工程實踐：如何使用SU17無人機來實現室內巡檢任務

阿木實驗室最近發布了科研開發者版本的無人機SU17，該無人機上集成了四目視覺，三維激光雷達，云臺吊艙，高算力的機載計算機，是一個非常合適的平臺用于室內外巡檢場景。同時阿木實驗室維護了多個和無人機相關的開源項目。比如路徑規劃相關的Prometheus，比如視覺感知的SpireCV。下面的文章分享就介紹如何用SU17無人機硬件平臺，和眾多開源項目來實現一個無人機室內巡檢的應用案例。

室內巡檢的無人機應用一直面臨著關鍵挑戰，尤其。是定位精度、飛行穩定性和空間適應性等問題，這些因素限制了傳統無人機在復雜室內環境中的有效應用。阿木SU17無人機通過配備四目VIO定位和激光雷達SLAM，結合激光雷達避障技術，成功突破了這些技術瓶頸。它有效解決了室內巡檢飛行中的建圖、定位、路徑規劃和避障問題，確保了在狹小空間中的高效飛行與任務執行。相比其他行業無人機，阿木SU17不僅在穩定性上表現出色，還提供了卓越的開放性。作為一款專為開發者和行業用戶設計的高集成度四旋翼無人機，SU17支持靈活的二次開發接口，允許根據行業需求進行定制化開發。無論是在硬件還是軟件上，SU17的開放性都賦予了它強大的擴展能力，使其能夠適應各種復雜的巡檢場景，提供量身定制的解決方案，極大提升室內巡檢的效率和穩定性。

室內巡檢需要解決的關鍵問題點

**室內定位：**與戶外環境相比，室內巡檢面臨更為嚴峻的挑戰：室內環境無法依賴GPS進行定位。室內要用多種傳感器進行融合定位，比如IMU，視覺，激光等。**復雜的障礙物避讓：**室內環境通常包含多個障礙物，要求無人機具備強大的避障能力，能夠實時感知環境并對飛行路徑進行即時調整，以確保安全飛行。**室內地圖交互：**在室外我們可以用百度/高德地圖進行交互規劃航點。但是一般室內沒有地圖。如何給無人機規劃任務航點，讓無人機飛到指定地點是一個需要解決的問題。**無人機物理碰撞防護：**室內空間比較狹小，無人機的告訴運轉的槳葉非常容易打到墻壁等，需要合適的輕量化的防護裝置來確保，即便有輕微碰撞也不至于導致飛行異常。**無人機自動起降：**室內巡檢核心訴求是不用人工去巡檢，需要規定的時間自動起降，并且完成自動充電，自動完成巡檢任務。

阿木SU17無人機：解決室內巡檢難題

阿木SU17無人機為室內巡檢提供了全面的技術支持，特別是在定位、避障和任務執行方面，憑借其高效的硬件與智能算法，在復雜的室內環境中展現出卓越的表現。

阿木SU17無人機項目無人巡檢案例分享

1. 解決室內定位問題

在這個項目中，SU17無人機依賴三維激光雷達技術來進行精準的定位與建圖。通過激光SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法，SU17能夠實時掃描周圍環境并生成精確的柵格地圖。即使在沒有GPS信號的室內環境中，三維激光雷達依然能夠確保無人機的穩定飛行和準確定位。激光雷達系統通過掃描室內環境的三維結構，能夠對障礙物進行實時感知，為無人機的路徑規劃與避障提供了堅實的基礎。這種技術在復雜環境中的表現非常優秀，尤其是在狹小空間和多障礙物的環境下。三維激光雷達SLAM采用FAST-LIO算法，這個算法在三維激光SLAM表現十分優秀，但是在一些玻璃，環境中幾何特征不明顯的情況也會發散。后續的方向還是做視覺和激光，IMU，GPS融合為發展趨勢，互相補充，提高場景的適應性。我們阿木實驗室推出BSA-SLAM算法庫，目前正在推進視覺和GPS的融合，預計2025年中，推出激光和視覺，GPS融合的版本，進一步提升系統魯棒性。

2. 實時避障與動態路徑規劃

在飛行過程中，SU17的三維激光雷達會實時感知周圍環境，自動識別并避開障礙物。通過激光SLAM算法，無人機能夠根據環境變化動態調整飛行路徑，確保任務順利執行，避免任何潛在的碰撞風險。也可以采用四目攝像頭給出的視覺深度圖來構建地圖進行避障和路徑規劃。避障算法采用的是ego-swarm。該避障算法，具有比較好的動態避障性能，在飛行航線上出現移動障礙物也可以很好的避障。該算法已經集成在我們開源Prometheus運動規劃項目中，大家可以運行仿真。

