无人机飞控：突破高门槛

21世纪之前，国内很少听到“无人机”这个词，更多的是遥控飞机或者航模。80后的朋友们应该还记得《舒克和贝塔》这部动画片，第4集中两只小老鼠帮助皮皮鲁赢得了航模比赛。那时的航模还没有“控”，因此除了舒克操控的直升机航模外，其他小朋友都使用相对容易操控的固定翼航模

一种相当时髦的观点认为，人工智能技术是提升无人机应用能力的颠覆技术之首。毫无疑问，人工智能技术对无人机的发展有着核心的引导力。从人工智能的角度来看，无人机将从三个方面发展：单机智能飞行、多机智能协同、任务自主智能。单机智能飞行涉及环境感知与规避，包含了探测、通信和感知，信息融合、共享、环境自适应、新型传感器。智能路径规划涉及很多人工智能技术；智能控制要解决开放性、自主性和自学习；还有智能空域整合和智能飞行。智能飞行器是指各式各样的飞行器，既能在水里飞，也能在空中飞，这个过程还是在不断变化的。多机智能协同涉及的内容很多，其中的关键技术是协同指挥控制，以及协同态势生成与评估。多机协同路径规划和单机路径规划是不一样的，无人机相互之间需要协同，这样才能避免发生行驶路径混乱。另外，协同语义交互的核心是对计算机自然语境的理解，将来的无人机将和其他的系统协同工作。任务自主智能的概念和终极的无人驾驶汽车的概念是异曲同工的，就是可以实现自主驾驶。例如，目前的军用无人机在执行查打结合任务的时候，还需要技术人员来通过屏幕远程操作，观察物体是不是目标，能不能进行打击，而我们对未来无人机的要求是它能够自己进行判断并进行打击，这也是无人机应用的最高境界。不过我们应当看到，人工智能的概念过于宽泛，在未来可预见的一段时间里，细分领域的飞控或许才是无人机行业现实性的高门槛。至于这其中的原因其实并不晦涩深奥。以前搞无人机的10个人有8个是航空、气动、机械出身，更多考虑的是如何让飞机稳定飞起来、飞得更快、飞得更高。如今，随着芯片、人工智能、大数据技术的发展，无人机朝着智能化、终端化、集群化的趋势发展，一大批毕业于自动化、机械电子、信息工程、微电子的学生们投入到了无人机研发大潮中，几年的时间让无人机从远离人们视野的军事应用飞入了寻常百姓家，让门外汉通过短暂学习，也能稳定可靠地操控无人机。究其原因，飞控技术的发展是这10年无人机变化的最大推手。

21世纪之前，国内很少听到“无人机”这个词，更多的是遥控飞机或者航模。80后的朋友们应该还记得《舒克和贝塔》这部动画片，第4集中两只小老鼠帮助皮皮鲁赢得了航模比赛。那时的航模还没有“控”，因此除了舒克操控的直升机航模外，其他小朋友都使用相对容易操控的固定翼航模

一种相当时髦的观点认为，人工智能技术是提升无人机应用能力的颠覆技术之首。毫无疑问，人工智能技术对无人机的发展有着核心的引导力。从人工智能的角度来看，无人机将从三个方面发展：单机智能飞行、多机智能协同、任务自主智能。单机智能飞行涉及环境感知与规避，包含了探测、通信和感知，信息融合、共享、环境自适应、新型传感器。智能路径规划涉及很多人工智能技术；智能控制要解决开放性、自主性和自学习；还有智能空域整合和智能飞行。智能飞行器是指各式各样的飞行器，既能在水里飞，也能在空中飞，这个过程还是在不断变化的。多机智能协同涉及的内容很多，其中的关键技术是协同指挥控制，以及协同态势生成与评估。多机协同路径规划和单机路径规划是不一样的，无人机相互之间需要协同，这样才能避免发生行驶路径混乱。另外，协同语义交互的核心是对计算机自然语境的理解，将来的无人机将和其他的系统协同工作。任务自主智能的概念和终极的无人驾驶汽车的概念是异曲同工的，就是可以实现自主驾驶。例如，目前的军用无人机在执行查打结合任务的时候，还需要技术人员来通过屏幕远程操作，观察物体是不是目标，能不能进行打击，而我们对未来无人机的要求是它能够自己进行判断并进行打击，这也是无人机应用的最高境界。不过我们应当看到，人工智能的概念过于宽泛，在未来可预见的一段时间里，细分领域的飞控或许才是无人机行业现实性的高门槛。至于这其中的原因其实并不晦涩深奥。以前搞无人机的10个人有8个是航空、气动、机械出身，更多考虑的是如何让飞机稳定飞起来、飞得更快、飞得更高。如今，随着芯片、人工智能、大数据技术的发展，无人机朝着智能化、终端化、集群化的趋势发展，一大批毕业于自动化、机械电子、信息工程、微电子的学生们投入到了无人机研发大潮中，几年的时间让无人机从远离人们视野的军事应用飞入了寻常百姓家，让门外汉通过短暂学习，也能稳定可靠地操控无人机。究其原因，飞控技术的发展是这10年无人机变化的最大推手。

21世纪之前，国内很少听到“无人机”这个词，更多的是遥控飞机或者航模。80后的朋友们应该还记得《舒克和贝塔》这部动画片，第4集中两只小老鼠帮助皮皮鲁赢得了航模比赛。那时的航模还没有“控”，因此除了舒克操控的直升机航模外，其他小朋友都使用相对容易操控的固定翼航模

