飞行。

>>传感技术<<无人机感知系统行业正处于高速发展期，视觉+AI 仍是主流方案，但激光雷达、5G通信等新技术正在加速渗透。未来，随着 UAM（城市空中交通） 和 自动驾驶无人机 的成熟，感知系统将向更高精度、更强自主性发展。机载传感器主要包括视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、IMU、GPS/RTK等。包括传感器技术、感知算法、计算平台等关键技术。

传感器技术：包括视觉传感器（单目/双目摄像头、红外/热成像、事件相机等）、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达、辅助传感器（IMU、超声波等）。视觉传感器单目/双目摄像头：低成本，用于SLAM（如ORB-SLAM3）、目标跟踪。红外/热成像：夜间或恶劣环境监测（消防、搜救）。事件相机（Event Camera）：仿生视觉，超高动态范围（适用于高速避障）。激光雷达（LiDAR）机械式（如Velodyne Puck）：高精度，用于测绘（大疆L1）。、固态LiDAR（如禾赛AT128）：体积小、抗振动，适合小型无人机。毫米波雷达77GHz雷达：穿透雨雾，用于物流无人机（如美团无人机）。辅助传感器IMU（惯性测量单元）：提供短时高精度姿态数据，与视觉融合（VIO）。超声波：近距离避障（＜5米），用于室内无人机（如DJI Tello）。感知算法：包括SLAM（同步定位与建图）、目标检测与跟踪、传感器融合等。SLAM（同步定位与建图）激光SLAM（LOAM、LeGO-LOAM）：适用于3D高精度建模。视觉SLAM（VINS-Fusion、ORB-SLAM3）：轻量化，算力要求低。目标检测与跟踪深度学习模型：YOLOv8、Faster R-CNN用于车辆、行人识别。多目标跟踪（MOT）：SORT、DeepSort算法提升跟踪稳定性。传感器融合卡尔曼滤波（EKF/UKF）：融合IMU与视觉数据。深度学习融合：Transformer架构处理多模态数据（如BEVFormer）。计算平台：包括嵌入式AI芯片、云边协同等内容。嵌入式AI芯片NVIDIA Jetson系列（Orin NX）：支持TensorRT加速，用于实时推理。高通QRB5165：低功耗，适合消费级无人机（如Skydio 2+）。华为昇腾（Ascend 310）：国产方案，用于安防无人机。边缘-云端协同5G+边缘计算：部分计算任务卸载至边缘服务器（如中国移动无人机云平台）。关键技术：随着新一代信息技术、人工智能等技术的快速发展，传感器融合算法、SLAM、、深度学习应用、实时数据处理等作为关键技术，将为机载传感系统提供重要的支撑。传感器融合算法

结合多传感器数据（如卡尔曼滤波、粒子滤波、深度学习），提升感知鲁棒性。例如：视觉+IMU融合（VIO）解决GPS拒止环境下的定位。SLAM（同步定位与建图）

通过激光雷达或视觉实时构建环境地图并定位，适用于未知环境（如无人机巡检仓库）。深度学习应用目标检测：YOLO、Faster R-CNN识别特定目标。语义分割：区分地面、建筑、植被等（用于农业喷洒、灾害评估）。端到端控制：直接由图像输入生成飞行指令（如NVIDIA的DroneNet）。实时数据处理

需边缘计算（如Jetson TX2、高通芯片）降低延迟，满足实时避障需求。>>无人机感知系统发展现状>>>无人机感知系统在物流配送、农业植保、电力巡检、城市安防、灾害救援等方面都有广泛的应用，但是尚存在一些技术瓶颈。城市、森林等动态场景适应性复杂，依赖人工干预。强光、雨雾、动态障碍物（如鸟群）下的感知需求较高，存在复杂环境鲁棒性。边缘AI芯片性能有限，影响实时性，不能满足算力需求。高精度传感器成本较高，限制其规模性发展。无人机机载感知系统正向 多模态融合、高自主性、低功耗 方向发展，视觉+LiDAR+雷达的异构传感器组合成为主流，AI大模型和边缘计算加速智能化升级。未来，随着 UAM和自动驾驶技术 的成熟，机载感知系统将面临更高安全性要求和更复杂场景挑战，标准化、低成本化和仿生技术 是突破关键。

