香港大学张富团队突破无人机自主导航技术：SUPER LiDAR重新定义高速安全飞行边界

香港大学张富教授团队开发的SUPER LiDAR无人机系统，通过激光雷达感知技术、双轨迹规划算法与高敏捷性硬件设计的深度融合，成功实现了无人机在复杂未知环境中20米/秒高速飞行与100%安全避障的双重突破。这一成果不仅刷新了自主无人机性能的极限，更开启了低空经济产业的技术新纪元。

一、技术突破：改写无人机能力边界

1. 极简硬件设计
   SUPER的机身设计以轴距280毫米（仅为大疆Mavic 3的74%）、起飞重量1.5千克的紧凑构型，搭载四台高推重比电机，总推重比突破5.0（远超F35战斗机的0.87），赋予其急转弯、快速加减速等类鸟机动能力。
   核心优势：微型化与高推重比的矛盾化解，为高速飞行奠定物理基础。

2. 激光雷达感知革命
   配备Livox MID360固态激光雷达，实现70米探测距离与20万点/秒的扫描频率，可检测直径2.5毫米的细电线。相比传统视觉传感器3-5米的探测范围，该技术将反应时间延长至3.5秒（以20米/秒飞行速度计算），显著提升安全性。
   创新点：通过时空滑动窗口机制动态更新环境模型，避免移动障碍物遗留“幽灵地图”，在人员随机移动场景中仍保持100%避障成功率。

3. 双轨迹动态切换算法
   首创探索性轨迹与安全轨迹并行生成机制：

4. 探索轨迹：通过多阶段多项式参数化优化飞行路径，最大化速度潜力；
5. 安全轨迹：基于已知无障碍区域生成备份路径，确保紧急状态下无缝切换。
   实测数据：在随机生成的3D森林仿真环境中，SUPER的失败率较传统规划器降低35.9-95.8倍，平均飞行速度提升40%以上。

二、核心技术创新解析

1. 感知-决策-控制闭环优化
2. 感知层：采用FAST-LIO2激光惯性里程计，以200Hz频率输出高精度位姿，实现厘米级环境建模；
3. 决策层：引入梯度优化（L-BFGS求解器），同步优化轨迹空间形态与时间分配，解决高速下的时空耦合难题；

4. 控制层：设计最优控制模块，支持毫秒级动态响应，即使在4.5米/秒强风干扰下仍能稳定悬停。

5. 全天候作业能力
   激光雷达的主动探测特性使SUPER彻底摆脱光照限制。实验显示，其在黑暗室内、密林夜间等场景中，对藤蔓、树枝等细小障碍物的避障成功率保持100%，这一特性在搜救、极地科考等领域具有不可替代价值。

三、产业化应用场景

1. 应急救援
   可穿越倒塌建筑或密林，通过实时三维建图定位幸存者，并投递医疗物资。团队已在模拟灾区完成多目标跟踪测试，SUPER展现12分钟悬停续航与41瓦时电池的高效能源利用率。

2. 基础设施巡检
   针对电力线、输油管道等场景，SUPER的毫米级障碍检测精度与70米探测范围，可替代人工完成高危环境巡检，降低90%以上作业风险。

3. 低空经济新业态

4. 考古勘探：自主构建古遗址三维地图，避免传统勘探对文物的破坏（如中美洲玛雅遗迹勘察案例）；
5. 精准农业：结合激光雷达高程数据，优化农田灌溉与施肥路径，提升资源利用率。

四、技术里程碑意义

张富团队通过“硬件构型创新+算法范式突破”的双轮驱动，解决了自主无人机领域三大核心矛盾：
1. 速度与安全的平衡：双轨迹机制实现“鱼与熊掌兼得”；
2. 感知精度与计算负荷的冲突：原始点云直接处理技术降低70%算力需求；
3. 微型化与续航的悖论：单执行器设计使能耗降低26.7%，悬停时间突破40分钟。

该成果发表于《Science Robotics》的论文《Safety-assured high-speed navigation for MAVs》，被学术界评价为“重新定义了自主系统的环境交互范式”。随着固态激光雷达成本下降，SUPER技术有望在2026年前实现规模化商用，催生万亿级低空经济市场。

参考文献
: 香港大学张富团队FAST-LIO系列算法研究（2025）
: “脉冲星”单旋翼无人机能效突破（2023）
: SUPER系统硬件设计与避障性能实验（2025）
: SUPER算法架构与仿真验证（2025）
: 激光雷达在考古与农业的应用案例（2017-2025）
: SUPER全天候作业能力实测数据（2025）

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