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实验室或功能区 无人机外场飞行实操实训建设 - 方案文档

无人机外场飞行实操实训建设

这是一个专为无人机飞行训练与测试设计的开阔场地,是保障无人机操控课程及无人机应用技术课程训练
顺利开展的必备条件,也可作为无人驾驶航空器驾驶证培训训练区。该飞行区位于校园内安全隔离的区域,确
保飞行活动不会干扰到正常的教学和生活秩序,同时提供了足够的空间供无人机进行起降、悬停、航线飞行等
各种飞行动作的练习。

主要功能
为学生提供一个真实的无人机飞行环境,帮助他们掌握无人机飞行技能,提升飞行操控能力;支持无人机 在不同气候和光照条件下的性能测试,验证无人机的稳定性和适应性;以及作为无人机应用技术实战教学的场 所,如进行农业植保、电力巡检、航拍测绘等实际应用的模拟训练,增强学生的实践能力和对未来工作环境的 适应能力。此外,飞行区还配备了必要的监控和通讯设施,确保飞行活动的安全和有效管理。
无人机拆装与维护
能够使学生了解无人机基本构造与原理,掌握无人机组装维护、维修保养等相关理论知识与实操能力。
无人机算法仿真
在计算机上模拟无人机在实际场景中的行为和传感器反应,提供机上各种传感器(如深度相机)数据,包括位置坐标、点云、深度图等,可在计算机中模拟无人机与人工智能算法,避免因程序设计不当造成无人机损坏或造成人员受伤。
室内仓储盘点、电网、电网室内变电站巡检、隧道巡检、桥梁巡检、石油、化工、轨交、智慧大棚、智慧粮仓、林业、水泥、钢铁、锅炉、堆场、船舶、城市管廊、应急救援、高速收费站、建筑测绘、风电、海上升压站、水利大坝、核电、高铁站台雨棚、候车厅、体育馆钢结构检测等领域。
无人机机巢
无人机机巢具备存储保护、自动充电、任务规划调度、数据处理传输及远程管控等功能,可保障无人机高效、安全运行。
■ 存储保护:安全存放无人机,避免环境损坏。
■ 自动充电:无人机归巢后自动补电,保障续航。
■ 任务调度:规划飞行任务、航线,指挥无人机起降执行。
■ 数据处理:存储、初步处理采集数据,并传输至终端 。
■ 远程管控:通过网络远程查看机巢及无人机状态,远程操控相关功能。
无人机故障检测与维修
接头采用插拔接口设计,可同时设置多种不同的无人机故障,设置动力电源故障、分电板故障、电机供电故障、电机信号故障、接收机故障、飞控供电故障、电机转向故障,故障可通过插拔接口或者开关进行恢复复原。
训练无人机操作技能
通过训练,使学生能够熟练掌握无人机的起飞、降落、悬停、飞行、遥控操作等基本技能,确保在实际应用中能够灵活应对各种飞行任务。
培养应急处理能力
针对无人机可能遇到的失控、遇到障碍物、通信中断等紧急情况,进行专门的应急处理训练,提高学生在紧急情况下的应变能力和快速响应能力。
强化安全操作技能
强调安全意识和安全操作规程的重要性,确保学生在操作过程中严格遵守安全规定,保障自身和设备的安全。
主要实验装备
AI视觉无人机开发平台(激光雷达版)

猫头鹰3,实战派。全能旗舰,助力科研成果转化落地,与猫头鹰Mini 3相比,猫头鹰 3体型更大,负载更强,能够搭载更多设备,适用于更多场景。

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OWL 3L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。

激光雷达定位基于LiDAR激光传感器获得的点云数据,融合惯性导航模块的6轴数据,实现LIO算法。

视觉定位基于双目视觉传感器捕获的双目图像,融合惯性导航模块数据,实现VIO算法。

可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。

支持基于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。

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激光雷达通过发射激光束并接收反射光来测量距离,能够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,激光雷达传感器受光照条件、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OWL3L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。

AI视觉无人机开发平台

OWL Mini 3无人机体积小,重量轻,更加适合算法验证。

室内教学拆装调无人机实训平台

室内教学拆装调无人机实训平台HT380是一款专为教学而生的无人机实训平台,外观设计精美,机身采用高强度碳纤维和航空铝材质,配以M3内六角碳钢螺丝,牢固可靠,不易损坏,寿命长,可用于反复拆装,能够清晰展示无人机各零部件外观,使学生了解无人机基本构造与原理。配套多自由度桌面调试系统,无人机可通过快拆接口连接到调试器,配套专业遥控器,学生可在室内桌面上进行飞行调试,调参,避免炸机。