一种相当时髦的观点认为，人工智能技术是提升无人机应用能力的颠覆技术之首。毫无疑问，人工智能技术对无人机的发展有着核心的引导力。从人工智能的角度来看，无人机将从三个方面发展：单机智能飞行、多机智能协同、任务自主智能。单机智能飞行涉及环境感知与规避，包含了探测、通信和感知，信息融合、共享、环境自适应、新型传感器。智能路径规划涉及很多人工智能技术；智能控制要解决开放性、自主性和自学习；还有智能空域整合和智能飞行。智能飞行器是指各式各样的飞行器，既能在水里飞，也能在空中飞，这个过程还是在不断变化的。多机智能协同涉及的内容很多，其中的关键技术是协同指挥控制，以及协同态势生成与评估。多机协同路径规划和单机路径规划是不一样的，无人机相互之间需要协同，这样才能避免发生行驶路径混乱。另外，协同语义交互的核心是对计算机自然语境的理解，将来的无人机将和其他的系统协同工作。任务自主智能的概念和终极的无人驾驶汽车的概念是异曲同工的，就是可以实现自主驾驶。例如，目前的军用无人机在执行查打结合任务的时候，还需要技术人员来通过屏幕远程操作，观察物体是不是目标，能不能进行打击，而我们对未来无人机的要求是它能够自己进行判断并进行打击，这也是无人机应用的最高境界。不过我们应当看到，人工智能的概念过于宽泛，在未来可预见的一段时间里，细分领域的飞控或许才是无人机行业现实性的高门槛。至于这其中的原因其实并不晦涩深奥。以前搞无人机的10个人有8个是航空、气动、机械出身，更多考虑的是如何让飞机稳定飞起来、飞得更快、飞得更高。如今，随着芯片、人工智能、大数据技术的发展，无人机朝着智能化、终端化、集群化的趋势发展，一大批毕业于自动化、机械电子、信息工程、微电子的学生们投入到了无人机研发大潮中，几年的时间让无人机从远离人们视野的军事应用飞入了寻常百姓家，让门外汉通过短暂学习，也能稳定可靠地操控无人机。究其原因，飞控技术的发展是这10年无人机变化的最大推手。

飞控技术的发展是这10年无人机变化的最大推手

高技术的发展最初都源于军事，现代无人机飞控系统的发展更不例外，二战结束之后，无论是苏联还是西方国家，都相继开始了有人飞机的无人化改造乃至研制全新无人机的工作。俄罗斯人的思维是直线性的，他们继续效仿西方国家在一战、二战中的技术路线并将之加以深化，延承了载人机控制系统的研发技术体系并直接转到了无人机，所以其早期飞控硬件使用了有人驾驶飞机的模拟式飞控计算机，控制算法一直使用分型模态分段辨识、建模、控制的方法。通俗来讲就是要通过吹风洞、机理建模等方法，知道飞行器在起飞、悬停、低速、中速、高速、降落等不同飞行状态下的参数，在不同状态设计相应的控制器。飞行器飞行过程中不断切换控制方法或控制参数，以保证飞行器处于理想状态。这种流派的优势在于硬件经过长期飞行验证，控制算法在设计模态内系统稳定性可以有效理论证明，而且在很短的时间内就能见到实效；缺点在于硬件傻大笨粗且无法预测实际飞行过程中可以经历的所有飞行状态，综合性能和适应性都较差。相比起俄罗斯人直接将有人机的技术体系用于无人机的简单粗暴，以美国为代表的西方国家却毅然放弃了这条时间短、见效快的“捷径”，前瞻性地在20世纪中期开始布局了前沿技术的探索和积累，支持研究机构、大学探索了很多新的无人机专用的飞控硬件和算法。这类项目一般以军工企业牵头、研究所负责演示验证、大学负责理论算法研究，组成的团队通过多年的中、小型无人机的试飞试验，形成了以嵌入式计算机为硬件核心、以自适应控制为算法的飞控体系。其实西方国家和俄罗斯的流派区别最大的就在这里。西方国家很大程度上放弃了传统的模态分段控制，无须再对不同飞行状态进行建模、参数辨识，而是采取了在线辨识，也就是说在飞行器飞行的过程中，通过在线辨识理论方法，控制器自己判断自身所处的状态、参数等，根据这些信息响应切换不同的控制策略或控制参数。这种流派的优势在于系统体积小、重量轻，缩短了新型无人机的研发过程，智能性进一步增强；缺点在于需要较长时间的理论技术积累，且某种程度上无法证明全局系统稳定性。但无论怎样，以“在线辨识”为主导的飞控路线今天已经是无可争辩的主流，也是现代意义上无人机飞控的理论基础。

