详解多旋翼飞行器上的传感器技术
飞行器的多传感器融合技术研究
飞行器的多传感器融合技术研究在当今航空航天领域，飞行器的性能和安全性一直是人们关注的焦点。
为了实现更精确的导航、更可靠的飞行控制以及更全面的态势感知，多传感器融合技术应运而生，并逐渐成为飞行器设计与研发中的关键技术之一。
多传感器融合技术，简单来说，就是将来自多个不同传感器的信息进行综合处理和分析，以获得更准确、更完整、更可靠的测量结果和状态估计。
在飞行器中，常见的传感器包括惯性导航系统（INS）、全球定位系统（GPS）、气压高度计、雷达、光学传感器、磁力计等。
这些传感器各自具有独特的测量原理和性能特点，同时也存在着一定的局限性和误差。
惯性导航系统是一种不依赖外部信息的自主导航设备，它通过测量飞行器的加速度和角速度来推算位置、速度和姿态信息。
然而，惯性导航系统的误差会随时间积累，长时间运行后会导致较大的定位偏差。
全球定位系统则能够提供高精度的位置和速度信息，但在信号受到遮挡或干扰的情况下，其性能会受到严重影响。
气压高度计可以测量飞行器的相对高度，但易受到大气环境变化的干扰。
雷达能够探测目标的距离、速度和方位，但在复杂的电磁环境中可能会出现误判。
光学传感器可以获取丰富的图像信息，但受光照条件和天气状况的限制。
磁力计用于测量地磁场方向，从而辅助确定飞行器的姿态，但容易受到周围磁场的干扰。
为了克服单个传感器的局限性，充分发挥它们的优势，多传感器融合技术显得尤为重要。
多传感器融合技术的基本原理是利用不同传感器测量值之间的冗余性和互补性，通过适当的算法对这些测量值进行融合处理，从而得到更优的估计结果。
常见的多传感器融合算法包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等。
卡尔曼滤波是一种基于线性系统模型的最优估计方法，它通过预测和更新两个步骤不断修正估计值，以实现对系统状态的准确估计。
扩展卡尔曼滤波则将卡尔曼滤波推广到非线性系统中，通过对非线性模型进行线性化处理来实现状态估计。
无迹卡尔曼滤波采用无迹变换来处理非线性问题，避免了对非线性模型的线性化近似，具有更高的估计精度。
飞行器智能导航中的传感器技术
飞行器智能导航中的传感器技术在当今科技飞速发展的时代，飞行器的智能导航技术正经历着前所未有的变革。
而在这一领域中，传感器技术的作用举足轻重，它就像是飞行器的“眼睛”和“耳朵”，为其提供了至关重要的环境感知和自身状态信息，使得飞行器能够安全、高效地飞行。
传感器是一种能够感知和测量物理量，并将其转换为电信号或其他易于处理和传输形式的装置。
在飞行器智能导航中，常见的传感器包括惯性传感器、卫星导航传感器、视觉传感器、激光雷达、气压传感器等。
惯性传感器是飞行器导航系统中的核心部件之一。
惯性测量单元（IMU）通常由加速度计和陀螺仪组成。
加速度计可以测量飞行器在三个坐标轴上的加速度，而陀螺仪则能够测量飞行器的角速度。
通过对这些测量数据的积分和运算，可以得到飞行器的速度、位置和姿态信息。
然而，惯性传感器存在着误差积累的问题，随着时间的推移，测量误差会逐渐增大。
因此，在实际应用中，通常需要结合其他传感器来对惯性传感器的误差进行修正和补偿。
卫星导航传感器，如 GPS、北斗等，为飞行器提供了高精度的全球位置信息。
通过接收来自卫星的信号，飞行器可以准确地确定自己的经纬度、高度和速度等参数。
卫星导航系统具有覆盖范围广、精度高的优点，但也存在着信号易受干扰、在某些环境下可能无法正常接收信号的缺点。
