3. 环境感知与地图构建：传感器概述与地图表示

各位同学，大家好。今天我们来聊聊无人机任务规划里最基础、也最绕不开的一环——环境感知与地图构建。

说白了，无人机要飞得聪明，首先得知道自己在哪，周围有什么。我刚开始做无人机那会儿，总觉得算法是核心，传感器随便买买就行。结果有一次试飞，GPS信号被高楼挡了，飞机直接懵了，差点撞树。嗯，从那以后，我再也不敢小看传感器选型了。

3.1 传感器概述

无人机感知环境，靠的就是这几样东西：GPS、IMU、激光雷达、视觉传感器。它们各有各的脾气，也各有各的用处。

3.1.1 GPS（全球定位系统）

GPS 是无人机的“天眼”。它告诉你飞机在经纬度上的绝对位置。精度嘛，民用级大概在 2-5 米。够用吗？说实话，在开阔地带飞飞航线还行，但你要是想贴着树梢飞，或者进隧道，GPS 就靠不住了。

3.1.2 IMU（惯性测量单元）

IMU 是无人机的“内耳”。它测量加速度和角速度，用来推算飞机的姿态和短时位移。IMU 的优点是快，每秒能更新几百次。缺点是会漂移——时间一长，误差就累积起来了。

我记得有一次做室内定位实验，只用 IMU 积分位置，飞了 30 秒，位置误差就超过了 10 米。所以 IMU 必须配合其他传感器做融合，才能用。

3.1.3 激光雷达（LiDAR）

激光雷达是“触手”。它发射激光束，测量反射回来的时间，从而得到周围物体的精确距离。精度可以到厘米级。我习惯用 16 线或 32 线的激光雷达做室外环境建模，效果很稳。

但激光雷达也有缺点：贵、重、怕雨雾。你想想看，大雾天激光打出去就散射了，啥也测不到。

3.1.4 视觉传感器（相机）

视觉传感器是“眼睛”。它获取的图像信息最丰富，能识别颜色、纹理、甚至物体类别。成本低，重量轻，是消费级无人机的标配。

不过视觉的短板也很明显：光照影响大，晚上就瞎了；而且计算量大，需要好的处理器。

传感器	优点	缺点	典型用途
GPS	绝对位置，全天候	精度低，易遮挡	室外导航
IMU	高频，短时精度高	长期漂移	姿态估计，短时定位
激光雷达	高精度，不受光照影响	贵，怕雨雾	建图，避障
视觉	信息丰富，成本低	受光照影响大，计算量大	目标识别，SLAM

3.2 地图表示方法

传感器采集了数据，怎么存成地图？这里有好几种思路。我按自己的理解，把它们分成四类。

3.2.1 栅格地图与八叉树地图

栅格地图是最直观的。把空间切成一个个小格子，每个格子标记为“占用”或“空闲”。简单吧？但问题来了：如果空间很大，格子数量会爆炸。比如一个 1000x1000 米的区域，1 米分辨率，就要 100 万个格子。

八叉树地图就是来解决这个问题的。它用树形结构，只在有障碍物的地方细分格子，空旷的地方用大格子表示。这样内存占用能减少 80% 以上。

我在项目中做过一个实验：同样一片树林，栅格地图用了 500MB，八叉树地图只用了 80MB。效果还更好。

3.2.2 概率地图与拓扑地图

概率地图不是直接说“这里有没有障碍”，而是说“这里有障碍的概率是多少”。比如一个格子，传感器扫到 10 次，8 次显示有障碍，那它的占用概率就是 0.8。这样做的好处是能处理传感器噪声。

拓扑地图则更抽象。它只记录关键节点和它们之间的连接关系，比如“从 A 点走到 B 点，中间经过 C 点”。这种地图适合做路径规划，因为计算量小。但缺点是不够精细，没法做避障。

你想想看，如果你只想让无人机从仓库飞到门口，拓扑地图就够了。但如果你要它在货架间穿梭，那必须用栅格或八叉树地图。

3.3 SLAM 技术简介

SLAM，全称是 Simultaneous Localization and Mapping，中文叫“同步定位与地图构建”。

这名字听着挺唬人，其实核心问题就一个：无人机在一个未知环境里，一边飞，一边要回答两个问题——“我在哪？”和“周围长啥样？”而且这两个问题是互相依赖的：要知道自己在哪，得先有地图；要建地图，又得先知道自己在哪。

是不是有点鸡生蛋蛋生鸡的感觉？

SLAM 就是解决这个循环依赖的。它用滤波或优化方法，同时估计无人机位姿和地图。我最早接触的是 EKF-SLAM（扩展卡尔曼滤波），后来主流变成了图优化 SLAM，比如 ORB-SLAM 和 Cartographer。

我曾经在一个地下车库做测试，GPS 完全没信号，全靠视觉 SLAM 跑了 500 米，最后定位误差不到 1 米。说实话，当时挺震撼的。

3.4 本章知识体系图

下面这张图，是我自己画的。它把本章的核心内容串在了一起。你可以把它当作一张“地图”，帮你理清思路。

这张图把本章的三个核心模块串起来了：传感器是输入，地图是输出，SLAM 则是把两者结合起来的核心技术。你顺着这个逻辑去理解，就不会觉得乱。

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