实验室或功能区
无人机行业应用与系统开发实验室 - 方案文档
无人机行业应用与系统开发实验室
无人机系统开发实验室支持飞行原理、导航控制等理论课程的配套实践，还提供行业应用模拟实训，让学生在真实环境中进行无人机操作，增强其实战经验；同时还承担无人机行业解决方案设计与产品优化的教学任务，培养学生的创新思维、软硬件开发能力和项目管理能力。
主要功能
本实验室主要为开放性实验，无固定的实验方法，旨在锻炼学生的学习能力和创造能力，部分实验可供学有余力的同学选择性完成。
无人机系统开发
无人机往往不能做到在任何行业通用，学生可结合实际需求对无人机结构进行改装或者进行改进开发，完善无人机功能以满足场景应用，通过系统性的开发，能够培养学生工程化实践能力。
无人机地面站系统开发
无人机地面站是无人机重要的组成部分，学生可以学习地面站软件的基本实现方法，可结合开源地面站开发适合一定特殊需求的地面站软件，能够培养学生的软件开发能力与资源整合能力。
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。
嵌入式系统与自动控制开发
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。
无人机动力匹配测试
通过无人机动力测试实验平台无人机可进行螺旋桨、电机的匹配度测试等功能。
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。
主要实验装备
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。
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。
嵌入式及无人机案例实验箱
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。
无人机动力系统测试实训平台
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。
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。
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 |
AI视觉无人机开发平台 |
架 |
2 |
中航恒拓 |
OWL Mini 3 |
| 2 |
教学无人机机械抓取平台 |
架 |
2 |
中航恒拓 |
HT500Z |
| 3 |
嵌入式及无人机案例实验箱 |
套 |
2 |
中航恒拓 |
STM32 Drone ARM |
| 4 |
无人机动力系统测试实训平台 |
台 |
1 |
中航恒拓 |
DT100 |
| 5 |
小型农业植保无人机竞赛实训平台 |
架 |
1 |
中航恒拓 |
HT-Z2 |
主要课程与实验
无人机地面站系统开发
了解无人机地面站软件原理和基本技术逻辑并完成地面站软件开发。
■ 实验1：通过串口接收无人机回传的数据
■ 实验2：通过串口向无人机发送数据
■ 实验3：开发简易地面站显示无人机状态数据
■ 实验4：开发简易地面站修改无人机飞行模式
■ 实验5：开发具有一定功能的无人机地面站
■ 实验6：Mission Planner地面站二次开发
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。
嵌入式系统及飞行控制系统原理与开发
基于ARM Cortex嵌入式系统，开发多旋翼无人机飞控系统。综合应用控制和传感器相关知识，在课程组提供的嵌入式系统开发板上，开发传感器采集模块、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，并将诸模块进行整合，形成一套完整的多旋翼无人机飞行控制系统。能够满足从单片机入门至传感器数据采集再到PID等全套实验需求。
STM32相关基础实验
■ 实验1：GPIO实验，点亮流水灯
■ 实验2：按键操作实验
■ 实验3：定时器与外部中断实验，实现LED定时闪烁与呼吸灯
■ 实验4：串口收发实验
■ 实验5：呼吸灯实验
■ 实验6：蜂呜实验
■ 实验7：电机驱动及空心杯电机实验
■ 实验8：TFT LCD实验
■ 实验9：ADC采样实验，并获取电池电压
■ 实验10：DAC输出正弦波实验
■ 实验11：WIFI实验
■ 实验12：MS5611实验
■ 实验13：SD卡实验，将SD卡中图片显示在TFT LCD
■ 实验14：SPI读取IMU数据实验
■ 实验15：IIC读取气压计 MS5611 数据
■ 实验16：PPM实验，遥控器定时器输入捕获
■ 实验17：PWM实验，通过外设输出PWM波控制蜂鸣器的音调
■ 实验18：磁力计数据获取实验
■ 实验19：陀螺仪积分获取角度
■ 实验20：传感器低通滤波实验
■ 实验21：加速度计3轴分解实验
■ 实验22：音频输出播放实验
■ 实验23：麦克风音频输入及信号处理输出实验
■ 实验24：ucos Mahony滤波实验
■ 实验25：ucos led实验
飞行控制系统相关实验
■ 实验1：陀螺仪实验，掌握陀螺仪数据及原理，获取角速度数据并计算角度。
■ 实验2：加速度实验，掌握加速度计原理，获取加速度数据并计算角度。
■ 实验3：磁力计实验，掌握磁力计原理，获取磁力计数据并计算角度。
■ 实验4：传感器校准实验，了解传感器误差来源，掌握传感器校准方法和软件实现。
■ 实验5：传感器低通滤波实验，掌握巴特沃斯低通滤波器设计，实现滤波器调参。
■ 实验6：姿态解析实验，了解无人机姿态表示方法，掌握 Mahony 滤波算法。
■ 实验7 DCM 方向余弦矩阵实验，了解方向预选矩阵，对 DCM 进行应用，获取运动加速度数据。
■ 实验8：无人机控制系统建模及实现。
■ 实验9：无人机对轴平衡调试试验。
■ 实验10：无人机定高飞行实验。
■ 实验11：无人机遥控飞行实验。
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
配套课程资源
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。
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。
嵌入式系统及无人机飞控开发
视频教程，主要包括BirdFlight软件系统初始化详解、四旋翼全模型控制原理详解、无人机位置控制、无人机视觉识别与位置控制教学、飞控工程之系统初始化流程、空心杯无人机安装开箱视频、空心杯无人机调试。
配套共包括28个实验教学实验指导书。
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。
