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。

多旋翼无人机原理示教平台面板集成飞控、飞控减震球、四路电机、四路电调、机架、分电板、电池、遥控器、接收机等部件，能够展示无人机部件和构成、基本原理、相关部件关系等，可用于无人机结构原理认知、无人机飞控系统调试、动力系统调试、载荷拓展模块设计开发调试等，还可以学习遥控系统、演示机械爪、图传与显示屏、反无人机系统的构造与工作原理，整体结构便于教学使用，可接入220V电源，通电后即可正常演示所有功能，机柜底部带4个万向轮方便移动。

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。

无人机农业植保仿真系统通过模拟真实农业植保场景和无人机作业过程，实现对植保无人机作业效果的预测、参数优化和风险预判。该系统结合农业植保专业知识、无人机动力学模型、环境建模算法及大数据分析，为用户提供低成本、高效率的虚拟测试与训练环境。

通过高精度场景建模、动态交互设计和多参数可调机制，复现真实应急救援任务中无人机的灭火与救援流程。

无人机电力巡检仿真系统通过模拟电力设施的物理环境、无人机动态飞行行为以及巡检任务流程，实现对无人机电力巡检作业的预演、策略优化与风险评估。系统融合电力设备特性、无人机动力学模型及环境干扰因素，为用户提供低成本、高精度的虚拟测试与训练环境。

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。

无人机组装调试仿真系统围绕四旋翼，构建高度拟真的虚拟操作环境，涵盖零件认知、组装实践、PID 调试及风力模拟等功能模块，为用户提供从基础认知到高阶调试的全流程学习体验，旨在帮助学生、技术人员快速掌握无人机结构原理与调试技能，提升实践操作与问题解决能力。

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。

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。

无人机动力系统测试实训平台是一款专业化的智能检测系统，集成高精度传感器阵列与模块化设计，可同步采集拉力、扭矩、转速、电压电流等数据，通过闭环控制系统实现电机效率、桨力效率的实时分析。平台配备双冗余应急保护机制，包括物理急停按钮与软件过载保护，确保测试安全。核心功能涵盖螺旋桨气动性能验证、电机KV值匹配度测试、动力系统能耗优化，支持定桨距/变桨距多场景模拟，为无人机研发提供从单机部件到整机动力链的全流程测试解决方案。

OWL Mini 3无人机体积小，重量轻，更加适合算法验证。

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。