实验室或功能区 - 项目管理系统
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实验室或功能区 实训实验区 - 方案文档

实训实验区

本区域拥有无人机拆装调试与考证相关设备,注重理论与实践的结合,通过多媒体工具进行理论讲解,并结合模拟仿真系统进行实践操作,实现个性化学习和自主训练,通过无人机装调实训室的学习与训练,学生能够全面掌握无人机的装调技能,为未来的无人机应用与维护工作打下坚实的基础。提供一个真实的无人机飞行环境,帮助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;亦可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。

主要功能
其主要功能包括支持无人机在行业应用中的技能培训,如航拍、农业植保、电力巡检、环境监测等领域,使学生能够掌握无人机在不同场景下的操作流程和应用技巧。
室内飞行区
室内飞行区通过搭建无人机安全防护场地,满足无人机算法验证、系统开发、检修维护等场景下的飞行测试,配合无人机飞行道具,也可以用于无人机进行日常和赛前训练,还可以搭建任务场地用于课题研究实验。该区域与无人机原理与模拟操作实验室共用场地。
室外飞行区
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。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。
CAAC无人机培训基地
项目背景与目标
随着无人机技术的快速发展和广泛应用,无人机驾驶员的需求日益增长。为满足行业对高素质无人机驾驶人才的需求,提升学员的专业技能和就业竞争力,特制定本CAAC无人机执照培训基地建设方案。本方案旨在建立一个集理论教学、模拟训练、实操飞行、考试评估于一体的综合性培训基地,为学员提供全面、系统的无人机驾驶培训服务。
建设内容与规划
理论教学区
■ 功能定位:用于无人机基本原理、法律法规、空域管理、飞行理论等基础知识的教学。
■ 建设内容:可与无人机原理与模拟操作实验室共用,配备多媒体教室、教学投影仪、音响设备等,确保教学环境的现代化和互动性。
模拟训练区
■ 功能定位:通过无人机模拟器进行飞行技能训练,提高学员在复杂环境中的应对能力。
■ 建设内容:可与无人机原理与模拟操作实验室共用,配置高性能无人机模拟器,支持多种飞行环境和机型模拟;配备足够的计算机终端,确保每位学员都能进行实操训练。
实操飞行区
■ 功能定位:用于无人机真机起飞、降落、悬停、航线规划等实操训练。
■ 建设内容:设置室外或室内(采用净空高度足够的封闭空间)实操飞行区,配备多种型号、规格的无人机及其配套设备;建设符合CAAC要求的飞行跑道和起降点。
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。
无人机故障检修
无人机零部件维修测试平台主要面向无人机应用技术专业开展无人机调试与综合应用维修测试实训工作,通过该维修测试平台学生能够掌握无人机常见故障维修及综合测试应用
物流无人机以“轻量高载重+智能控制+精准投递”为核心,通过碳纤维航空铝结构、北斗高精度定位及配套智能设备,成为城市末端物流、应急救援、偏远地区配送的高效解决方案,可显著降低人力成本,提升物资投递的时效性与安全性。
航拍航测专项学习与训练
学生通过航拍航测专项训练能够掌握航拍航测无人机相关基本操作要领和拍摄手法,并掌握基本的图像和视频后期处理方法,能够制作具有一定水平的图片和视频作品。
无人机与机械爪
能够提供无人机和机械爪开发平台,可根据需求实现对应的功能,还可以满足一系列竞赛的要求。
无人机植保技术
专注于无人机在农业植保中的应用,包括植保无人机的选型、农药喷洒技术、作业规划与实施等。学生将学习如何高效、安全地进行农业植保作业,提高农作物产量和质量。
经纬M30可搭载高精度激光雷达,实现厘米级精度的点云数据采集,结合多光谱或高光谱相机,经纬M30能够采集丰富的地表信息,用于植被分析、土壤监测等农业和生态测绘应用。通过多角度拍摄,经纬M30支持倾斜摄影技术,能够快速生成高精度的三维实景模型,广泛应用于城市规划、建筑设计等领域。
主要实验装备
无人机装调飞测一体化实训操作平台

无人机装调飞测一体化实训操作平台采用高强度钣金一体化成型,提供具有安全防护的飞行调试区域,配备无人机起降环,采用高强度纤维材料,能够与室内教学拆装调无人机实训平台搭配,在保证安全的前提下测试和观察组装或维修后的无人机飞行状态,降低无人机调试时的风险。面板集成数显拉力测量模块,可测量整机升力,测量范围为≥0~5kg。

平台提供控制终端和配套的地面站软件,可满足无人机原理学习、组装维护、综合调试、软件参数设置等需求,可供无人机组装与调试、无人机维护修理等课程使用,还可以满足无人机地面站相关课程学习使用,实现一机多用。

