修改设备 - 项目管理系统

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实验室或功能区设备列表修改设备

中航恒拓 OWL

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OWL 3/ OWL mini 3 系列无人机拥有自主研发的双目传感器和开发平台，平台支持 ROS 接口，提供了 8 核 CPU和6 Tops NPU计算资源，基于 PX4 开源飞控，预装融合了港科大的 VINS_Fusion VIO 算法的自定位系统，可以满足室内无人机定位需求，同时提供了 Ego-Planner 视觉避障算法，可以提供视觉避障功能。是一个安全、可靠、前沿、综合的无人机学习、实验平台，满足多样化的科研需求。集成 iTof、双目视觉、下摄激光、双轴增稳云台和超高清摄像头等多种传感器，能够有效感知规避 5 mm 直径的障碍物，用于 GNSS 拒止境下基于视觉的无人机飞行、定位、导航、避障、识别、跟踪等算法学习、实验、开发、验证，以及室内无人机组网编队的开发、实验。云台摄像支持机载高清高画质编码录制，同步支持低延迟视频图像传输功能，能清晰捕捉目标画面并实时传输给地面控制端或其他相关设备。<img src="/Uploads/images/20250520/202505200659288299.png" alt="#" data-href="#" style=""/><img src="/Uploads/images/20250520/20250520065928833.png" alt="#" data-href="#" style=""/><img src="/Uploads/images/20250520/202505200657497979.png" alt="#" data-href="#" style=""/><img src="/Uploads/images/20250520/202505200657495842.png" alt="#" data-href="#" style=""/><img src="/Uploads/images/20250520/202505200657495233.png" alt="#" data-href="#" style=""/><img src="/Uploads/images/20250520/20250520070055555.png" alt="#" data-href="#" style=""/>除基于视觉外，还可以提供基于激光雷达和 RTK 的版本。目前可以提供的 SLAM 类别包括基于单目摄像头、立体摄像头、激光雷达、IMU 等传感器的算法。课程组可以提供单目摄像头、立体摄像头、单线/多线激光雷达、面阵激光雷达、IMU 等多种传感器，便于同学开展实验研究。三个版本的特征如下：<img src="/Uploads/images/20250325/202503252224177503.png" alt="#" data-href="#" style=""/>

