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。

嵌入式及无人机案例实验箱不仅可以满足传统的嵌入式及STM32相关课程的教学实验需求，还为课程设计提供了丰富的无人机飞控工程案例化实验。

该实验箱由四大部分组成，分别为STM32嵌入式实验板卡、平面对轴平衡调试平台、遥控控制器及配件、四轴飞行器。

通过嵌入式及无人机案例实验箱，可实现嵌入式系统课程、嵌入式传感器、自动控制、无人机飞控开发等方向的实验教学。嵌入式实验板卡的处理器采用STM32F407，可以实现丰富的嵌入式硬件外设实验，还可与平面对轴平衡调试平台配合完成对轴控制实验，实现无人机的飞控开发入门学习。

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；

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。

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。

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。

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。