提供完备的使用说明书、拆装调试手册、全系列视频教程等学习资料,不仅可进行无人机相关教学以及零部件调试、故障检测维修、地面站调试与设置等学习,还可以用于学科竞赛、二次开发和改装。

小型八旋翼无人机电子执照考训平台

HT1000X8是一款面向教学的无人机飞行平台,是三类CAAC民航执照考证专用无人机,满足AOPA和CAAC培训与考试的相关需求,适合高校及职业院校开展实验实训,尤其是“1+X”无人机驾驶职业技能培训使用。支持多种挂载设备,满足行业应用和二次开发。

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无人机算法模拟仿真器

无人机作为空中机器人,在各行各业发挥了重要的作用,无人机的AI赋能和蜂群协同是近年来的研究热点。

高校实验室与科研领域是无人机控制算法与AI赋能的主要研究阵地。面对未来AI时代,控制算法与AI赋能的教学和研发方式被重新定义,行业亟需一种更快速、高效的无人机控制算法研发模式。

无人机模拟仿真器VISIM可帮助教学及科研工作者在第一时间对算法进行实践验证,提高教学和科研效率,模拟验证后再用真机测试,减少风险和炸机发生概率。

基于PX4_SITL和Gazebo的环境,提供位置、速度、加速度等控制方式,用户可以验证自己的飞控算法和外围控制算法。

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自主飞行和路径规划方面,模拟器适配了Ego-Planner开源算法和一些基本的路径生成算法,方便用户实现轨迹生成算法及轨迹控制验证;

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提供Ego-Planner-Swarm开源蜂群算法,用户也可在模拟器中开发/验证自己的集群/蜂群算法;

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VSIM模拟仿真器也提供AI目标识别、跟踪算法和框架,方便用户实现无人机对目标的追踪等实验;

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多旋翼航拍教学无人机

多旋翼航拍教学无人机机身可折叠,具有全向避障功能,配备8个广角视觉传感器,能够在复杂环境中自动避障,减少碰撞风险。机身前方、后方、下方均具备视觉感知系统和红外感知系统,能够支持室内外稳定悬停、飞行,具备自动返航及三向环境感知功能。其抗风能力达到12m/s,适合在多种环境下稳定飞行。续航时间为43分钟,足够完成大部分拍摄任务‌。

支持多种智能拍摄模式,如焦点跟随、大师镜头、一键短片等,操作简单,适合不同水平的用户。通过红外传感系统及补光灯辅助可实现定位功能,满足无人机航拍技术教学及实训课程。


复杂场景智能巡检无人机

仓鸮(Tytoalba)无人机专注无GPS受限空间三维数据抓取及环境感知,支持自主充电,配备独立的地面站。采用国产化芯片多传感器融合,单一传感器丢失或失效情况下仍能保证其运行。

四类中型六旋翼无人机考训平台

HT1600是一款面向培训与考试的六旋翼无人机电子执照考训平台,轴距1650 mm,最大起飞重量40.5 kg,是四类CAAC民航执照考证专用无人机,满足无人机培训与考试的相关需求,可用于相关培训,非常适合各种行业用户以及各类高校、职业院校培训考试使用,该机型还支持二次开发,可用于行业应用实训。


多旋翼航测教学无人机

多旋翼航测教学无人机可以让学生了解无人机的飞行原理、操作技巧以及航测的相关知识,提高学生的实践能力和专业素养。在农业、林业、电力、交通等行业,可用于巡检、监测等工作,提高工作效率和质量,降低人力成本。凭借其高精度的悬停和定位能力以及高像素的拍摄功能,可执行各种航测任务,如地形测绘、土地调查、资源监测等,为相关领域提供准确的数据支持。

自动充电机巢

无人机机巢具备存储保护、自动充电、任务规划调度、数据处理传输及远程管控等功能,可保障无人机高效、安全运行。

10kg级植保农用无人机飞行平台

10 kg级农用植保教学无人机飞行平台HT-Z10的对角轴距 1300 mm,最大起飞重量 26.1 kg,药箱容积 10 L,是一款高效的植保无人机,精准喷洒助理农业生产,同时适配教学场景,可以满足学生对农业植保无人机构造与原理的学习,掌握大型无人机的操作与维护保养。

无人机故障检修实训平台

无人机故障检修实训平台功能全面,涵盖了硬件配置、飞行模式、传感器集成、功能扩展、实训平台结构、安全设计、故障设置与检测以及故障检测与维修等多个方面,能够为学生提供丰富的实训内容和良好的学习体验,有助于培养学生的无人机故障检测与维修能力。

