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。

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。

OWL Mini 3无人机体积小，重量轻，更加适合算法验证。

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。

蜂群控制系统主要模块包括飞控模块，定位模块，避障模块，captain，双目驱动，云台驱动，这些模块对内对外统一使用ROS1接口。其中，飞控模块运行基于PX4开源固件自主修改版本，其主要接口和框架兼容PX4规范。自主研发的双目驱动模块, 提供硬件时钟同步的双目数据及生成的深度图。无人机定位系统包括基于视觉的VIO，IMU等传感器数据融合，融合工作由飞控模块完成，定位模块在机载电脑上实现的视觉VIO。避障模块在避障功能打开的环境下，提供到单一或者连续目标点避障路径。为适应不同飞行任务需求，控制机载电脑上各个算法模块，Captain提供了一个统一控制点和任务管理器，方便实现不同的飞行任务。ROS1接口的云台驱动模块，提供云台姿态数据，提供云台控制接口，提供视频图像用于第三方软件实施跟踪。

蜂群软件架构包括单机系统和算法软件，多机协同软件，多机通讯机制。在多机协同环境，还需要协调多机轨迹、位置、同步完成多机目标飞行。适配了Ego-Planner-Swarm开源软件，作为多机协同下的避障导航软件。它结合了多机的位置，和各自目标下的轨迹，整体规划出防碰撞轨迹。再结合控制软件就可以同步控制集群进行目标飞行。在分布式多机协同系统中，需要互通网络环境和多机通讯机制。目前引用的Ego-Planner-Swarm软件是基于ROS系统的多机通讯机制，是Master/Slave架构的消息通讯机制。Visbot视觉模块提供了Wifi接口，可接入大功率Wi-Fi基站，优势是可以较长距离通讯；也可以配置成自组网模式, 省去Wi-Fi基站，可以满足小范围的机群需求。

在视觉版的基础上，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。

大疆T25P是一款专为单人作业设计的轻量化农业无人机，采用可折叠机身（整机重26公斤），便于零散地块、山地及水产养殖场景的快速转场。其喷洒系统支持双喷头（16升/分钟）或四喷头（24升/分钟）配置，雾化均匀且无滴漏；播撒系统载重25公斤，最大流量190公斤/分钟，适配肥料、种子等多种物料。安全方面搭载雷达与三目视觉系统，60米障碍物检测能力显著提升。

RTK（Real-Time Kinematic，实时动态）是一种基于载波相位差分技术的高精度定位方法，能够在野外实时提供厘米级定位精度。它是全球导航卫星系统（GNSS，如GPS、北斗等）的重要辅助技术，主要用于消除卫星定位中的误差，提升定位精度和可靠性，定位精度可达厘米级（1-2厘米），可以实时获取高精度的位置信息，使OWL mini3 RTK能够及时根据当前位置调整飞行姿态和路径，对突发情况做出快速反应。在进行数据采集任务时，如测绘、巡检等，结合RTK能确保采集到的数据具有高精度的地理坐标信息，提高数据的质量和价值，为后续的数据分析和处理提供更准确的基础。

蜂群控制系统主要模块包括飞控模块，定位模块，避障模块，captain，双目驱动，云台驱动，这些模块对内对外统一使用ROS1接口。其中，飞控模块运行基于PX4开源固件自主修改版本，其主要接口和框架兼容PX4规范。自主研发的双目驱动模块,提供硬件时钟同步的双目数据及生成的深度图。无人机定位系统包括基于视觉的VIO，IMU等传感器数据融合，融合工作由飞控模块完成，定位模块在机载电脑上实现的视觉VIO。避障模块在避障功能打开的环境下，提供到单一或者连续目标点避障路径。为适应不同飞行任务需求，控制机载电脑上各个算法模块，Captain提供了一个统一控制点和任务管理器，方便实现不同的飞行任务。ROS1接口的云台驱动模块，提供云台姿态数据，提供云台控制接口，提供视频图像用于第三方软件实施跟踪。

蜂群软件架构包括单机系统和算法软件，多机协同软件，多机通讯机制。在多机协同环境，还需要协调多机轨迹、位置、同步完成多机目标飞行。适配了Ego-Planner-Swarm开源软件，作为多机协同下的避障导航软件。它结合了多机的位置，和各自目标下的轨迹，整体规划出防碰撞轨迹。再结合控制软件就可以同步控制集群进行目标飞行。在分布式多机协同系统中，需要互通网络环境和多机通讯机制。目前引用的Ego-Planner-Swarm软件是基于ROS系统的多机通讯机制，是Master/Slave架构的消息通讯机制。Visbot视觉模块提供了Wifi接口，可接入大功率Wi-Fi基站，优势是可以较长距离通讯；也可以配置成自组网模式，省去Wi-Fi基站，可以满足小范围的机群需求。

在视觉版的基础上，RTK版本搭载VisBot 3代视觉模块，双轴增稳云台以及RTK模块，适用于GPS环境下基于视觉/RTK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。提供厘米级绝对精度，实时性与稳定性强，算力需求低，适合高处飞行。

大疆T70农业无人机主打高性价比与多场景适用性，空机重52公斤，最大起飞重量126公斤，采用折叠设计便于运输部署，其喷洒载重50公斤、播撒载重70公斤，动力系统优化后能耗降低16%-30%，配备30Ah/41Ah电池组，支持快充（8-10分钟）和双电循环，显著提升作业效率，全方面搭载三目视觉系统与前后有源相控阵雷达，支持60米障碍物检测和AI绕障算法。

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。

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。

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。

将看不见的问题变得清晰可见需要更精密的双眼。全新 Mavic 3M 航测无人机融合可见光相机与多光谱相机于一体，作物生长状态尽收眼底，实现农业生产精准管理。

采用经纬 M300 RTK + DJI L1 的组合方案，采用机载 LiDAR 激光扫描与无人机航空倾斜摄影测量以及贴近摄影测量相结合的方式进行数据采集。DJI L1集成 Livox 激光雷达模块、高精度惯导、测绘相机、三轴云台等模块于一身，同时 DJI L1 激光雷达具备最远测距 450 米、最高支持 3 次回波的特性，激光穿透能力极强。可穿透植被冠层直接探测地表，获取地物及地面的点云数据，构建高精度 DEM。结合大疆Mavic 3系列和经纬M300 RTK + DJI L1组合方案，以“高精度、高效率、强适应”的技术优势，为智慧城市构建了从数据采集到决策应用的全链条解决方案。

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。

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；

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；

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；

F165 无人机集群编队表演方案基于 UWB 制式基站进行定位，无需 GPS，实现各种环境下精确室内外定位，具有中继器与 WIFI 链接两种通信形式，可适用于各种网络环境。支持手机 APP 编队飞行及 PC 端编程编队、实时控制功能，支持图形化/Python 双语言双平台进行单台或者编队飞行自主编程，软件平台高度集成，支持飞行动作与灯光同步编程界面及实时动态仿真，预览编程实际效果。图形化编程最多可同时控制 40 架无人机在线同步飞行，python 最多可编程 40 台无人机在线同步飞行，App 端最多控制超过 40 台无人机同步飞行，PC 端操作最多控制可超过 200 台无人机。

无人机集群编队表演套装一套包含 10 架无人机，四个基站和一个包装箱。