飞控技术的发展是这10年无人机变化的最大推手

高技术的发展最初都源于军事，现代无人机飞控系统的发展更不例外，二战结束之后，无论是苏联还是西方国家，都相继开始了有人飞机的无人化改造乃至研制全新无人机的工作。俄罗斯人的思维是直线性的，他们继续效仿西方国家在一战、二战中的技术路线并将之加以深化，延承了载人机控制系统的研发技术体系并直接转到了无人机，所以其早期飞控硬件使用了有人驾驶飞机的模拟式飞控计算机，控制算法一直使用分型模态分段辨识、建模、控制的方法。通俗来讲就是要通过吹风洞、机理建模等方法，知道飞行器在起飞、悬停、低速、中速、高速、降落等不同飞行状态下的参数，在不同状态设计相应的控制器。飞行器飞行过程中不断切换控制方法或控制参数，以保证飞行器处于理想状态。这种流派的优势在于硬件经过长期飞行验证，控制算法在设计模态内系统稳定性可以有效理论证明，而且在很短的时间内就能见到实效；缺点在于硬件傻大笨粗且无法预测实际飞行过程中可以经历的所有飞行状态，综合性能和适应性都较差。相比起俄罗斯人直接将有人机的技术体系用于无人机的简单粗暴，以美国为代表的西方国家却毅然放弃了这条时间短、见效快的“捷径”，前瞻性地在20世纪中期开始布局了前沿技术的探索和积累，支持研究机构、大学探索了很多新的无人机专用的飞控硬件和算法。这类项目一般以军工企业牵头、研究所负责演示验证、大学负责理论算法研究，组成的团队通过多年的中、小型无人机的试飞试验，形成了以嵌入式计算机为硬件核心、以自适应控制为算法的飞控体系。其实西方国家和俄罗斯的流派区别最大的就在这里。西方国家很大程度上放弃了传统的模态分段控制，无须再对不同飞行状态进行建模、参数辨识，而是采取了在线辨识，也就是说在飞行器飞行的过程中，通过在线辨识理论方法，控制器自己判断自身所处的状态、参数等，根据这些信息响应切换不同的控制策略或控制参数。这种流派的优势在于系统体积小、重量轻，缩短了新型无人机的研发过程，智能性进一步增强；缺点在于需要较长时间的理论技术积累，且某种程度上无法证明全局系统稳定性。但无论怎样，以“在线辨识”为主导的飞控路线今天已经是无可争辩的主流，也是现代意义上无人机飞控的理论基础。

飞控技术的发展是这10年无人机变化的最大推手

高技术的发展最初都源于军事，现代无人机飞控系统的发展更不例外，二战结束之后，无论是苏联还是西方国家，都相继开始了有人飞机的无人化改造乃至研制全新无人机的工作。俄罗斯人的思维是直线性的，他们继续效仿西方国家在一战、二战中的技术路线并将之加以深化，延承了载人机控制系统的研发技术体系并直接转到了无人机，所以其早期飞控硬件使用了有人驾驶飞机的模拟式飞控计算机，控制算法一直使用分型模态分段辨识、建模、控制的方法。通俗来讲就是要通过吹风洞、机理建模等方法，知道飞行器在起飞、悬停、低速、中速、高速、降落等不同飞行状态下的参数，在不同状态设计相应的控制器。飞行器飞行过程中不断切换控制方法或控制参数，以保证飞行器处于理想状态。这种流派的优势在于硬件经过长期飞行验证，控制算法在设计模态内系统稳定性可以有效理论证明，而且在很短的时间内就能见到实效；缺点在于硬件傻大笨粗且无法预测实际飞行过程中可以经历的所有飞行状态，综合性能和适应性都较差。相比起俄罗斯人直接将有人机的技术体系用于无人机的简单粗暴，以美国为代表的西方国家却毅然放弃了这条时间短、见效快的“捷径”，前瞻性地在20世纪中期开始布局了前沿技术的探索和积累，支持研究机构、大学探索了很多新的无人机专用的飞控硬件和算法。这类项目一般以军工企业牵头、研究所负责演示验证、大学负责理论算法研究，组成的团队通过多年的中、小型无人机的试飞试验，形成了以嵌入式计算机为硬件核心、以自适应控制为算法的飞控体系。其实西方国家和俄罗斯的流派区别最大的就在这里。西方国家很大程度上放弃了传统的模态分段控制，无须再对不同飞行状态进行建模、参数辨识，而是采取了在线辨识，也就是说在飞行器飞行的过程中，通过在线辨识理论方法，控制器自己判断自身所处的状态、参数等，根据这些信息响应切换不同的控制策略或控制参数。这种流派的优势在于系统体积小、重量轻，缩短了新型无人机的研发过程，智能性进一步增强；缺点在于需要较长时间的理论技术积累，且某种程度上无法证明全局系统稳定性。但无论怎样，以“在线辨识”为主导的飞控路线今天已经是无可争辩的主流，也是现代意义上无人机飞控的理论基础。

在战后无人机飞控技术的发展中，西方很大程度上放弃了传统的模态分段控制，无须再对不同飞行状态进行建模、参数辨识，而是采取了在线辨识，也就是说在飞行器飞行的过程中，通过在线辨识理论方法，控制器自己判断自身所处的状态、参数等，根据这些信息响应，切换不同的控制策略或控制参数

那么现代无人机的飞控究竟意味着什么？简单来说，这一技术由易到难基本分成三个层级：飞行、感知、交互。按照这种方式分类，目前的无人机基本只处于大约1.5级水平，但这已经是一个很了不起的成就了。为什么这么说呢？道理是很直观的。第一级“飞行”，是指无人机在了解自身状态并进行稳定控制的基础上，可以通过地面人员遥控、移动端设置路线或远程指令完成预定航线的自动飞行，这是无人机飞行控制的入门阶段，这一级可以完成一些基本的任务了，比如空旷区域的远程侦察。这看起来似乎很简单，事情恐怕不是表面上的样子。以垂直起降无人机为例，这种空中机器人最大的控制特性就是其不稳定特性，类似用指尖平稳地托起一支筷子，必须不停地调整姿态、位置才得以平衡。人最快的反应速度大约每秒5次，而垂直起降无人机要想达到优秀的控制性能，需要每秒300次的感知和计算，任何一次的计算错误或计算中断的结果都是机器坠毁、任务停止。一套完整的飞控器件接近1000个，是一部复杂手机的几倍，从安卓手机到苹果手机，死机对于使用者仅仅是重启加一声叹息的事，而对于无人机来说死机是无法接受的。这些部件首先要保证自身运转正常，其次相互之间的电气、通信要正常，组装后要经历各种测试、机体振动的冲击，最后要求忍受住风吹日晒及老化过程！难吗？难！想把“飞行”搞好，先要一套完善可扩展的硬件系统架构，具备强大的计算能力以及高带宽的总线通信能力；其次器件要根据飞行需求按照商业、工业、军工不同等级标准选择。在实时嵌入式操作系统上，构建具有自身及环境适应性强的控制算法；最后，在使用前进行温度、压力、振动、电磁兼容、飞行性能等全科目全产品检验。要飞好已经很不容易了，但这对人类的需求而言却远远不够。要将无人机应用在农业、物流、巡检等复杂环境怎么办？应用于更复杂的军事行动中又该怎么办。楼房能躲开吗？能找到合适降落地点吗？能在复杂的、瞬间变化的环境中将特定目标识别出来并向其飞去吗？不行，必须升至第二级的“感知”。