**項目地址：**https://gitee.com/amovlab/Prometheus

3. 數字孿生地圖與航點規劃

為了優化室內巡檢的飛行任務，我們在地面站中導入STL格式的數字孿生地圖。用戶可以根據該地圖進行航點規劃，設定飛行路徑并自動調整飛行任務。在實際飛行前，用戶通過地面站可以直觀地看到整個環境的三維建模，并在此基礎上規劃任務路線。數字孿生地圖的構建，有很多方式，最理想是無人機邊飛行邊構建，飛行過的場景可以自動構建出地圖。還有一種方式是提前采集數據，激光雷達數據和，RGB數據，做后處理融合。目前視頻里面展現的是提前構建的STL格式三維地圖。這種方式并沒有用飛機自帶的激光雷達和攝像頭數據。

4. 拍攝任務執行

完成飛行路徑規劃后，SU17無人機會按照預定任務執行一系列操作，如拍照、拍視頻或環境監測等。每個任務點設定的停留時間可以根據需要靈活調整，確保采集到高質量的數據。通過精準的路徑規劃與高效的任務執行，SU17能夠確保每次巡檢任務都能精準完成，主要通過SU17這個硬件平臺的ASDK接口，可以調用機身上任何傳感器的數據，比如調用攝像頭云臺視頻流數據，和控制云臺切換的角度。

5. 視覺識別和視覺引導降落

當巡檢任務完成后，SU17無人機會自動返回起始點，并利用圖像精準引導降落算法，在指定位置進行降落。如果配備了無線充電模塊，SU17還能夠自動進行充電，進一步提高續航能力，準備進行下一次巡檢任務。視覺引導相關的功能依靠我們開源Spirecv算法庫實現。

**項目地址：**https://gitee.com/amovlab/SpireCV

有了如上的軟件框架支撐，在配合SU17的硬件可擴展和可開發的特性，就可以在很短時間搭建起一套室內巡檢的解決方案。開發流程如圖所示：

SU17作為硬件平臺，采用我們提供的運動規劃框架，建圖和定位框架，視覺識別框架。可以很方便實現無人機的避障，追蹤，巡檢等應用開發。

開放性與可開發性

與市場上大多數室內巡檢機器人不同，阿木SU17無人機的最大特點之一就是其強大的開放性。SU17并不是一個封閉的系統，而是一個高度集成且開放的無人機開發平臺，專為無人機開發者和行業用戶設計，能夠進行深度二次開發。
**硬件與軟件平臺的開放性：**SU17集成了最新的硬件設備，包括支持四目SLAM、RTK、三維激光雷達、光流定高傳感器等傳感器，且所有硬件設備均可根據需求進行自定義擴展。同時，SU17配備了自研的飛控系統和高算力機載計算機，能夠滿足不同應用場景的開發需求。**二次開發支持：**阿木為用戶提供了完整的二次開發工具包。通過ASDK-G（地面站應用開發接口）和ASDK-D（無人機機體數據讀取接口），用戶可以根據具體需求開發自定義功能，例如云臺控制、視頻推流、IMU數據采集、航線規劃等功能，充分滿足各種行業和科研的特殊需求。

專業的地面站系統： SU17配備了專業版本的地面站系統，支持基于跨平臺的QT編寫，用戶可以獲得二次開發授權，開發出適合自己行業和功能的定制地面站系統。這一開放性設計使得SU17能夠靈活適應不同的應用場景，從科研到工業應用都能提供解決方案。

未來展望：視覺SLAM與激光SLAM的融合定位

雖然當前的項目展示中，SU17依賴的是三維激光雷達進行定位，但我們正在積極研發視覺SLAM與激光SLAM的融合定位系統。這一新技術將進一步提升SU17在室內巡檢中的表現，尤其在視覺數據與激光雷達數據的互補融合下，無人機將能夠更精確地進行定位和避障。結合視覺SLAM和激光SLAM技術，SU17未來將能夠在更多動態、復雜的環境中進行更高效的導航與任務執行。這一技術的完善，將為室內巡檢應用場景開辟更廣闊的前景。