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。

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。

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。

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。

物流无人机作为智慧物流的重要组成部分，其应用场景和技术优势已逐渐渗透到物流行业的各个环节。该平台设计具备承载重物的能力，对角轴距 1850 mm，最大载重 20 kg，能够执行重型货物运输、物资投放等任务，满足学生对大型物流无人机操作训练、物流飞行方案和飞行计划制定、飞行安全保证等学习和训练等需求。