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。

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。

猫头鹰OWL3无人机是一个安全、可靠、前沿、综合的无人机学习、实验平台，满足多样化的科研需求。集成 iTof、双目视觉、下摄激光、双轴增稳云台和超高清摄像头等多种传感器，能够有效感知规避 5 mm 直径的障碍物，猫头鹰3还是面向科研与产业应用的开源无人机平台，全面支持二次开发，用户可增加其他负载和传感器，用于 GNSS 拒止境下基于视觉的无人机飞行、定位、导航、避障、识别、跟踪等算法学习、实验、开发、验证，以及室内无人机组网编队的开发、实验。云台摄像支持机载高清高画质编码录制，同步支持低延迟视频图像传输功能，能清晰捕捉目标画面并实时传输给地面控制端或其他相关设备。

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。

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。

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。

30 kg级农用植保教学无人机飞行平台HT-Z50对角轴距 1300 mm，最大起飞重量 66.8 kg，药箱容积 30 L，可满足学生对农业植保无人机构造与原理的学习，掌握大型无人机的操作与维护保养。