该平台能够还原四旋翼无人机系统构成,直观展示无人机内部线路的连接方式,帮助学生深入了解无人机的硬件结构和电气连接。支持多种无人机故障情景,包括动力电源故障、分电板故障、电机供电故障、电机信号故障、接收机故障、飞控供电故障、电机转向故障等,接头采用插拔接口设计,可同时设置多种不同的无人机故障情景,设置的故障可通过插拔接口或者开关进行恢复复原,方便学生进行故障模拟和维修练习。

50kg级植保农用无人机飞行平台

50 kg级农用植保教学无人机飞行平台HT-Z50对角轴距 2260 mm,最大起飞重量 110 kg,药箱容积 50 L,可满足学生对农业植保无人机构造与原理的学习,掌握大型无人机操作与维护保养。

无人机执照考证仿真系统

无人机执照考证仿真系统通过在计算机上安装模拟软件并搭配专用遥控器,能够高度还原真实场景下的无人机操作。该系统突破了真实飞行在时空、成本与安全方面的限制,为无人机操作学习、技能提升与技术验证提供了一套高效、安全的实践解决方案。

球形集群编队表演无人机

球形集群编队表演无人机基于UWB制式基站进行定位,无需GPS即可实现各种环境下精确室内外定位。

机身搭载可编程256色灯光系统,能够实现不同颜色效果。系统通过PC端地面站实现编程编队、实时控制功能,支持飞行动作与灯光同步编程及实时动态仿真,预览编程实际效果,最多可同时控制 10 架无人机在线同步飞行。

