激光雷达版搭载VisBot 3代视觉模块，双轴增稳云台以及4线LiDAR激光雷达，适用于无GPS环境下基于视觉/LiDAR的无人机定位/导航/避障算法的验证与开发，以及室内无人机组网编队的研究。激光定位基于LiDAR激光传感器获得的点云数据，并且融和惯性导航模块的6轴数据，实现的LIO算法。视觉定位是通过基于双目视觉传感器的双目图像，融和惯性导航模块数据，实现的VIO算法。可以基于动作捕捉系统定位，支持VRPN协议实时获得定位信息，提供真实飞行数据。避障功能是基于定位结果，基于LiDAR点云/iTof深度图/双目产生深度图，实时生成地图和路径规划的避障算法。

激光雷达通过发射激光束并接收反射光来测量距离，能提供高精度的距离数据，可精确探测到障碍物的位置、形状和大小等信息，相比单纯的视觉传感器，受光照条件、物体表面纹理等因素的影响更小。可以在诸如电磁干扰、强光干扰等复杂的环境中稳定工作，减少因外部干扰而导致的误差，保证无人机对周围环境的准确感知。结合激光雷达获取的大量精确距离数据和OWL mini3L自身的计算能力，能够快速构建出周围环境的三维模型，为无人机的自主导航、路径规划以及避障提供更全面、准确的信息基础，使其能更好地适应复杂多变的环境。

基于ROS操作系统开发的智能视觉搬运机器人，以树莓派4B为主控，采用Python编程，在视觉机械臂的基础上，增加了一个可以全向移动的麦克纳姆轮底盘，使得机器人可以进行移动抓取、目标追踪、智能搬运等功能，底盘可以自由拆卸，既可以作为桌面视觉机械臂使用，也可以作为移动视觉机械臂使用，提供源代码及两百多节课程资料，帮助用户更好的学习相关知识。能够与无人机配合实现空地协同。

本系统采用一体化集成设计，集精密双轴万向架、高速无刷驱动、高精度IMU传感与专业分析软件于一体，通过直观的运动演示与精确的数据测量，生动呈现角动量守恒、定轴性、进动与章动等核心物理规律。学生可亲手操作并观察高速旋转转子在惯性空间中的指向稳定性，定量研究外力矩与进动角速度的关系，并通过上位机软件实时获取三维姿态、角速度等多维度数据，进行可视化分析与处理。系统安全可靠，操作直观，不仅能够加深学生对抽象理论的理解，更可培养其科学探究与工程实践能力，是理论与实验相结合的理想教学平台。

无人机通信原理教学实验系统是无人机实训室的核心教学平台，专注于揭示无人机天地通信的底层原理。系统集成图传、数传、遥控等真实通信链路，学生可通过频谱仪直观观测2.4GHz、5.8GHz、915MHz等频段的信号特征，进行信道测量、干扰分析、天线对比等实验。它彻底改变了“只飞不通”的传统教学模式，将教学深度从飞行操作延伸至通信数据链层面，旨在培养学生对无线通信系统的深刻理解、测量分析及故障排查能力，为未来从事无人机通信设计、调试与优化工作奠定坚实基础。