比如在高楼林立的城市峡谷、深山峡谷或者电磁干扰强烈的区域，卫星信号可能会变得微弱甚至丢失。
视觉传感器在飞行器智能导航中的应用越来越广泛。
相机作为一种常见的视觉传感器，可以获取飞行器周围的图像信息。
通过图像处理和计算机视觉算法，可以识别出地标、障碍物、跑道等目标，从而为飞行器的导航提供参考。
同时，视觉传感器还可以用于飞行器的姿态估计和速度测量。
然而，视觉传感器的性能受到光照条件、天气状况和图像分辨率等因素的影响，在复杂环境下可能会出现误识别或无法正常工作的情况。
激光雷达是一种通过发射激光脉冲并测量反射信号来获取目标距离和形状信息的传感器。
飞行器的多传感器融合技术
飞行器的多传感器融合技术在现代航空航天领域，飞行器的性能和安全性至关重要。
为了实现更精确的导航、更可靠的控制以及更全面的态势感知，多传感器融合技术应运而生。
这一技术如同为飞行器装上了多双敏锐的“眼睛”，使其能够在复杂的环境中更加自信地翱翔。
多传感器融合技术，简单来说，就是将来自多个不同传感器的信息进行整合和处理，以获得更全面、更准确、更可靠的关于飞行器状态和周围环境的认识。
这些传感器就像是一个个独立的信息源，各自有着独特的优势和局限性。
常见的用于飞行器的传感器包括惯性导航系统（INS）、全球定位系统（GPS）、气压高度计、雷达、激光测距仪、视觉传感器等等。
惯性导航系统能够在短时间内提供高精度的位置、速度和姿态信息，但它的误差会随着时间累积。
全球定位系统则可以提供非常精确的位置信息，但在信号受到干扰或遮挡的情况下可能会失效。
气压高度计能够测量飞行器的相对高度，但容易受到大气条件的影响。
雷达可以探测到远距离的目标，但分辨率可能有限。
视觉传感器能够提供丰富的图像信息，但在恶劣的光照条件下性能会下降。
正是由于每个传感器都存在这样或那样的不足，多传感器融合技术的价值就凸显了出来。
通过将这些传感器的数据进行融合，可以取长补短，从而获得更全面和更可靠的信息。
多传感器融合的过程并非简单地将数据叠加在一起。
它需要一系列复杂的算法和技术来实现。
首先是数据预处理，这包括对各个传感器采集到的数据进行校准、去噪和归一化等操作，以确保数据的质量和一致性。
然后是特征提取，从预处理后的数据中提取出有用的特征信息，例如目标的位置、速度、形状等。
接下来是数据关联，确定来自不同传感器的测量数据之间的对应关系。
最后是融合估计，利用合适的融合算法，如卡尔曼滤波、贝叶斯估计等，将关联后的数据进行融合，得到最终的融合结果。
在实际应用中，多传感器融合技术为飞行器带来了诸多好处。
在导航方面，融合了惯性导航系统和全球定位系统的数据，可以在全球定位系统信号丢失的情况下，依靠惯性导航系统保持一定时间的高精度导航，同时在全球定位系统信号恢复后，及时修正惯性导航系统的累积误差，从而实现连续、准确的导航。
飞行器的多传感器数据融合技术
飞行器的多传感器数据融合技术在现代航空航天领域，飞行器的性能和安全性要求越来越高，多传感器数据融合技术应运而生。
这项技术就像是给飞行器装上了一双更加敏锐和全面的“眼睛”，让其能够在复杂的环境中更加稳定、高效地飞行。
想象一下，飞行器在飞行过程中，会有各种各样的传感器在同时工作。
比如，有测量速度的传感器、测量高度的传感器、测量姿态的传感器，还有测量周围环境的传感器等等。
这些传感器就像一个个独立的信息源，它们各自获取着不同但又相关的数据。
然而，如果只是单纯地依赖某一个传感器的数据，就可能会出现偏差或者不全面的情况。
这时候，多传感器数据融合技术就发挥了关键作用。