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。

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。

无人机零部件维修测试实训平台

无人机零部件维修测试平台主要面向无人机调试与综合应用维修测试实训工作,通过该维修测试平台,学生能够掌握无人机常见故障维修及综合测试应用。

平台构造合理,操作便捷,功能丰富,采用一体集成式设计,配备防静电实验操作台,集成波形采集模块,波形发生器,数字万用表,可编程直流电源,可编程直流电子负载等设备,可用于无人机调试与综合应用维修测试实训、无人机常见故障维修及综合测试应用,能够进行无人机电机、控制机构、信号传输、遥控器等部分测试并可对控制程序进行综合编程练习,还可以用于无人机软件调试、参数设置、地面站及应用程序开发等。

六旋翼无人机飞行开发平台

HT600是一款专为教学而生的无人机开发实训平台,适用于作为室外实操教学六旋翼无人机飞行平台使用。

采用碳纤维可折叠机身,既可用于教学开发,也可以用于室外飞行训练、调试,通过配套地面站软件可进行PID参数调节、传感器校准、参数设置、航线规划等实训环节,开源飞控,可二次开发,还可以实现自主飞行。整机结构牢固,承载能力强,可挂载寻迹、小球投放、钩瓶、激光打靶、航拍、机械臂、机械爪等各类设备,符合国际机器人挑战赛无人机自主飞行赛项、中国工程机器人大赛无人机赛项等竞赛的要求。

固定翼无人机实训教学平台

固定翼无人机实训教学平台是一款专为职业院校打造的模块化、高安全、长航时一体化教学解决方案。它采用独特快拆设计与高升阻比翼型,支持手抛起飞与60分钟以上超长续航,完美覆盖从结构认知、组装调试、多模式飞行操控到维护保养的全链条实训需求,其优异的抗失速特性与耐损机身显著保障了教学安全,是理论结合实践的理想教学载体。

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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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。


10kg物流无人机


多旋翼航拍教学无人机开发平台

本平台专为院校无人机航拍与开发教学打造,采用碳纤维可折叠四旋翼机身,内置GPS高精度定位模块,兼顾便携与稳定性。搭载STM32全开源飞控(C++编写,支持二次开发),通过配套地面站可完成PID调参、传感器校准、航线规划等实训。配备三轴云台4K相机(1/1.7英寸索尼CMOS,320°航向轴)及高通八核图传遥控器(5.5英寸1080P高亮屏,15km双路数字图传),支持超高清航拍与第一视角任务飞行。提供纸质实训手册、飞控开发教程及11节视频课程,覆盖地面站操作、代码编译等环节,是飞行控制与航拍应用一体化教学的理想平台。

20kg级植保农用无人机飞行平台

20 kg级农用植保教学无人机飞行平台HT-Z20药箱容积 20 L,是一款高效的植保无人机,精准喷洒助力农业生产,同时适配教学场景,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。

教学无人机机械抓取平台

HT500Z是面向教学与竞赛的机械抓取无人机实训平台,配备可拆卸机械爪模块,支持物品抓取、运输及定点投放功能。

系统内置航线规划与基础避障能力,可满足物流运输课程实训需求,也可用于无人机相关竞赛。平台采用模块化设计,支持二次开发,便于与教学体系对接。

小型农业植保无人机竞赛实训平台

HT-Z2是一款专为教学而生的小型农业植保无人机竞赛实训平台,配备微型配套水箱、两个雾化喷头,与大型植保无人机功能和原理均相同,可满足植保教学、新手培训以原理展示和学习等用途,支持二次开发与改装,适用于各类学科竞赛和课程设计等需求,还可用于蔬菜大棚等小范围农业生产场景以及小面积场地消毒等用途。

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。

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。


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。

测绘无人机应用平台

经纬M30集成高精度定位与导航,支持激光雷达及多光谱影像采集,具备长航时与快速部署能力,可实现智能航线规划、实时数据传输,并兼容第三方软件进行高效数据处理与分析,适用于地形测绘、工程监测、农业资源调查等多样化测绘场景,显著提升作业效率并降低成本。

地理测绘无人机应用平台

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。

无人机安全飞行防护场地

无人机飞行安全防护场地全方位守护无人机飞行训练和科学研究,为无人机实训实验筑起安全屏障,可避免因操作失误导致的人员受伤。

场地标准尺寸为5.0 m × 5.0 m × 2.5 m,采用桁架骨架结构、5英寸尼龙防护网,配套海绵地垫,不仅可用于无人机日常和赛前训练,也可搭建任务场地用于课题研究实验和各类创新实践。

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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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。


