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解决方案

无人机探测与避障激光雷达方案

提供前向或下视距离输入,帮助无人机系统识别障碍距离并触发减速、绕行或停止逻辑。

无人机使用激光雷达探测前方障碍物

场景

应用场景

LiDAR 输出目标距离和状态;障碍物识别、风险判断、轨迹规划与执行由飞控或伴随计算机完成。

工程问题

  • 障碍物高度、材质和入射角不同。
  • 多方向安装需要分别校准和处理盲区。
  • 避障动作的阈值、冗余和安全策略属于整机系统。

为什么使用激光雷达

直接距离输入比单纯图像估距更容易接入阈值、减速和停止逻辑,但必须在目标飞行器上验证。

工作流程

  1. 确定探测方向、目标类型、最小安全距离和动作。
  2. 按量程、视场和安装空间选择型号。
  3. 将距离、状态和时间戳接入飞控或伴随计算机。
  4. 用真实障碍物和飞行速度验证误报、漏报与降级。

技术比较与选型

比较维度适用条件LiDAR替代技术替代技术表现结论
障碍物距离输入系统需要可解释的距离阈值和动作触发输出单点距离和状态。视觉避障可提供形态信息,但依赖光照、算法和算力。

两者可组合;LiDAR 不替代识别和规划。

公开来源Benewake customer application materials · 核验于 2026-09-01

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安装与集成

  • 按探测方向刚性安装并记录姿态;在飞控或伴随计算机中处理距离状态、阈值和失效降级。

    TF02-Pro / TF03 / TFmini-S · Flight controller, companion computer, or UAV safety system · Target system release to be verified before deploymentBenewake customer application materials · 核验于 2026-09-01

使用边界

  • LiDAR 不负责识别障碍物类别或规划路径;量程外、遮挡、低反射率和快速运动目标必须单独验证。

    TF02-Pro / TF03 / TFmini-SBenewake customer application materials · 核验于 2026-09-01

资料

第三方证据

仿蜜蜂导航研究中的 TFmini-S 与 TF-NOVA

机构
Delft University of Technology, Micro Air Vehicle Laboratory
型号
—
用途
研究记录 TFmini-S 与 TF-NOVA 在机器人导航实验中的型号使用。
出处
Efficient robot navigation inspired by honeybee learning flights 2026 DOI: 10.1038/s41586-026-10461-3
品牌归属
型号级:原文仅记型号
打开原始来源 ↗查看证据引用 →

FAQ

常见问题

避障是北醒产品完成还是客户系统完成?

产品提供距离和状态数据,障碍判断、数量识别、减速绕行和停止动作由客户的飞控或上层系统完成。

Resources

资料与参考

用真实任务条件确认选型

提交任务高度、目标表面、环境、安装空间和飞控版本,工程团队可协助安排选型与验证。

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