多传感器数据融合技术的核心目标是将来自多个传感器的信息进行整合和处理，以获得更准确、更完整、更可靠的关于飞行器状态和周围环境的认知。
通过这种融合，可以有效地弥补单个传感器的局限性，提高整个系统的性能和可靠性。
为了更好地理解多传感器数据融合技术，我们可以把它类比成一个拼图游戏。
每个传感器获取的数据就像是一块拼图，单独看每一块可能不太能看出全貌，但当把所有的拼图块按照正确的方式拼接在一起时，一幅清晰完整的画面就呈现出来了。
在飞行器中，这个“拼接”的过程是通过一系列复杂的算法和数学模型来实现的。
在实际应用中，多传感器数据融合技术通常分为三个层次：数据级融合、特征级融合和决策级融合。
数据级融合是最底层也是最直接的融合方式。
在这个层次，直接将各个传感器获取的原始数据进行组合和处理。
就好像把一堆未经加工的原材料直接混合在一起，然后进行统一的加工处理。
这种融合方式能够最大程度地保留原始数据的细节，但同时也需要处理大量的数据，计算量较大。
特征级融合则是在数据级融合的基础上，先对各个传感器的数据进行特征提取，然后再将这些特征进行融合。
这就好比先从原材料中提取出关键的特征部分，然后再把这些特征组合起来。
这样可以减少数据量，提高处理效率，但也可能会在特征提取的过程中丢失一些有用的信息。
航空器的多传感器数据处理技术
航空器的多传感器数据处理技术在现代航空领域，航空器的安全、高效运行离不开先进的多传感器数据处理技术。
随着航空技术的不断发展，航空器上搭载的传感器数量越来越多，类型也日益丰富，如何有效地处理和融合这些来自不同传感器的数据，成为了保障飞行安全、提升飞行性能和优化飞行管理的关键。
多传感器数据处理技术的重要性不言而喻。
首先，它能够提供更全面、准确的航空器状态信息。
不同的传感器能够感知航空器的不同方面，例如速度、高度、姿态、位置、气象条件等。
通过对这些数据的综合处理，可以获得对航空器运行状况的全方位了解，及时发现潜在的问题和风险。
其次，多传感器数据处理技术有助于提高飞行的可靠性和稳定性。
当某个传感器出现故障或误差时，其他传感器的数据可以进行补充和校正，从而确保飞行控制系统能够获得可靠的输入，维持航空器的稳定飞行。
再者，该技术能够优化飞行路径和燃油消耗。
通过对传感器获取的气象、地形等数据进行分析，可以为航空器规划出更经济、高效的飞行路线，降低运营成本，同时减少对环境的影响。
那么，航空器上常见的传感器都有哪些呢？速度传感器用于测量航空器的空速和地速。
空速传感器通常基于皮托管原理，通过测量气流的压力差来计算空速。
地速则可以通过全球定位系统（GPS）或惯性导航系统（INS）等获得。
高度传感器能够准确测量航空器的飞行高度。
气压式高度表是一种常见的高度传感器，它根据大气压力的变化来确定高度。
而雷达高度表则通过向地面发射电磁波并接收反射信号来测量航空器与地面的相对高度。
姿态传感器包括陀螺仪和加速度计等，用于感知航空器的俯仰、滚转和偏航角度以及加速度变化。
位置传感器如 GPS 能够提供航空器的精确地理位置信息。
气象传感器可以测量温度、湿度、气压、风速、风向等气象参数，为飞行决策提供依据。
这些传感器在工作时会产生大量的数据，如何对这些数据进行有效的处理和融合是一个复杂的问题。
在数据处理过程中，首先需要进行数据采集和预处理。
飞行器的多传感器融合与应用
飞行器的多传感器融合与应用在现代航空航天领域，飞行器的性能和安全性不断追求卓越，多传感器融合技术应运而生，并在飞行器的设计、控制和运行中发挥着至关重要的作用。
