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无人机如何感知高度?

Время:2025-8-27 8:25:11 Издатель:上海桂伦 Взгляды:8

1. 气压计 (Barometer)
这是最常用且成本最低的测量相对高度的方法。

原理:根据大气压随海拔升高而降低的物理特性。无人机通过测量当前位置的大气压,与起飞点的气压进行对比,计算出相对高度变化。
优点:成本低、功耗小、数据输出频率高,能够提供连续的高度变化信息。
缺点:
极易受环境影响:天气变化(如突然刮风、下雨)、建筑物内的通风系统、无人机自身的螺旋桨下洗气流都会导致气压剧烈波动,产生高度读数“漂移”。你可能看到无人机在悬停时高度显示会轻微上下跳动,这通常是气压计误差。
只能测相对高度:它测量的是相对于起飞点的高度,而不是绝对海拔高度(Above Sea Level)。

2. 全球导航卫星系统 (GNSS/GPS)
GNSS(如GPS、北斗、GLONASS)主要提供位置信息,但也能用于计算高度。

原理:通过接收多颗卫星的信号,通过三角测量法计算出接收器(无人机)在地球坐标系中的三维位置,其中包括经纬度和海拔高度。
优点:提供的是绝对海拔高度(相对于海平面),在室外开阔地带精度较高,且不受气流等因素干扰。
缺点:
精度有限:民用GPS的垂直高度精度通常比水平精度差,误差可能在10米甚至更大。
更新率低:数据更新频率(通常为5-10Hz)远低于其他传感器,无法满足高速飞行时对高度快速变化的感知需求。
信号遮挡:在室内、桥下、高楼林立的城市峡谷中无法使用或信号极差。

3. 视觉/光学流量传感器 (Visual/Optical Flow Sensors)
这种方式模仿了昆虫的视觉导航,在室内或无GPS环境中至关重要。

原理:无人机底部的摄像头持续对地拍摄高速图像,通过计算连续图像中特征点的移动(光流),来判断无人机在水平和垂直方向上的位移。结合超声波测距(见下文)提供的初始离地高度,可以非常精确地计算出垂直方向的速度和位置变化。
优点:在室内和近地面(通常<10米)效果极好,能实现精准的悬停和高度锁定。
缺点:依赖纹理丰富、光照良好的地面。在水面、纯色地板、强光或极度黑暗的环境下会失效。

4. 超声波传感器 (Ultrasonic Sensor)
主要用于低空,特别是起飞、着陆和精准悬停阶段。

原理:向地面发射超声波并接收回波,通过计算声波往返的时间来直接测量离地高度。
优点:在近距离(通常0.1米 - 8米)内精度非常高,可达厘米级,成本低。
缺点:测量范围非常有限,超过一定高度后回波太弱无法识别。容易受吸音材料(如地毯、草地)和复杂地形干扰。

5. 激光测距仪 (Lidar)
主要用于高端行业级无人机,实现三维环境感知和避障,其中就包括精确的高度测量。

原理:向下方发射激光束并测量反射光返回的时间,原理类似超声波,但使用的是光速,精度极高。
优点:精度极高(可达厘米甚至毫米级)、测量范围广(可从几米到上百米)、抗干扰能力强。
缺点:成本非常昂贵,通常只在测绘、巡检、农业等专业领域使用。

6. 惯性测量单元 (IMU)
IMU(包含加速度计和陀螺仪)本身不直接测量高度,但它是感知高度的关键组成部分。

原理:加速度计可以测量出无人机在垂直方向上的加速度。通过对加速度进行一次积分可以得到垂直速度,二次积分就可以得到高度的变化量。
优点:数据更新频率极高(可达数百甚至数千Hz),能提供极其平滑的瞬时运动数据。
缺点:积分误差会随着时间快速累积(例如,加速度计微小的零点漂移,积分几分钟后就会导致巨大的高度误差),不能单独用于测量高度。



核心技术:传感器融合 (Sensor Fusion)

无人机的大脑——飞控(Flight Controller)——并不会单独相信某一个传感器。它会通过一种叫做卡尔曼滤波(Kalman Filter) 的算法,将所有传感器的数据融合在一起,取长补短,得出一个最优的估计值。

一个典型的工作流程如下:

1.  起飞时:飞控以GNSS提供的绝对海拔和气压计读数作为初始高度基准。
2.  低空飞行(<10米):超声波传感器和视觉传感器提供极高精度的离地高度数据,用于修正气压计和IMU的误差,实现稳定悬停。
3.  中高空飞行:气压计成为主要的相对高度来源,因为它数据连续。GNSS提供绝对高度参考,定期校正气压计的累积漂移。IMU提供高频的加速度数据,让飞控能快速响应高度变化(如上升/下降指令),同时飞控用气压计和GNSS的数据来消除IMU的积分误差。

4.  在特定环境中:如室内,系统会自动切换到视觉+超声波+IMU的组合模式,完全忽略失效的GNSS信号。

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