无人机通常采用多种传感器，通过数据融合技术将来自不同传感器的数据整合成更准确的信息。传感器之间的协同工作可以实现无人机的高度自主飞行和复杂任务执行。无人机传感器技术开发实训平台提供多种传感器模块，主要包括惯性导航传感器模块、红外传感器、温湿度传感器、火焰传感器等。传感器模块套件配合单板计算机，实现各种传感器原理、应用、上位机软件编写等实验。

无人机GNSS INS惯性组合导航开发模块可用于学习无人机惯性导航。惯导的基本工作原理是以牛顿力学定律为基础，通过测量载体在惯性参考系的加速度，将它对时间进行积分，且把它变换到导航坐标系中，就能够得到在导航坐标系中的速度、偏航角和位置等信息。

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。

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。

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。

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。