无人机智能电池管理系统

无人机智能电池管理系统采用集成式手提航空箱设计,面板包含4路充电组接口,每组包含2-6S充电接口,最多可同时充放 4路2-6S锂聚合物电池。

支持多种安全保护设计,电源输入反接、欠压、过压保护和输出充电反接保护。

实时显示充电状态、每片电池的充电电流、电池电压和充电电量,对电池状态情况一目了然。

可选工作模式,支持轮流充电、同时充电、放电、电压检测;拥有极高的平衡效率,即使不平衡的电池组,在1C充电条件下,充电时间亦不到1小时。

系统功率低,效率高,自身功耗不超过1W,拥有极高的电能使用效率,充电时充电器不发热。

支持电池分析功能,可查看每片电池的起始电压,充电容量,停止电压。

无人机电池安全防爆柜

这款无人机电池安全防爆柜采用全钢四层结构,内部尺寸为长 510mm、宽 380mm、高 1500mm,可分层存放无人机电池。其核心功能是通过坚固的全钢材质和多层设计,为电池提供安全储存空间,有效隔离和防范电池可能发生的爆炸、起火等风险,保障电池存放过程中的安全性。

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 无人机装调飞测一体化实训操作平台 10 中航恒拓 ZT100
2 室内教学拆装调无人机实训平台 10 中航恒拓 HT380
3 AI视觉无人机开发平台 1 中航恒拓 OWL Mini 3
4 无人机零部件维修测试实训平台 2 中航恒拓 WX100
5 六旋翼无人机飞行开发平台 5 中航恒拓 HT600
6 固定翼无人机实训教学平台 10 中航恒拓 HT-G1100
7 小型八旋翼无人机电子执照考训平台 2 中航恒拓 HT1000X8
8 四类中型六旋翼无人机考训平台 2 中航恒拓 HT1600
9 考训平台备用电池 10 中航恒拓 22000MAH
10 电子执照无人机考试监测系统 2 中航恒拓 U-RTK
11 RTK考试训练基站 2 中航恒拓 ----
12 计算机 2 主流品牌 主流型号
13 无人机云端接入设备 5 中航恒拓 ----
14 飞行训练专用教练控 2 中航恒拓 ET16S
15 考训平台维修备件库 2 中航恒拓 ----
16 无人机外场训练场地道具 1 中航恒拓 ----
17 10kg物流无人机 3 中航恒拓 HT-WL10
18 多旋翼航拍教学无人机开发平台 2 中航恒拓 HT500HP
19 20kg级植保农用无人机飞行平台 2 中航恒拓 HT-Z20
20 教学无人机机械抓取平台 2 中航恒拓 HT500Z
21 小型农业植保无人机竞赛实训平台 2 中航恒拓 HT-Z2
22 AI视觉无人机开发平台 2 中航恒拓 OWL Mini 3
23 多旋翼航拍教学无人机 2 DJI Mavic 3 Pro
24 多旋翼航测教学无人机 2 DJI Mavic 3E
25 测绘无人机应用平台 1 DJI 经纬M30
26 地理测绘无人机应用平台 1 DJI M300 RTK
27 无人机安全飞行防护场地 1 中航恒拓 HT-Flight Zone
28 小型八旋翼无人机电子执照考训平台 2 中航恒拓 HT1000X8
29 四类中型六旋翼无人机考训平台 4 中航恒拓 HT1600
30 电子执照无人机考试监测系统 1 中航恒拓 U-RTK
31 RTK考试训练基站 1 中航恒拓 ----
32 无人机云端接入设备 1 中航恒拓 ----
33 飞行训练专用教练控 1 中航恒拓 ET16S
34 无人机外场训练场地道具 1 中航恒拓 ----
35 考训平台备用电池 2 中航恒拓 22000MAH
36 考训平台维修备件库 2 中航恒拓 ----
37 无人机概论课程资源包 1 中航恒拓 XT-V1.0
38 航空气象课程资源包 1 中航恒拓 XT-V2.0
39 无人机空域与法规课程资源包 1 中航恒拓 XT-V3.0
40 无人机模拟飞行课程资源包 1 中航恒拓 XT-V4.0
41 飞控与地面站课程资源包 1 中航恒拓 XT-V5.0
42 无人机飞行原理与性能课程资源包 1 中航恒拓 XT-V6.0
43 无人机装配调试课程资源包 1 中航恒拓 XT-V7.0
44 无人机算法入门课程资源包 1 中航恒拓 XT-V8.0
45 计算机 10 主流品牌 主流型号
46 无人机智能电池管理系统 4 中航恒拓 HT-Charger
47 无人机电池安全防爆柜 1 中航恒拓 FB150
主要课程与实验
无人机地面站
了解Mission Planner地面站及操作。
■ 实验1:Mission Planner 地面站基本操作
■ 实验2:飞控启动过程与连接地面站
■ 实验3:加速度计校准
■ 实验4:遥控器校准
■ 实验5:电调校准
■ 实验6:磁罗盘校准