图片

参数（表格中显示）

主要功能概述

配套课程及实验

@@ROS及相关技术
##ROS系统而是一个运行在Linux等操作系统之上的次级操作系统。它通过提供硬件抽象、底层设备控制、进程间消息传递等功能，帮助开发者高效地创建和管理机器人应用软件，将机器人的软件功能模块化，形成一个个节点，这些节点可以通过发送消息进行通信，从而实现复杂的机器人行为。
**实验1：Ubuntu操作系统安装
**实验2：Ubuntu操作系统安装应用程序
**实验3：Ubuntu操作系统命令行操作
**实验4：ROS的安装
**实验5：ROS的运行（海龟移动）
**实验6：安装Visual Studio Code编辑器
**实验7：配置ROS环境并实现“Hello World”
@@无人机视觉
##实验目的：了解和掌握无人机视觉跟踪技术的基本原理和实现方法
##实验内容：由于无人机能搭载的传感器和处理器性能有限，因此与常规数字图像处理方法相比，要求所应用的方法同时具备实时性和可靠性。本实验需要综合应用SIFT、SURF、YOLO等视觉跟踪方法，利用学生自己的计算机，实现视觉跟踪，并要求在实验中开始学习使用ROS(机器人操作系统)、OpenCV等工具。
**实验1：K-MEANS网络搭建
**实验2：GAN网络搭建
**实验3：CGAN网络搭建
**实验4：YOLO网络搭建（V1-V8）
**实验5：基于YOLO实现目标识别
@@无人机滤波和传感技术
##实验目的：了解和掌握无人机使用传感器和滤波器的基本原理
##实验内容：本实验主要针对无人机控制系统中所使用的传感器和滤波器基本原理，包括IMU(惯性传感器)、GPS(全球定位系统)或北斗定位系统、Kalman滤波器或互补滤波器，通过实验，使用实际无人机上采集的传感器数据来融合出可靠的位姿数据，巩固所学知识。
**实验1：多传感器数据融合
**实验2：前端光流
**实验3：高效的去畸变方式
**实验4：误差卡尔曼滤波
**实验5：连续时间预积分误差传递
**实验6：离散时间预积分误差传递
@@同步定位与建图
##实验目的：了解和掌握无人机同步定位建图基本原理和实现方法
##实验内容：本实验主要探索无人机在不依靠外部定位手段，如GPS、无线基站和动作捕捉系统等的情况下，仅依靠自身携带的传感器进行导航、定位和地图建立的SLAM(同步定位建图)方法，合作完成一种或几种典型的SLAM方法原理调研、实际运行测试、评价等。
**实验1：VINS-Mono代码编译运行
**实验2：预积分零偏建模方式
**实验3：VIO初始化
**实验4：VIO数据预处理
**实验5：旋转外参初始化
**实验6：ceres解析求导以及核函数
**实验7：预积分残差计算
**实验8：预积分雅可比计算
**实验9：视觉重投影
**实验10：视觉雅可比
**实验11：滑动窗口边缘化
**实验12：VINS_Fusion介绍及运行
**实验13：VINS_Fusion光流优化
**实验14：VINS_Fusion初始化
**实验15：VINS_Fusion后端优化
**实验16：鲁棒的外点剔除策略
**实验17：VINS_Fusion的GPS融合
@@无人机位姿控制
##实验目的：以多旋翼无人机为例，了解无人机位姿控制的基本原理和方法，并通过实验对无人机的闭环相应特性获得直观认识。
##实验内容：本实验将基于室内无人机飞行实验，学习和体验无人机姿态位置和姿态控制的控制器设计和调节方法，包括姿态环(内环)参数调节、位置环(外环)参数调节、扰动抑制、轨迹跟踪等环节。通过实验，同学可以更深入了解无人机控制器的构成和不同控制器参数对于飞行品质的影响。
**实验1：无人机的数学模型
**实验2：无人机动力模型
**实验3：无人机姿态模型
**实验4：无人机位置模型
**实验5：无人机模型线性优化
**实验6：基于欧拉角的控制器
**实验7：PID控制
**实验8：基于四元数的控制器
**实验9：基于旋转矩阵的控制器
@@无人机视觉控制
##实验目的：了解无人机视觉控制的基本原理，通过实验掌握无人机视觉的基本方法。
##实验内容：本实验将基于机载立体摄像头的口袋式室内无人机实验平台，学习无人机视觉跟踪的基本原理，包括图像跟踪、解耦控制、轨迹平滑等环节。
**实验1：回环检测数据流
**实验2：基于dbow的回环检测
**实验3：回环校验
**实验4：通过后端滑窗优化回环帧位姿
**实验5：四自由度位姿图优化
**实验6：视觉地图的保存和加载
@@基于PX4的开源飞控系统
##实验目的：基于PX4开源平台，研究并调试多旋翼无人机飞控系统。
##实验内容：综合应用控制和传感器相关知识，在课程组提供的PX4系统上，学习传感器采集模块、传感器数据融合和滤波模块、内环控制模块、外环控制模块、通信模块等的开发方法，并利用Mavros（MAVLink + ROS）开发相应的机载计算机程序，实现上位机对无人机的实时操控。
**实验1：基于PX4的四旋翼建模与控制
**实验2：四旋翼模型与控制基础
**实验3：实际飞行测试
**实验4：日志分析
**实验5：传感器与遥控器校准原理
**实验6：PX4自定义任务并执行
**实验7：PX4自定义参数并使用QGC显示
**实验8：PX4自定义uORB消息并保存到日志
**实验9：PX4控制算法
**实验10：PX4中uORB概览
**实验11：PX4位置-姿态-角速度控制逻辑
**实验12：基于SO3的姿态控制
**实验13：TD微分跟踪器原理与仿真
**实验14：ADRC误差组合
**实验15：LESO原理与仿真
**实验16：LADRC角速度环Simulink仿真
**实验17：LADRC飞控C++代码编写
**实验18：LADRC仿真与实物测试分析
**实验19：非线性ADRC原理与仿真
**实验20：一键起飞
**实验21：自动降落
**实验22：速度平滑
@@单目视觉跟踪与识别系统
##实验目的：研究和探索无人机单目视觉追踪和识别的方法。
##实验内容：综合应用计算机视觉和深度学习等相关知识，学习和开发基于特征的无人机视觉识别与跟踪方法、基于深度学习的无人机视觉与跟踪方法，并在安装有Ubuntu和Ros的计算机上实现。
**实验1：单目视觉位姿估计
**实验2：基于ceres自动求导的单目视觉BA优化
**实验3：陀螺仪零偏初始化
**实验4：视觉惯性对齐求解
**实验5：基于已知重力的视觉惯性对齐调整
@@立体视觉导航与避障系统
##实验目的：研究和探索无人机立体视觉导航和避障方法。
##实验内容：应用深度相机、激光雷达等具备深度测量能力的传感器，学习和开发无人机立体视觉同步定位建图导航方法、基于特征或学习的避障方法，并在安装有Ubuntu和Ros的计算机上实现。
@@无人机虚实融合仿真系统
##实验目的：研究和探索无人机虚实融合仿真方法。
##实验内容：应用Ros提供的Gazebo等工具，通过无线或有线方式接入开源飞控Px4的数据，开发完整的无人机虚实融合仿真系统，在虚拟系统中为无人机安装单目摄像头、深度摄像头、激光雷达等视觉传感器，实现虚拟环境下的无人机自主任务规划与飞行测试。
@@无人机视觉导航与避障技术
##实验目的：研究和探索无人机视觉导航和避障方法。
##实验内容：基于搭载轻量化计算平台、双目摄像头和和PX4飞控系统的微型无人机，开发算力受限情况下的无人机自主双目点云生成算法、视觉导航算法和自主避障算法，在室内实现飞行验证。
@@无人机视觉编队与任务规划技术
##实验目的：研究和探索无人机视觉编队与任务规划方法。
##实验内容：基于搭载轻量化计算平台、双目摄像头和和PX4飞控系统的微型无人机，开发算力受限情况下的分布式无人机视觉编队方法、集中式/分布式/智能式任务规划方法，并在室内实现飞行验证。
@@无人机编队实验
##实验目的：认识在不同的无人机编队协议下，无人机编队的性能。
##实验内容：利用Matlab和QuarQ等工具进行编程，通过WiFi建立服务器和无人机集群之间的通信，实现无人机集群的集中式和分布式编队飞行，并通过航迹变换和施加外部干扰等，验证不同的编队协议的鲁棒性和快速性之间的差异。
@@无人机智能任务规划
##实验目的：通过实验综合掌握无人机全自主飞行及智能任务规划相关的方法。
##实验内容：在机载Ubuntu和Ros系统上进行编程，并通过Mavros等工具与机载PX4飞控系统通信，利用机载双目摄像头采集的视觉数据生成点云，实现无人机在无GPS等外部导航手段的引导下的自主定位、自主导航、避障、路径规划和目标匹配，最终完成在开阔实验室空间内的智能任务规划。

主要配套资源

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