编者按：本文内容来自领航高科（LHUAS）研发部工程师周鹏跃在雷锋网硬创公开课的分享，由雷锋网(公众号：雷锋网)旗下栏目“新智造”整理。
周鹏跃
根据目的来分类，无人机飞行感知技术分为机体运动状态感知和周围环境状态感知。其中用来感知机体运动状态的模块包括陀螺仪、加速度计、磁罗盘、气压计、GNSS模块以及光流模块等六大模块。而周围环境状态感知的模块包括测距模块以及物体检测、追踪模块。接下来将一一分别作出介绍。
机体运动状态感知
陀螺仪
陀螺仪分为机械类和非机械类，不管是商用无人机还是军用无人机普遍使用的都是机械式陀螺仪，其中商用无人机普遍使用的是MEMS技术的陀螺仪，因为它的体积比较小，价格比较便宜，基本上可以封装为IC的形式。MEMS陀螺仪常用来测量机体绕自身轴旋转的角速率，常用的型号有6050A（Invensense），ADXRS290（ADI），衡量它性能标准的参数包括测量范围、灵敏度、稳定性（漂移）以及信噪比等。
理想状态下，陀螺仪的输出应该是一个固定的数值。上面是一个陀螺仪温度漂移测试结果图，测试的环境是从25℃升温至50℃，整个过程保持陀螺仪静止不动，从结果来看，ADXRS290（ADI）的输出数值变化很小，基本上在0.5左右，而LSM6DS3H（ST）则相对较大一些。
加速度计
加速度计测量的是机体运动的线加速度，由于地球引力，还会测量重力加速度分量，但在实际使用过程中需要把重力加速度分量这部分减去。常用的MEMS加速度计传感器型号有6050A（Invensense）和ADXL350（ADI），主要的性能参数包括测量范围、灵敏度、稳定性（漂移）以及信噪比等。
磁罗盘
磁罗盘测量的物理量是磁感应强度沿机体轴的分量，并依此计算出机体的航向角。常用的MEMS磁罗盘传感器型号有HMC5983L（Honeywell）和QMC5883L（矽睿），两者性能相近，其中前者目前已经停产。磁罗盘主要的性能参数包括灵敏度、稳定性（漂移）等。
气压计
气压计测量的物理量是大气压值，根据该数值可计算出绝对海拔高度。常用的气压计传感器型号包括MS5611（MEAS）、MS5607（MEAS）以及BMP180（Bosch）。气压计在使用过程中存在的问题是，在近地面飞行时下洗气流会严重影响高度测量，这是因为飞机近地面飞行时螺旋桨产生的下洗气流导致机体周围的气压与静止状态下的气压不同，通常的解决方案是在起飞或降落时使用其他传感器，比如超声波传感器或激光测距仪。
GNSS模块
GNSS模块测量的物理量相对比较丰富，主要包括地理坐标、线速度以及航向角。常用的GNSS模块生产商包括瑞士的U-BLOX和加拿大的NOVATEL。在使用GNSS模块时，放置天线时要注意电磁干扰的屏蔽问题，部分有实力的整机生产厂商会根据飞机专门定制卫星接收天线。
光流模块
光流模块是一个比较特殊的模块，既可以用来感知机体的运动状态，比如测量水平的线速度，也可以用来感知周围的环境，用作避障的用途。比较常见的光流模块是开源的PX4FLOW。光流模块通常在室内使用时，主要是解决了室内卫星信号不佳的问题，另外对于拍摄的地面要求有一定纹理图案。
周围环境状态感知
测距模块
这里列举了五个测距模块：超声波、红外TOF、激光、毫米波雷达、深度感知摄像头。
超声波和红外TOF的测量性能比较接近，测量距离也都比较近，比如超声波测量距离一般在4米左右，另外都容易受到外界环境的干扰，比如红外TOF测量时是向被测物体表面发射红光并进行反射，如果遇到红光反射率不高的物体像玻璃就会反射失效，但是这两种传感器有一个最大的优势就是成本特别低，另外模块的体积也比较小，所以在无人机上得到了广泛的使用。
激光雷达测距一般都比较远，大多数产品都可以达到100米以上，但是在大雨大雾的天气环境下会影响其测量结果。激光雷达另外的劣势在于成本比较高，在激光雷达行业实力最强的是Velodyne，它的一款小型激光雷达VLP-16价格达到了1000美元以上，对于一般商用无人机来说成本还是比较高。
毫米波雷达在无人机上使用还不太普遍，在此就不做展开介绍。
根据测量原理，深度感知摄像头可以分为三种，立体摄像头，也叫双目视觉，代表产品就是大疆的精灵4以及在这之后发布的消费级无人机；结构光技术，代表产品有微软的Kinect；时差测距技术（TOF），由于生产厂家比较少成本较高，因此在无人机上的应用很少。深度感知摄像头在使用时也存在一些缺陷，立体摄像头的缺点是在低光环境下就无法正常工作，而结构光则与之相反，在强光下无法正常工作。因此有的厂家把立体摄像头和结构光技术进行组合，弥补彼此的缺陷。
提高测量精度的方法
传感器校准
传感器校准，包括精校准和粗校准。真校准效果比较好，但需要昂贵的标定设备；粗校准不需要外部的设备，只需要对传感器本身进行操作。
以磁罗盘的粗校准为例，由于地球上任何一个位置的地磁场强度应该都是恒定的，当转动磁罗盘时，根据相对运动可以认为磁罗盘固定不动，而地磁场矢量则随之在转动，那么地磁场矢量的端点在空间的轨迹应该是一个标准的球体，当然由于传感器的精度问题，实际测出的数据并不严格都在球体的表面，这时候就需要根据测量出来的数值以及已知的准确值来计算他们之间的换算关系，也就是测量的误差模型，以后在使用传感器时就可以使用计算出来的换算关系来处理这些数值，使得误差减小。
磁罗盘校准（SGB sbgcenter）
多种传感器数据融合
多种传感器数据融合的方法有很多种，在业内用的比较普遍而且效果也比较好的是EKF，也就是扩展卡尔曼滤波器。
以计算姿态自转角方法融合为例，EKF更新过程主要分为两个部分，预测更新和量测更新。预测更新主要利用陀螺仪预测状态量，同时计算协方差矩阵。在量测更新中先会计算滤波增益，然后使用滤波增益融合预测状态量、加速度计以及磁罗盘的数据，成为一个融合状态量，同时计算融合状态量的协方差矩阵，在下一次更新计算中使用。
传感器冗余设计
传感器冗余设计主要是将多个同种传感器进行组合，处理方法是首先会剔除异常传感器，然后再进行传感器的融合。冗余设计不仅可以提高测量精度也可以提高整套系统的可靠性，因为当某一个传感器失效的时候，不至于让整个系统停止工作。
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