■ 实验7:飞行模式选择
■ 实验8:飞行前检查与故障排除
■ 实验9:飞控代码编译与下载
■ 实验10:了解飞控代码架构
无人机维护技术
此课程专注于无人机的日常维护、保养及故障排查与维修技术。学生将学习如何对无人机进行定期检查、清洁、润滑以及更换易损件,同时掌握无人机常见故障的诊断与排除方法。
■ 实验1:遥控系统通讯异常检测与维修
■ 实验2:通讯链路故障检测与维修
■ 实验3:无人机动力系统故障检测与维修
■ 实验4:飞行控制系统故障检测与维修
■ 实验5:固件丢失或异常维修
■ 实验6:无人机保养
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)
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。
无人机飞行实训
此课程是无人机应用技术专业的核心实践课程之一,学生将在无人机室外飞行区进行无人机的实际飞行操作训练。通过模拟真实飞行环境,学生将学习无人机的起飞、降落、悬停、航线飞行等基本飞行技能,并逐步提高飞行操控的准确性和稳定性。
无人机应用技能训练
在无人机室外飞行区,学生还将进行无人机应用技能的训练,如农业植保、电力巡检、航拍测绘等。通过实际操作无人机完成特定任务,学生将掌握无人机在不同领域中的应用技巧,并提升解决实际问题的能力。
无人机飞行性能测试
此课程旨在让学生了解和掌握无人机飞行性能的测试方法。在无人机室外飞行区,学生将对不同型号的无人机进行性能测试,包括飞行速度、飞行高度、续航能力、稳定性等方面的测试,并分析测试结果,为无人机的优化和改进提供数据支持。
无人机应急处理训练
无人机在飞行过程中可能会遇到各种突发情况,如信号丢失、电池耗尽、机械故障等。在无人机室外飞行区,学生将进行无人机应急处理的训练,学习如何在紧急情况下迅速做出反应,确保无人机和人员的安全。
无人机团队协作训练
无人机应用往往需要多人协作完成,如无人机编队飞行、无人机集群作业等。在无人机室外飞行区,学生将进行团队协作训练,学习如何与其他成员有效沟通、协调行动,共同完成无人机应用任务。
无人机操作与飞行技巧
此课程专注于无人机的基础操作技能和高级飞行技巧的培训。学生将学习无人机的起飞、降落、悬停、巡航等基本操作,以及复杂环境下的飞行技巧,如避障飞行、夜间飞行等。
无人机航拍及图像处理
了解掌握航拍无人机构造与原理,实现操作无人机进行航拍,熟悉航拍运镜和图像、视频处理。
■ 实验1:航拍运镜实践
■ 实验2:图片处理与调色实践
■ 实验3:视频调色实践
■ 实验4:视频剪辑实践
■ 实验5:人物追踪及跟拍实践
■ 实验6:航拍综合实战
■ 实验7:紧急情况下航拍无人机的操控
无人机与农业
掌握植保无人机、农业检测无人机构造与原理,掌握无人机操作与维护保养。
■ 实验1:植保无人机的认知
■ 实验2:植保无人机起飞前检查
■ 实验3:植保无人机飞行操控
■ 实验4:植保无人机撒播技术
■ 实验5:植保无人机辅助设备操作
■ 实验6:紧急情况下植保无人机的操控
■ 实验7:植保无人机维护保养与储存
■ 实验8:农药使用安全常识及病毒害
■ 实验9:植保无人机喷洒效果检验及飞防作业的实施
■ 实验10:植保无人机的拆装
■ 实验11:植保无人机故障分析及检修
■ 实验12:植保无人机硬件程序刻录刷写及固件升级
■ 实验13:植保无人机售后服务
■ 实验14:植保无人机作业规划
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。
配套课程资源
飞控与地面站
视频课程及PPT课件,主要包括MISSION PLANNER地面站简介与操作、飞行控制器介绍、飞控启动过程、加速度计校准、遥控器校准、电调校准、罗盘校准、飞行模式、飞行前检查与故障排除、飞控代码编译与下载、了解飞控代码。
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。
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。
AOPA和CAAC考试相关资源。
无人机航拍
航拍无人机使用说明、开发教程、配套软件、教学视频、竞赛指导等。
无人机算法入门课程
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。
无人机与农业
植保无人机、农业检测无人机构造与原理,无人机操作与维护保养等课程。
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。
AOPA和CAAC考试相关资源。
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