无人机与人工智能的结合，正在重塑传统行业并开拓全新应用场景。通过搭载AI芯片、传感器及深度学习算法，无人机实现了从“远程操控工具”到“自主决策终端”的跨越式进化。在核心技术层面，AI赋予无人机实时环境感知能力，如通过计算机视觉识别障碍物、追踪目标，结合SLAM技术实现复杂场景下的精准避障与路径规划。行业应用中，农业无人机通过多光谱分析精准监测作物健康，物流无人机利用智能调度系统优化配送路线，安防巡检无人机则能自动识别异常行为并预警。更值得关注的是，AI驱动的无人机集群技术已应用于灾害救援，多机协作可快速构建三维灾情模型，提升搜救效率。
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。
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；
| 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) | 架 | 1 | 中航恒拓 | OWL 3L |
| 2 | 无人机算法模拟仿真器 | 台 | 1 | 中航恒拓 | VISIM |
