4、无人机核心传感器：GPS/RTK定位模块、惯性测量单元（IMU）、气压计与超声波测距、光流传感器
做农业无人机集群，第一件事是什么？
不是写代码，不是调参数。是搞清楚你的无人机到底「感知」到了什么。
我见过太多团队，一上来就搞集群协同，结果飞机在天上飘来飘去，根本定不住。为什么？传感器数据打架了。今天这一章，我就带你把这几个核心传感器彻底吃透。
4.1 GPS/RTK定位模块：你的飞机到底在哪？
普通GPS，精度大概在2-5米。做植保作业，这个精度够吗？
说实话，不太够。你想啊，两架飞机间隔3米作业，GPS误差一飘，直接就撞上了。
所以农业无人机，我强烈建议上RTK。
RTK（实时动态差分定位） 能把精度干到厘米级。原理不复杂：地面放一个基准站，天上飞机接收差分信号，消除公共误差。
我在新疆做棉花田项目时，遇到过一个问题：RTK信号在田埂边经常丢失。后来发现是基准站架设位置太低，被棉花杆挡住了。嗯，这里要注意——基准站一定要架在开阔地带，天线至少离地2米。
选型建议：
- Ublox F9P：性价比之王，双频段，支持RTK，我团队现在的主力方案
- NovAtel OEM7：工业级，抗干扰强，但价格感人
- 国产和芯星通：这几年进步很大，农业场景够用
小技巧：RTK初始化需要时间。我习惯在起飞前先让模块锁定固定解（Fix），别急着起飞。等那个「Fix」标志亮起来，再解锁电机。
4.2 惯性测量单元（IMU）：飞机的「内耳」
GPS告诉你位置，但更新频率只有10Hz。飞机在两次GPS更新之间怎么保持姿态？
靠IMU。
IMU由三轴加速度计和三轴陀螺仪组成。加速度计测「平动」，陀螺仪测「转动」。说白了，就是感知飞机自身的运动状态。
我个人习惯用BMI088，温度稳定性好，在农业高温环境下不容易飘。之前用过MPU6050，夏天田里40多度，零偏直接跑飞，飞机开始自旋——那次差点炸机。
避坑指南：IMU一定要做温补校准。我曾经在实验室调好的参数，到田里全废了。后来每次作业前，我都会让飞机在地面预热5分钟，让IMU温度稳定下来。
IMU数据融合，一般用卡尔曼滤波。代码示例：
// 简化的IMU数据融合（互补滤波）
float angle = 0.98 * (angle + gyro_y * dt) + 0.02 * accel_angle;
// 实际项目中，我会用EKF（扩展卡尔曼滤波）
// 状态量：[位置, 速度, 姿态角, 陀螺零偏]
// 观测量：[GPS位置, 加速度计, 磁力计]你想想看，如果IMU数据不准，后面的所有控制都是空中楼阁。所以IMU的选型和校准，值得花时间。
4.3 气压计与超声波测距：高度信息的双重保障
GPS能给出海拔高度，但精度太差，垂直误差通常有3-5米。农业作业需要精确到厘米级的高度控制——比如喷洒农药，离作物冠层太近会伤苗，太远药液飘散。
这时候就需要气压计和超声波了。
| 传感器 | 测量范围 | 精度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 气压计（BMP280） | 0-10km | ±0.5m（相对高度） | 中高空定高 |
| 超声波（HC-SR04） | 2cm-4m | ±1cm | 低空悬停、起降 |
| 激光测距（TFmini） | 0.1-12m | ±1cm | 仿地飞行 |
气压计的原理很简单：高度越高，气压越低。但有个坑——天气变化、风的影响都会导致气压波动。我在广东做水稻田项目时，台风天前后气压变化剧烈，飞机高度忽高忽低。后来加了低通滤波，才稳住。
我的经验：超声波适合低空（3米以内），超过这个距离信号衰减严重。农业场景我推荐用激光测距替代超声波，虽然贵一点，但稳定得多。
4.4 光流传感器：没有GPS也能悬停
你有没有想过，如果GPS信号被遮挡（比如大棚里、树荫下），飞机怎么保持位置？
光流传感器就是干这个的。
它本质上是一个微型摄像头，通过捕捉地面纹理的运动，计算出飞机的水平速度。配合IMU，可以实现无GPS条件下的定点悬停。
我用的是PMW3901，体积小，功耗低。但要注意：
- 需要地面有纹理（纯色地面不行）
- 离地高度最好在1-3米
- 光照要充足（弱光下性能下降）
有一次在温室里做授粉实验，地面是白色塑料膜，光流直接失效。后来我贴了一些黑色胶带做人工纹理，才解决问题。说白了，光流就是个「视觉里程计」，它需要「看得见」地面的变化。
融合策略：我通常把光流速度作为EKF的观测量，与GPS速度做加权融合。GPS信号好时，信任GPS；GPS丢失时，切换到光流+IMU的纯惯性导航。
4.5 传感器融合：1+1>2
单个传感器都有短板。GPS怕遮挡，IMU会漂移，气压计受天气影响，超声波测距短，光流依赖纹理。
怎么办？融合。
我常用的融合架构：
- 位置估计：GPS（主）+ 光流（辅助）+ IMU（预测）
- 姿态估计：IMU（主）+ 磁力计（航向修正）
- 高度估计：气压计（中高空）+ 超声波/激光（低空）
说白了，就是让每个传感器干自己最擅长的事。GPS管水平位置，IMU管姿态和短时预测，气压计管高度，超声波管近地保护。
重要提醒：传感器融合不是越多越好。每增加一个传感器，就多一个故障点。我见过有人堆了8个传感器，结果数据冲突，飞机直接乱飞。够用就好，冗余度控制在2-3倍即可。
好了，这一章的内容就到这里。下一章我们会讲执行器——有了感知，怎么让飞机动起来。
课后思考：如果GPS和光流数据冲突了，你该怎么判断哪个更可信？提示：看协方差矩阵。