在战后无人机飞控技术的发展中，西方很大程度上放弃了传统的模态分段控制，无须再对不同飞行状态进行建模、参数辨识，而是采取了在线辨识，也就是说在飞行器飞行的过程中，通过在线辨识理论方法，控制器自己判断自身所处的状态、参数等，根据这些信息响应，切换不同的控制策略或控制参数

那么现代无人机的飞控究竟意味着什么？简单来说，这一技术由易到难基本分成三个层级：飞行、感知、交互。按照这种方式分类，目前的无人机基本只处于大约1.5级水平，但这已经是一个很了不起的成就了。为什么这么说呢？道理是很直观的。第一级“飞行”，是指无人机在了解自身状态并进行稳定控制的基础上，可以通过地面人员遥控、移动端设置路线或远程指令完成预定航线的自动飞行，这是无人机飞行控制的入门阶段，这一级可以完成一些基本的任务了，比如空旷区域的远程侦察。这看起来似乎很简单，事情恐怕不是表面上的样子。以垂直起降无人机为例，这种空中机器人最大的控制特性就是其不稳定特性，类似用指尖平稳地托起一支筷子，必须不停地调整姿态、位置才得以平衡。人最快的反应速度大约每秒5次，而垂直起降无人机要想达到优秀的控制性能，需要每秒300次的感知和计算，任何一次的计算错误或计算中断的结果都是机器坠毁、任务停止。一套完整的飞控器件接近1000个，是一部复杂手机的几倍，从安卓手机到苹果手机，死机对于使用者仅仅是重启加一声叹息的事，而对于无人机来说死机是无法接受的。这些部件首先要保证自身运转正常，其次相互之间的电气、通信要正常，组装后要经历各种测试、机体振动的冲击，最后要求忍受住风吹日晒及老化过程！难吗？难！想把“飞行”搞好，先要一套完善可扩展的硬件系统架构，具备强大的计算能力以及高带宽的总线通信能力；其次器件要根据飞行需求按照商业、工业、军工不同等级标准选择。在实时嵌入式操作系统上，构建具有自身及环境适应性强的控制算法；最后，在使用前进行温度、压力、振动、电磁兼容、飞行性能等全科目全产品检验。要飞好已经很不容易了，但这对人类的需求而言却远远不够。要将无人机应用在农业、物流、巡检等复杂环境怎么办？应用于更复杂的军事行动中又该怎么办。楼房能躲开吗？能找到合适降落地点吗？能在复杂的、瞬间变化的环境中将特定目标识别出来并向其飞去吗？不行，必须升至第二级的“感知”。

在战后无人机飞控技术的发展中，西方很大程度上放弃了传统的模态分段控制，无须再对不同飞行状态进行建模、参数辨识，而是采取了在线辨识，也就是说在飞行器飞行的过程中，通过在线辨识理论方法，控制器自己判断自身所处的状态、参数等，根据这些信息响应，切换不同的控制策略或控制参数(www.xing528.com)

那么现代无人机的飞控究竟意味着什么？简单来说，这一技术由易到难基本分成三个层级：飞行、感知、交互。按照这种方式分类，目前的无人机基本只处于大约1.5级水平，但这已经是一个很了不起的成就了。为什么这么说呢？道理是很直观的。第一级“飞行”，是指无人机在了解自身状态并进行稳定控制的基础上，可以通过地面人员遥控、移动端设置路线或远程指令完成预定航线的自动飞行，这是无人机飞行控制的入门阶段，这一级可以完成一些基本的任务了，比如空旷区域的远程侦察。这看起来似乎很简单，事情恐怕不是表面上的样子。以垂直起降无人机为例，这种空中机器人最大的控制特性就是其不稳定特性，类似用指尖平稳地托起一支筷子，必须不停地调整姿态、位置才得以平衡。人最快的反应速度大约每秒5次，而垂直起降无人机要想达到优秀的控制性能，需要每秒300次的感知和计算，任何一次的计算错误或计算中断的结果都是机器坠毁、任务停止。一套完整的飞控器件接近1000个，是一部复杂手机的几倍，从安卓手机到苹果手机，死机对于使用者仅仅是重启加一声叹息的事，而对于无人机来说死机是无法接受的。这些部件首先要保证自身运转正常，其次相互之间的电气、通信要正常，组装后要经历各种测试、机体振动的冲击，最后要求忍受住风吹日晒及老化过程！难吗？难！想把“飞行”搞好，先要一套完善可扩展的硬件系统架构，具备强大的计算能力以及高带宽的总线通信能力；其次器件要根据飞行需求按照商业、工业、军工不同等级标准选择。在实时嵌入式操作系统上，构建具有自身及环境适应性强的控制算法；最后，在使用前进行温度、压力、振动、电磁兼容、飞行性能等全科目全产品检验。要飞好已经很不容易了，但这对人类的需求而言却远远不够。要将无人机应用在农业、物流、巡检等复杂环境怎么办？应用于更复杂的军事行动中又该怎么办。楼房能躲开吗？能找到合适降落地点吗？能在复杂的、瞬间变化的环境中将特定目标识别出来并向其飞去吗？不行，必须升至第二级的“感知”。

