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首款配置前向激光雷达的大疆无人机-Air 3S

2025-06-15 01:03:00
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首款配置前向激光雷达的大疆无人机-Air 3S1.png 

DJI首款配备前向激光雷达无人机,配合下视红外ToF传感器和机身头部、尾部和底部三对视觉传感器,可实现夜景级全向主动避障,主动识别并避开飞行及返航路径上的建筑等障碍物,为夜景拍摄提供强大安全保障,

夜景级的全向主动避障

为什么激光雷达在主动避障上会有如此好的表现呢?主要归因于其高精度的距离测量能力、强大的环境适应性以及快速的反应速度:激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的光线来测量物体与无人机之间的距离,这种技术能够提供厘米级甚至更高精度的距离信息,使得无人机能够在复杂的环境中精 确地感知周围障碍物的位置和形状;激光雷达不依赖于光线强度,而是通过检测激光脉冲的飞行时间来计算距离,因此不受光照条件的影响;它的反应速度也非常快,能够在毫秒级别内完成一次完整的扫描和数据处理,这使得无人机能够实时地做出避障决策,有效避免碰撞事故的发生。此外,现代激光雷达系统通常配备有先进的算法,能够识别并分类不同类型的障碍物,如树木、建筑物、电线等,并根据障碍物的性质选择合适的避障策略。

在无人机领域,激光雷达更为作为其的3D眼睛,用于测距、定位、导航等功能实现,为无人机飞行保驾护航。

主摄采用了一颗5000万像素的1英寸CMOS图像传感器——在拍摄夜景、逆光等复杂光线的环境下,优势非常明显。

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前向激光雷达的配置,配合下视红外ToF传感器和机身头部、尾部和底部三对低光视觉传感器,可实现夜景级全向主动避障。

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Air 3S配备了前向激光雷达,激光雷达通过发射激光来检测障碍物,精度高、距离远且不受环境光线影响,在弱光环境下更体现出优势。

除了夜间避障外,Air 3S的激光雷达还有另外一项任务,就是在无GPS等卫星导航信号的场景下,实现自动返航,有了前视激光雷达,DJIAir 3S 即使在黑暗环境下飞行,也能感知高楼等障碍物并向上绕行。

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本次在Air 3S装上激光雷达,也是大疆的技术“探路”,未来激光雷达或许将普及到大疆其他型号的无人机产品中,带来更强的检测能力。

而这已不是大疆首次在无人机上用上先进的传感器技术,早前其推出的T50农业无人机,搭载了前后两组的有源相控阵雷达系统,用于地形感知和农药精准喷洒:

T50 搭载有源相控阵雷达系统,射频收发通道数量提升一倍,检测精度更高。配合两组双目视觉,可精准描绘地形与障碍物细节。为进一步保证作业安全,T50 还配有后相控阵雷达,实现 360 度全向感知与智能绕行,面对大坡度果园,实现全自动仿地作业。

首款配置前向激光雷达的大疆无人机-Air 3S5.png 

前视激光雷达:夜间0.5米到25米(要求目标反射率大于10%),上下左右60度范围,下视红外0.3到8米。

强化的智能返航功能:无需卫星定位就能刷新返航点,能建立空间地图+记忆飞行路线循迹飞回,可以夜间返航和无GPS返航;

夜景级全向避障与前视激光雷达的效果

Air 3S的起飞点就是返航点,它不需要等卫星信号就能起飞+刷新返航点(没卫星信号依然是限高30米)。

前视激光雷达,会像扫地机一样扫描空间,建立飞行路线地图,等下自动返航的时候能寻迹回来。

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有激光雷达之后,大疆Air 3S可以分辨单纯视觉方案搞不定的玻璃幕墙

首款配置前向激光雷达的大疆无人机-Air 3S7.png大疆Air 3S的双摄都有14档动态范围。巧了,手机圈1英寸的索尼LYT-900、索尼LYT-818(刚发布的vivo X200 Pro系列那颗)分别是14挡和14.3挡:

· 大疆Air 3S的广角相机是有14档动态范围的1英寸传感器,5000万像素,1.6μm,F1.8,等效24mm。而大疆Air 3的广角相机是1/1.3型(OV48C,4800万像素,1.2μm,F1.7,等效24mm) 

· 3倍中长焦相机,都是1/1.3型,4800万像素,1.2μm,F2.8,等效70mm,但大疆Air 3S是有14档动态范围的新传感器。

1英寸传感器本身的动态范围就高、噪点更少↓,图传视频流还升级成10bit色深。图传画面不用像以前那样加强力锐化,而且实时HDR预览更自然。

首款配置前向激光雷达的大疆无人机-Air 3S8.png 

首款配置前向激光雷达的大疆无人机-Air 3S9.png 

与视觉SLAM相比,LiDAR SLAM具有更高的地图构建精度和更好的稳定性,受光照条件影响较小,且不会出现尺度漂移。

LiDAR SLAM仍面临诸多挑战。在晴朗条件下,激光信号非常稳定,但在雨天和雾天,激光信号会显著衰减,导致LiDAR SLAM在恶劣天气条件下性能下降。运动、光照、灰尘或反射面等因素的影响,点云数据中常出现噪声。此外,机械式、固态和相控阵LiDAR传感器的构建方式各不相同,为其中一种设计的SLAM可能无法与其他类型的传感器互换使用。

天气扰动。恶劣天气如雨雪会对激光雷达扫描的质量产生负面影响。空气中随机分布的雨滴、雪花和雾滴会散射光线并干扰激光雷达的测量,从而在生成的点云数据中注入噪声。

点云去噪通过从激光雷达扫描中去除不需要的噪声来提高其质量。去噪分为三类,即基于滤波器、基于优化和基于深度学习的方法,每种方法都有其优缺点。


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