来源:市场资讯

(来源:AMOVLAB阿木实验室)

森林深处,是飞行机器人自主能力的一场真正考验。

在开阔环境中,无人机已经能够依靠成熟的飞控系统完成稳定飞行。但当它进入林下空间,面对密集植被、复杂地形和不断变化的目标环境,飞行任务将变得完全不同。

树木与枝叶不断遮挡视线,让无人机难以准确感知周围环境;复杂的空间结构增加了避障难度,每一次飞行决策都需要更加谨慎;弱 GPS 环境降低了定位可靠性,对自主导航提出更高要求;

而持续移动的目标,更要求无人机具备实时感知与动态追踪能力。

如何让无人机在这样的环境中看懂周围世界,找到目标,并持续完成自主追踪

这正是本期创新课题:林下移动目标追踪,希望探索的方向。

01

挑战赛课题介绍

林下移动目标追踪

本课题面向林下复杂环境,探索单架无人机自主完成移动目标追踪的方法。

无人机需要具备:

  • 感知环境的能力;

  • 发现目标的能力;

  • 规划路径的能力;

  • 持续跟踪的能力。

最终实现从“人工操控飞行”到“自主完成任务”的转变。

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课题挑战目标

五大技术方向,构建完整追踪能力。

自主定位

让无人机知道“自己在哪里”。探索复杂环境下的位置估计方法,为自主飞行提供基础。

技术方向:

视觉定位|惯性导航|多源融合

环境感知

让无人机理解“周围有什么”。通过传感器获取环境信息,实现空间理解和障碍识别。

技术方向:

环境建模|障碍检测|空间感知

目标感知

让无人机找到需要追踪的目标。完成移动目标发现、定位和状态判断。

技术方向:

目标检测|目标跟踪|状态预测

追踪控制

让无人机保持持续跟随。根据目标运动变化调整飞行策略。

技术方向:

跟踪算法|运动控制|动态调整

导航避障

让无人机实现安全飞行。根据环境变化规划路径,完成动态避障。

技术方向:

路径规划|自主决策|安全控制

课题应用场景

林下移动目标追踪不仅是一项技术挑战,也对应着多个真实应用方向。

森林巡护

辅助森林资源管理,提高复杂区域巡查效率。

应急搜救

在复杂环境中快速发现并跟踪人员目标。

野外探索

支持无人系统开展未知区域探索任务。

智能巡检

提升无人机在非结构化环境中的自主作业能力。

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02

飞行机器人创新创造挑战赛

飞行机器人的发展,需要更多真实场景验证。一个创新想法,只有经过开发、测试和应用验证,才能真正转化为具有价值的产品。

为了帮助更多开发者参与其中,2026-2027年度飞行机器人创新创造挑战赛正式开启。

赛事面向高校、科研院所、科技企业、开发者团队及飞行机器人爱好者,打造集技术学习、项目开发、场景验证和成果展示于一体的创新平台。

参赛团队可基于FlyCore飞行机器人融控系统 开展项目开发,从方案设计、系统搭建,到场景验证和项目竞演,完成属于自己的飞行机器人创新作品。

同时,赛事将定期举办飞行机器人开发训练营,围绕系统搭建、技术开发、项目实践等内容,为参赛团队提供学习交流和项目成长支持。

持续发布创新课题,提供探索方向

为了帮助参赛团队快速进入开发实践,挑战赛将持续推出系列创新课题。

每期课题将结合飞行机器人技术方向和真实应用场景,为开发者提供项目参考。

开发者可以基于推荐课题开展研究,也可以结合自身兴趣进行拓展创新。

从一个技术想法,到一台真正能够完成任务的飞行机器人,这正是挑战赛希望推动的创新过程。

03

基于FlyCore,冲击百万创新基金

FlyCore飞行机器人融控系统,为开发者提供从飞行控制、定位导航到任务开发的一体化开发基础

FlyCore融合飞控、建图定位、识别规划、传感器接入等核心能力,构建感知、定位、规划、控制的完整闭环,支持开发者快速搭建飞行机器人平台,开展算法验证和应用探索。

基于 FlyCore,参赛团队可以快速完成方案设计、功能开发和场景验证,将自己的创新想法转化为真正能够飞行、能够完成任务的机器人作品。

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通过 FlyCore,团队可以:

✓ 快速搭建飞行机器人平台✓ 开展算法验证与功能开发✓ 完成真实场景测试✓ 参与挑战赛项目竞演

让想法真正飞起来,让创新走向真实应用。

本届挑战赛设立百万年度专项激励总资金,持续征集具有真实应用价值和产品潜力的飞行机器人创新项目。除现金奖励外,赛事还将为优秀项目提供技术指导、样机打磨、工程验证、供应链与市场推广等支持;表现突出的项目有机会进入产品化共创计划,并获得产业资源、创业孵化或战略投资支持。

求喜欢