感知层次是指无人机不仅了解自身状态，对外界环境也要通过传感器了如指掌。感知通过传感器选型、数字滤波、多传感器数据融合、基于感知的路径规划等技术，让无人机在复杂环境中完成任务且飞行自如。这听起来似乎也没什么大不了的。但问题在于，人类总喜欢用自己的标准衡量其他事物，在我们的思维里，变形金刚的能力应该是容易做到的。殊不知，人类经历了多少年的进化才有了今天丰富的感知和思维能力。人感知世界主要靠看，眼睛具有极高的分辨率、自动变焦、自动调焦、自动白平衡、自动光圈……各种自动，而目前无人机感知用到的传感器和计算能力比人的能力还差十万八千里。智能引入其他传感器，比如激光、声呐、雷达等，每种传感器的特性不同，需要将这些流媒体、离散矩阵等结构化和非结构化数据归拢好形成合力，物理、数学、电子、电路等知识缺一不可。这很容易吗？恐怕不是。事实上，要让无人机的飞控做好“感知”也并非不可能，但先要针对应用场景的环境变量、复杂程度、精度要求、响应时间进行感知传感器的硬件选型和组合；其次进行数据的初步整理、深度数据融合；最后基于感知结果，以及飞行器的运动学和动力学特性进行任务、路径的规划。显然，这不可能是一蹴而就的事情，至少在目前的这个时间段里，我们能为无人机做的还很有限，这也是为什么我们说目前的无人机飞控基本只处于大约1.5级水平的原因所在。可以“飞”得好，但“感知”能力只处于初级水准，差强人意。进一步的问题在于，就算是无人机拥有了令人满意的“飞行”+“感知能力”，达到了2.0的级别，但飞控技术达到这种程度就足够了吗？当然不是。无人机为什么不能“交互”呢？为什么不能在空中进行危险品的采样、输电线路损坏器件的维修更换、货物的自动抓取与运输呢？以交互为前提的任务自主才是无人机发展的终极目标。可要达到这种程度想想都难！交互是在感知的基础上，在了解了外界环境后，对环境中的目标进行交互作业的过程……不妨让我们脑洞大开一下，某天发生大面积停电，无人机通过巡查发现了一处输电线路破损，这时飞机伸出机械手，熟练地摘除废件、取出备件、更换和缠绕绝缘胶带、放回工具，飞回基地完成任务。看似不起眼的过程，却因为所有操作都在空中而异常艰难。我们都看到过在空间站上进行维修任务的航天员、水下作业的潜航员，他们的任何动作都非常困难，就是因为他们都处在悬浮状态，任何的力都会产生反作用力，导致定位、操作的不确定性。无人机空中交互也是，在于目标接触过程中，会产生反作用力，影响飞行平稳，而飞行姿态的影响又会导致操作力的变化，进入一个恶性循环。要实现空中的有效交互，首先要在四季变化的环境下进行精确的预测性感知，判断在反作用力后系统的状态；其次要考虑通过整体建模或解耦控制消除操作臂本身运动过程对飞行器的影响；最后保证在操作臂与目标接触及移动过程中，外力/力矩对飞行器的影响最小，实现安全交互任务……

感知层次是指无人机不仅了解自身状态，对外界环境也要通过传感器了如指掌。感知通过传感器选型、数字滤波、多传感器数据融合、基于感知的路径规划等技术，让无人机在复杂环境中完成任务且飞行自如。这听起来似乎也没什么大不了的。但问题在于，人类总喜欢用自己的标准衡量其他事物，在我们的思维里，变形金刚的能力应该是容易做到的。殊不知，人类经历了多少年的进化才有了今天丰富的感知和思维能力。人感知世界主要靠看，眼睛具有极高的分辨率、自动变焦、自动调焦、自动白平衡、自动光圈……各种自动，而目前无人机感知用到的传感器和计算能力比人的能力还差十万八千里。智能引入其他传感器，比如激光、声呐、雷达等，每种传感器的特性不同，需要将这些流媒体、离散矩阵等结构化和非结构化数据归拢好形成合力，物理、数学、电子、电路等知识缺一不可。这很容易吗？恐怕不是。事实上，要让无人机的飞控做好“感知”也并非不可能，但先要针对应用场景的环境变量、复杂程度、精度要求、响应时间进行感知传感器的硬件选型和组合；其次进行数据的初步整理、深度数据融合；最后基于感知结果，以及飞行器的运动学和动力学特性进行任务、路径的规划。显然，这不可能是一蹴而就的事情，至少在目前的这个时间段里，我们能为无人机做的还很有限，这也是为什么我们说目前的无人机飞控基本只处于大约1.5级水平的原因所在。可以“飞”得好，但“感知”能力只处于初级水准，差强人意。进一步的问题在于，就算是无人机拥有了令人满意的“飞行”+“感知能力”，达到了2.0的级别，但飞控技术达到这种程度就足够了吗？当然不是。无人机为什么不能“交互”呢？为什么不能在空中进行危险品的采样、输电线路损坏器件的维修更换、货物的自动抓取与运输呢？以交互为前提的任务自主才是无人机发展的终极目标。可要达到这种程度想想都难！交互是在感知的基础上，在了解了外界环境后，对环境中的目标进行交互作业的过程……不妨让我们脑洞大开一下，某天发生大面积停电，无人机通过巡查发现了一处输电线路破损，这时飞机伸出机械手，熟练地摘除废件、取出备件、更换和缠绕绝缘胶带、放回工具，飞回基地完成任务。看似不起眼的过程，却因为所有操作都在空中而异常艰难。我们都看到过在空间站上进行维修任务的航天员、水下作业的潜航员，他们的任何动作都非常困难，就是因为他们都处在悬浮状态，任何的力都会产生反作用力，导致定位、操作的不确定性。无人机空中交互也是，在于目标接触过程中，会产生反作用力，影响飞行平稳，而飞行姿态的影响又会导致操作力的变化，进入一个恶性循环。要实现空中的有效交互，首先要在四季变化的环境下进行精确的预测性感知，判断在反作用力后系统的状态；其次要考虑通过整体建模或解耦控制消除操作臂本身运动过程对飞行器的影响；最后保证在操作臂与目标接触及移动过程中，外力/力矩对飞行器的影响最小，实现安全交互任务……