无人机机载感知系统涉及 传感器厂商、算法公司、无人机整机制造商 以及 解决方案提供商。其中传感器供应商包括如下企业：（1）激光雷达（LiDAR）国外：Velodyne（美国）：机械式LiDAR（Puck系列），曾用于早期无人机测绘。Ouster（美国）：数字激光雷达（OS系列），轻量化适合无人机。Luminar（美国）：高分辨率LiDAR，布局未来城市空运（UAM）。国内：禾赛科技（Hesai）：AT128固态激光雷达，与大疆合作。速腾聚创（RoboSense）：M1系列LiDAR，用于自动驾驶和无人机。北醒光子（Benewake）：低成本LiDAR（CE30），适用于消费级无人机。

（2）视觉传感器国外：Intel RealSense（美国）：D455深度摄像头，支持SLAM。Sony（日本）：高性能图像传感器（如IMX系列），用于工业无人机。

国内：奥比中光（Orbbec）：3D视觉模组，用于避障和手势交互。华睿科技（浙江大华子公司）：工业级摄像头，用于巡检无人机。

（3）毫米波雷达国外：TI（Texas Instruments）（美国）：毫米波雷达芯片（IWR系列），被多家无人机厂商采用。Continental（德国）：车规级雷达，适配物流无人机。国内：加特兰微电子（Calterah）：国产毫米波雷达芯片，用于美团无人机。森思泰克（Sensortek）：无人机避障雷达。国内企业在 硬件成本 和 本地化服务 上占优，而欧美公司在 高端LiDAR 和 军用级算法 领域领先。未来竞争焦点在于 低成本高精度传感器 和 端到端自主决策系统。

>>标准化助力无人机感知系统快速发展>>>随着无人机在物流、农业、安防等领域的广泛应用，各级行业组织、政府机构和国际标准组织正在推动相关标准的制定。无人机感知系统的标准化是确保其安全性、可靠性、互操作性和规模化应用的关键。感知系统作为无人机的“感官神经”，需要确保安全，避免感知系统失效导致碰撞或事故（如城市空运场景）。此外，传感器类型多，且不同厂商的传感器、算法、无人机平台都需要兼容协作，亟需统一标准，降低无人机感知系统开发成本，加快形成行业共识，达成规模化生产要求，为低空经济高质量发展提速。在标准布局过程，需要考虑AI算法和新型传感器发展的快速迭代，适应农业、物流、应急等不同长青的多样性要求，与国际标准接轨。重点对传感器接口、性能、测试等进行规范。个人意见，仅供参考！

根据国家标准定位，未来标准融合创新场景越来越多，在前沿技术发展初期进行标准布局未来将成为趋势。标准将成为技术成果转化的有力推手，帮助行业快速高质量发展，加强行业粘性，以产业链形式融合创新发展，大幅提升各行各业可持续发展！目前，低空感知系统标准正在规划起草中，欢迎相关企业共同以标准助力行业发展，提升自身竞争力，促进企业可持续发展！以标准为抓手，实现行业圈层深度对话！用标准化链接更多产业以标准助力科技创新发展往期精彩低空经济之无人机航电系统低空经济之低空气象监测设备 低空经济之数据合规标准化低空经济之自主导航控制技术低空经济正当时，基建设施助腾飞！Deepseek：低空基建标准体系规划低空经济赋能千行百业？落地是关键！低空经济之电动垂直起降航空器（eVTOL）低空经济之通信导航系统低空经济捅了数据的马蜂窝—海量数据要素低空经济之无人机反制技术的5个领域及10 种技术