垂直起降固定翼无人机

垂直起降固定翼无人机平台具备垂直起降功能,可搭载 10 倍可见光吊舱等有效载荷,具有一定抗风能力且适应较高海拔环境,能满足一定时长和距离的作业需求。

实验室设备清单
序号 设备名称 单位 数量 设备品牌 设备型号
1 AI视觉无人机开发平台(激光雷达版) 1 中航恒拓 OWL 3L
2 AI视觉无人机开发平台 5 中航恒拓 OWL Mini 3
3 室内教学拆装调无人机实训平台 20 中航恒拓 HT380
4 小型八旋翼无人机电子执照考训平台 4 中航恒拓 HT1000X8
5 无人机算法模拟仿真器 1 中航恒拓 VISIM
6 多旋翼航拍教学无人机 5 DJI Mavic 3 Pro
7 无人机拆装耗材套装 1 中航恒拓 HT-Lib380
8 复杂场景智能巡检无人机 1 中航恒拓 仓鸮Tytoalba
9 四类中型六旋翼无人机考训平台 4 中航恒拓 HT1600
10 多旋翼航测教学无人机 2 DJI Mavic 3E
11 无人机组装维修工具套件 20 中航恒拓 HT-Tools
12 自动充电机巢 1 中航恒拓 ----
13 10kg级植保农用无人机飞行平台 3 中航恒拓 HT-Z10
14 无人机故障检修实训平台 10 中航恒拓 GZ100
15 50kg级植保农用无人机飞行平台 1 中航恒拓 HT-Z50
16 无人机执照考证仿真系统 20 中航恒拓 SM-KZ
17 电子执照无人机考试监测系统 2 中航恒拓 U-RTK
18 球形集群编队表演无人机 8 中航恒拓 HT-BY100
19 垂直起降固定翼无人机 1 中航恒拓 ZHV4
20 RTK考试训练基站 2 中航恒拓 ----
21 无人机拆装耗材套装 1 中航恒拓 ----
22 无人机云端接入设备 5 中航恒拓 ----
23 飞行训练专用教练控 2 中航恒拓 ET16S
24 计算机 9 主流品牌 主流型号
25 三类训练机备用电池 5 中航恒拓 ----
26 桌椅 9 中航恒拓 主流型号
27 考训平台备用电池 5 中航恒拓 22000MAH
28 考训平台维修备件库 4 中航恒拓 ----
29 无人机外场训练场地道具 1 中航恒拓 ----
主要课程与实验
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。
无人机结构与系统
该课程旨在使学生深入了解无人机的结构组成、各部件功能以及整体系统的工作原理。通过理论学习与实践操作相结合,学生能够掌握无人机的基本构造和系统设计原理。
■ 实验1:识别无人机各部件外观
■ 实验2:无人机相关软件安装与基本操作
■ 实验3:C++与Git
■ 实验4:遥控器使用
无人机组装与调试
这是一门实践性很强的课程,学生将亲手进行无人机的组装与调试工作,通过实际操作,学生将掌握无人机的组装流程、调试技巧以及测试方法,确保无人机能够正常、稳定地运行。
■ 实验1:无人机组装
■ 实验2:无人机零部件更换
■ 实验3:无人机零部件调试
■ 实验4:起飞前设置(固件、参数、传感器、电机、螺旋桨)
基于VISIM的飞行模拟
基于模拟器实现相关验证与开发。
■ 实验1 单台OWL无人机模拟
■ 实验2 多台OWL无人机模拟
■ 实验3 QGC控制单台OWL
■ 实验4 从命令行向单台OWL发送takeoff, landing, start, 和stoptask指令
■ 实验5 用rviz显示单台OWL传感器发出的数据
■ 实验6 OWL定点追踪移动物体
■ 实验7 路径规划:OWL简单路径规划,通过rviz设置目标位置
■ 实验8 路径规划:OWL使用ego_planner规划飞行路线,命令行与rviz结合控制
■ 实验9 用QGC和命令行控制多台OWL
■ 实验10 用rviz显示多台OWL传感器发出的数据
■ 实验11 通过rostopic向单台/多台OWL发布数据和命令
■ 实验12 OWL蜂群避障
无人机故障调试与维护
能够进行以下故障检测实验。
■ 实验1:无人机配电系统故障检测实验
■ 实验2:无人机电源管理模块故障检测实验
■ 实验3:无人机遥控通讯系统故障检测实验
■ 实验4:无人机电机缺项故障检测实验
■ 实验5:无人机电调信号故障检测实验
■ 实验6:无人机电调供电故障检测实验
■ 实验7:无人机动力系统综合检测实验
■ 实验8:IMU惯性测量单元校准故障检测实验;
■ 实验9:无人机飞控故障故障检测实验
■ 实验10:无人机系统综合故障检测实验
无人机模拟飞行
通过在计算机上模拟无人机飞行,能够降低实际飞行中的风险,提升训练速度和效率。 训练内容主要包括:
■ 实验1:多旋翼起飞与降落训练;
■ 实验2:多旋翼对尾悬停训练;
■ 实验3:多旋翼对头悬停训练;
■ 实验4:多旋翼右侧悬停飞行训练;
■ 实验5:多旋翼左侧悬停飞行训练;
■ 实验6:多旋翼航线动作训练;
垂直起降固定翼无人机平台配套课程
配套实训手册和PPT课件,至少包含以下内容:
■ 第一节:垂直起降固定翼整体概述;
■ 第二节:垂直起降固定翼机体组装;
■ 第三节:垂直起降固定翼飞行控制系统安装;
■ 第四节:垂直起降固定翼遥控系统调试;
■ 第五节:垂直起降固定翼飞行控制系统调试;
■ 第六节:垂直起降固定翼飞行测试;
■ 第七节:垂直起降固定翼任务规划;
■ 第八节:垂直起降固定翼执行飞行任务。
配套课程资源
无人机与深度学习
主要包括无人机算法、无人机与深度学习视频教程,主要包括零基础入门四旋翼建模与控制等。
人工智能基础
主要包括深度学习经典检测方法概述、K-MEANS、生成对抗网络、条件生成对抗网络等视频课程。
机器视觉
主要包括AlexNet网络思想与网络架构、YOLO-V1整体思想与网络架构、YOLO-V2改进细节详解、YOLO-V3核心网络模型、基于V3版本进行源码解读、YOLO V4和V5、迁移学习与Resnet网络等相关视频课程。
ROS和SLAM
主要包括ROS基础、机器人环境感知、机器人SLAM与自主导航、多模态SLAM技术和算法框架、激光-惯性子系统(LIS)及代码精读、视觉-惯性子系统(VIS)及代码精读、激光-视觉-惯性数据融合与优化融合、ROS理论与实践Moveit、ROS机器人综合应用等相关PPT、教案和视频课程。
无人机装配调试
实训手册及视频课程,视频课程主要包括室内教学拆装调无人机实训平台组装上机臂及电机、组装上机臂20mm铝柱、组装下机臂、组装脚垫及机腿、组装电池板、安装机臂、安装电源模块及连接电调线、焊接电调线及BB响、安装LED灯及飞控、连接电调信号线和安装上主板、安装接收机并连接飞控线、固定电调和接收机天线、安装无人机桨叶、安装安全拉杆。
AOPA和CAAC考试相关资源。
无人机模拟飞行训练
提供关于升降舵悬停练习、副翼舵悬停练习、升降舵+副翼舵悬停练习、四位悬停练习、八位悬停练习、自悬360度练习、正八字练习、无人机起降练习等视频教程。
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