感知层次是指无人机不仅了解自身状态，对外界环境也要通过传感器了如指掌。感知通过传感器选型、数字滤波、多传感器数据融合、基于感知的路径规划等技术，让无人机在复杂环境中完成任务且飞行自如。这听起来似乎也没什么大不了的。但问题在于，人类总喜欢用自己的标准衡量其他事物，在我们的思维里，变形金刚的能力应该是容易做到的。殊不知，人类经历了多少年的进化才有了今天丰富的感知和思维能力。人感知世界主要靠看，眼睛具有极高的分辨率、自动变焦、自动调焦、自动白平衡、自动光圈……各种自动，而目前无人机感知用到的传感器和计算能力比人的能力还差十万八千里。智能引入其他传感器，比如激光、声呐、雷达等，每种传感器的特性不同，需要将这些流媒体、离散矩阵等结构化和非结构化数据归拢好形成合力，物理、数学、电子、电路等知识缺一不可。这很容易吗？恐怕不是。事实上，要让无人机的飞控做好“感知”也并非不可能，但先要针对应用场景的环境变量、复杂程度、精度要求、响应时间进行感知传感器的硬件选型和组合；其次进行数据的初步整理、深度数据融合；最后基于感知结果，以及飞行器的运动学和动力学特性进行任务、路径的规划。显然，这不可能是一蹴而就的事情，至少在目前的这个时间段里，我们能为无人机做的还很有限，这也是为什么我们说目前的无人机飞控基本只处于大约1.5级水平的原因所在。可以“飞”得好，但“感知”能力只处于初级水准，差强人意。进一步的问题在于，就算是无人机拥有了令人满意的“飞行”+“感知能力”，达到了2.0的级别，但飞控技术达到这种程度就足够了吗？当然不是。无人机为什么不能“交互”呢？为什么不能在空中进行危险品的采样、输电线路损坏器件的维修更换、货物的自动抓取与运输呢？以交互为前提的任务自主才是无人机发展的终极目标。可要达到这种程度想想都难！交互是在感知的基础上，在了解了外界环境后，对环境中的目标进行交互作业的过程……不妨让我们脑洞大开一下，某天发生大面积停电，无人机通过巡查发现了一处输电线路破损，这时飞机伸出机械手，熟练地摘除废件、取出备件、更换和缠绕绝缘胶带、放回工具，飞回基地完成任务。看似不起眼的过程，却因为所有操作都在空中而异常艰难。我们都看到过在空间站上进行维修任务的航天员、水下作业的潜航员，他们的任何动作都非常困难，就是因为他们都处在悬浮状态，任何的力都会产生反作用力，导致定位、操作的不确定性。无人机空中交互也是，在于目标接触过程中，会产生反作用力，影响飞行平稳，而飞行姿态的影响又会导致操作力的变化，进入一个恶性循环。要实现空中的有效交互，首先要在四季变化的环境下进行精确的预测性感知，判断在反作用力后系统的状态；其次要考虑通过整体建模或解耦控制消除操作臂本身运动过程对飞行器的影响；最后保证在操作臂与目标接触及移动过程中，外力/力矩对飞行器的影响最小，实现安全交互任务……

近些年，无人机领域经历了全球军备竞赛，民用无人机市场“千机大战”的格局，当下的无人机行业乱象丛生，对于投资人和创业者来说，无人机市场已经几近红海。然而由于一个“难”字，竖立起来的壁垒足够拔地参天，飞控的奥妙无疑是无人机行业的核心技术，这也是为什么在无人机创业的大潮中，虽然新兴的无人机企业如雨后春笋，但这些PPT做得很漂亮的企业，大多熬不过第一轮“风投”的原因所在。事实上，虽然一些介绍飞行器制造的相关节目里，工程师们在说到飞控时，都会讲“这是整个系统最核心的部分”，但目前的大多数无人机创业公司的应用产品还是普遍将飞行器视为核心资产，所有的人力、财力、物力都围绕着飞行器本身转，预期通过无人机的使用愉悦人们心情或者在生产中创造价值。更直接一点来说，无论PPT渲染的概念卖弄着怎样的情怀，套路的实质都是将开源飞控直接商品化卖钱。然而，这现实吗？开源飞控直接商品化有着天然的基因缺陷：一是硬件器件未经可靠性、规模化验证。开源飞控的设计初衷是供极客们二次开发或者爱好者DIY的“半成品”，其硬件选型往往是用于移动终端或其他机器人的消费级器件，意在体现整体系统架构并控制较低成本，并未充分考虑温度、环境、振动、批量供货等产品化过程；二是软件技术体系冗余严重、资源不足。出于通用性的考虑，目前开源飞控适配几乎所有类型的飞行器、通信协议中预留了大量负载字段、占用了几乎大部分系统资源等，这些特性会造成过度冗余的底层程序、控制策略、通信协议段、不足的内存及计算资源，后续的开发会持续处于“将就”的状态，造成产品不稳定。

近些年，无人机领域经历了全球军备竞赛，民用无人机市场“千机大战”的格局，当下的无人机行业乱象丛生，对于投资人和创业者来说，无人机市场已经几近红海。然而由于一个“难”字，竖立起来的壁垒足够拔地参天，飞控的奥妙无疑是无人机行业的核心技术，这也是为什么在无人机创业的大潮中，虽然新兴的无人机企业如雨后春笋，但这些PPT做得很漂亮的企业，大多熬不过第一轮“风投”的原因所在。事实上，虽然一些介绍飞行器制造的相关节目里，工程师们在说到飞控时，都会讲“这是整个系统最核心的部分”，但目前的大多数无人机创业公司的应用产品还是普遍将飞行器视为核心资产，所有的人力、财力、物力都围绕着飞行器本身转，预期通过无人机的使用愉悦人们心情或者在生产中创造价值。更直接一点来说，无论PPT渲染的概念卖弄着怎样的情怀，套路的实质都是将开源飞控直接商品化卖钱。然而，这现实吗？开源飞控直接商品化有着天然的基因缺陷：一是硬件器件未经可靠性、规模化验证。开源飞控的设计初衷是供极客们二次开发或者爱好者DIY的“半成品”，其硬件选型往往是用于移动终端或其他机器人的消费级器件，意在体现整体系统架构并控制较低成本，并未充分考虑温度、环境、振动、批量供货等产品化过程；二是软件技术体系冗余严重、资源不足。出于通用性的考虑，目前开源飞控适配几乎所有类型的飞行器、通信协议中预留了大量负载字段、占用了几乎大部分系统资源等，这些特性会造成过度冗余的底层程序、控制策略、通信协议段、不足的内存及计算资源，后续的开发会持续处于“将就”的状态，造成产品不稳定。

近些年，无人机领域经历了全球军备竞赛，民用无人机市场“千机大战”的格局，当下的无人机行业乱象丛生，对于投资人和创业者来说，无人机市场已经几近红海。然而由于一个“难”字，竖立起来的壁垒足够拔地参天，飞控的奥妙无疑是无人机行业的核心技术，这也是为什么在无人机创业的大潮中，虽然新兴的无人机企业如雨后春笋，但这些PPT做得很漂亮的企业，大多熬不过第一轮“风投”的原因所在。事实上，虽然一些介绍飞行器制造的相关节目里，工程师们在说到飞控时，都会讲“这是整个系统最核心的部分”，但目前的大多数无人机创业公司的应用产品还是普遍将飞行器视为核心资产，所有的人力、财力、物力都围绕着飞行器本身转，预期通过无人机的使用愉悦人们心情或者在生产中创造价值。更直接一点来说，无论PPT渲染的概念卖弄着怎样的情怀，套路的实质都是将开源飞控直接商品化卖钱。然而，这现实吗？开源飞控直接商品化有着天然的基因缺陷：一是硬件器件未经可靠性、规模化验证。开源飞控的设计初衷是供极客们二次开发或者爱好者DIY的“半成品”，其硬件选型往往是用于移动终端或其他机器人的消费级器件，意在体现整体系统架构并控制较低成本，并未充分考虑温度、环境、振动、批量供货等产品化过程；二是软件技术体系冗余严重、资源不足。出于通用性的考虑，目前开源飞控适配几乎所有类型的飞行器、通信协议中预留了大量负载字段、占用了几乎大部分系统资源等，这些特性会造成过度冗余的底层程序、控制策略、通信协议段、不足的内存及计算资源，后续的开发会持续处于“将就”的状态，造成产品不稳定。

开源飞控的设计初衷是供极客们二次开发或者爱好者DIY的“半成品”

结果，大量的资本“热钱”对于无人机市场（主要是消费级）的兴趣，只在短短的“瞬间”最亢奋，风刮得最厉害的时期是2015年的春天。那个时候，红杉资本、真格基金、创新工场、金沙江创投等，大量的资金进入无人机行业，在当时注册名称中直接含有无人机字样的中国公司，已有474家，近三年内成立的有439家，占比93%，很多人开始改行做无人机，到处挖人，到处是不切实际的商业计划。但十几个月以后，以消费级产品为主打的无人机行业就“负面”新闻不断，许多无人机项目失败，部分无人机厂商出现产品质量问题频出、内部管理混乱、出货靠刷单、拖欠供应商货款等问题。如今，初创期的无人机公司，基本上已经很少有投资人会看了。与这类只靠情怀支撑的（或许还要加上制作精美PPT的祖传手艺）无人机创业公司相比，几家知名的、风生水起的消费级无人机公司（比如“现象级”的大疆创新）则都是从自研飞控做起来的。他们的核心技术团队都是将电容电阻逐个画到板子上、代码一行一行码到屏幕上。开发过程往往是模块化搭建的，比如先开发传感器采集、舵机/电动机控制，再调试独立通道从航向、转速、定高、俯仰、横滚等让飞行器稳定，随后是稳定悬停，到这里已经是成功一大步了，最后是航线飞行，可以按照设定航迹点自动飞行。这里看起来短短几行字，实际上却需要飞控工程师们至少要经历几年的时间，还得是一切顺利的情况下。自研飞控确实耗时耗力，但带来的好处是由于对硬件和软件的充分理解，后续的开发和改进会大大加速，遇到任何问题的改进速度也会大大加快。总而言之，“开源飞控”虽然由于丰富的生态，对于外在功能性需求响应较快，但“自研飞控”对于功能性定制更深入，对于系统性功能需求的开发周期其实更短，这就是竞争优势所在。也正是因为这些原因，前期的有效积累奠定了目前几个知名无人机公司的快速发展（该布局的都已经布局了），而不是在PPT中将“情怀”好高骛远地定位于任务层或是业务层。

开源飞控的设计初衷是供极客们二次开发或者爱好者DIY的“半成品”

结果，大量的资本“热钱”对于无人机市场（主要是消费级）的兴趣，只在短短的“瞬间”最亢奋，风刮得最厉害的时期是2015年的春天。那个时候，红杉资本、真格基金、创新工场、金沙江创投等，大量的资金进入无人机行业，在当时注册名称中直接含有无人机字样的中国公司，已有474家，近三年内成立的有439家，占比93%，很多人开始改行做无人机，到处挖人，到处是不切实际的商业计划。但十几个月以后，以消费级产品为主打的无人机行业就“负面”新闻不断，许多无人机项目失败，部分无人机厂商出现产品质量问题频出、内部管理混乱、出货靠刷单、拖欠供应商货款等问题。如今，初创期的无人机公司，基本上已经很少有投资人会看了。与这类只靠情怀支撑的（或许还要加上制作精美PPT的祖传手艺）无人机创业公司相比，几家知名的、风生水起的消费级无人机公司（比如“现象级”的大疆创新）则都是从自研飞控做起来的。他们的核心技术团队都是将电容电阻逐个画到板子上、代码一行一行码到屏幕上。开发过程往往是模块化搭建的，比如先开发传感器采集、舵机/电动机控制，再调试独立通道从航向、转速、定高、俯仰、横滚等让飞行器稳定，随后是稳定悬停，到这里已经是成功一大步了，最后是航线飞行，可以按照设定航迹点自动飞行。这里看起来短短几行字，实际上却需要飞控工程师们至少要经历几年的时间，还得是一切顺利的情况下。自研飞控确实耗时耗力，但带来的好处是由于对硬件和软件的充分理解，后续的开发和改进会大大加速，遇到任何问题的改进速度也会大大加快。总而言之，“开源飞控”虽然由于丰富的生态，对于外在功能性需求响应较快，但“自研飞控”对于功能性定制更深入，对于系统性功能需求的开发周期其实更短，这就是竞争优势所在。也正是因为这些原因，前期的有效积累奠定了目前几个知名无人机公司的快速发展（该布局的都已经布局了），而不是在PPT中将“情怀”好高骛远地定位于任务层或是业务层。

开源飞控的设计初衷是供极客们二次开发或者爱好者DIY的“半成品”

结果，大量的资本“热钱”对于无人机市场（主要是消费级）的兴趣，只在短短的“瞬间”最亢奋，风刮得最厉害的时期是2015年的春天。那个时候，红杉资本、真格基金、创新工场、金沙江创投等，大量的资金进入无人机行业，在当时注册名称中直接含有无人机字样的中国公司，已有474家，近三年内成立的有439家，占比93%，很多人开始改行做无人机，到处挖人，到处是不切实际的商业计划。但十几个月以后，以消费级产品为主打的无人机行业就“负面”新闻不断，许多无人机项目失败，部分无人机厂商出现产品质量问题频出、内部管理混乱、出货靠刷单、拖欠供应商货款等问题。如今，初创期的无人机公司，基本上已经很少有投资人会看了。与这类只靠情怀支撑的（或许还要加上制作精美PPT的祖传手艺）无人机创业公司相比，几家知名的、风生水起的消费级无人机公司（比如“现象级”的大疆创新）则都是从自研飞控做起来的。他们的核心技术团队都是将电容电阻逐个画到板子上、代码一行一行码到屏幕上。开发过程往往是模块化搭建的，比如先开发传感器采集、舵机/电动机控制，再调试独立通道从航向、转速、定高、俯仰、横滚等让飞行器稳定，随后是稳定悬停，到这里已经是成功一大步了，最后是航线飞行，可以按照设定航迹点自动飞行。这里看起来短短几行字，实际上却需要飞控工程师们至少要经历几年的时间，还得是一切顺利的情况下。自研飞控确实耗时耗力，但带来的好处是由于对硬件和软件的充分理解，后续的开发和改进会大大加速，遇到任何问题的改进速度也会大大加快。总而言之，“开源飞控”虽然由于丰富的生态，对于外在功能性需求响应较快，但“自研飞控”对于功能性定制更深入，对于系统性功能需求的开发周期其实更短，这就是竞争优势所在。也正是因为这些原因，前期的有效积累奠定了目前几个知名无人机公司的快速发展（该布局的都已经布局了），而不是在PPT中将“情怀”好高骛远地定位于任务层或是业务层。

对于无人机行业而言，飞控系统是当之无愧的系统核心

对于无人机行业而言，飞控系统是当之无愧的系统核心

对于无人机行业而言，飞控系统是当之无愧的系统核心