多传感器融合，简单来说，就是将来自多个不同传感器的数据整合在一起，以获取更全面、准确和可靠的信息。
这些传感器就像是飞行器的“眼睛”和“耳朵”，它们各自有着独特的功能和特点，但单独使用时都存在一定的局限性。
例如，惯性导航系统能够提供连续的位置、速度和姿态信息，但随着时间的推移会产生累积误差；而全球定位系统（GPS）能够提供高精度的位置信息，但在信号受到干扰或遮挡的情况下可能会失效。
通过将这些传感器的数据融合，就能够取长补短，实现更优的性能。
在飞行器中，常见的传感器类型包括惯性传感器（如加速度计和陀螺仪）、卫星导航传感器（如GPS 和北斗）、气压高度计、磁传感器、视觉传感器（如摄像头）等等。
每种传感器都有其特定的测量原理和适用范围。
惯性传感器是飞行器中最基本的传感器之一，它们能够实时测量飞行器的加速度和角速度。
通过对这些数据进行积分运算，可以推算出飞行器的位置和姿态。
然而，由于积分过程中的误差积累，惯性传感器的测量结果在长时间运行后会出现较大偏差。
卫星导航传感器则可以提供非常精确的位置和速度信息，但它们依赖于卫星信号，在室内、峡谷等环境中可能会失去信号。
此外，卫星导航系统的更新频率相对较低，对于高速运动的飞行器来说，可能无法满足实时性的要求。
气压高度计通过测量大气压力来计算飞行器的高度，但其精度容易受到天气条件和气压变化的影响。
磁传感器可以测量地磁场的方向，从而辅助确定飞行器的航向，但它容易受到周围磁场干扰。
视觉传感器能够提供丰富的环境信息，例如识别障碍物、跟踪目标等，但图像处理和算法的复杂度较高，并且在光照条件恶劣或环境复杂的情况下性能可能会下降。
多传感器融合的方法多种多样，常见的有卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等。
以卡尔曼滤波为例，它是一种基于线性系统模型的最优估计方法。
飞行器环境监测的智能传感器技术与应用案例
飞行器环境监测的智能传感器技术与应用案例在现代航空航天领域，飞行器环境监测至关重要。
准确、实时地获取飞行器周围的环境信息，对于保障飞行安全、优化飞行性能以及提高任务成功率具有极其重要的意义。
智能传感器技术的出现，为飞行器环境监测带来了革命性的变革。
智能传感器是一种集成了传感元件、信号处理电路和微处理器的新型传感器。
它不仅能够感知环境中的物理量，如温度、压力、湿度等，还能够对所采集的数据进行处理、分析和传输。
与传统传感器相比，智能传感器具有更高的精度、更快的响应速度、更强的抗干扰能力以及更低的功耗。
在飞行器环境监测中，温度传感器是必不可少的。
飞行器在飞行过程中，由于空气摩擦、发动机工作等原因，会产生大量的热量。
如果温度过高，可能会导致飞行器结构受损、电子设备故障等严重问题。
智能温度传感器能够实时监测飞行器各个部位的温度变化，并将数据传输给飞行控制系统。
当温度超过安全阈值时，系统会及时采取相应的措施，如启动散热装置、调整飞行姿态等，以保障飞行器的安全。
压力传感器也是飞行器环境监测中的重要组成部分。
飞行器在不同的高度和速度下，所承受的压力会发生很大的变化。
智能压力传感器能够精确测量飞行器外部和内部的压力，为飞行控制系统提供关键的参数。
例如，通过测量大气压力，飞行控制系统可以计算出飞行器的高度；通过测量发动机进气道的压力，系统可以优化发动机的燃烧过程，提高燃油利用率。
湿度传感器在飞行器环境监测中也发挥着重要的作用。
高湿度环境可能会导致飞行器内部的电子设备受潮、腐蚀，影响其正常工作。
智能湿度传感器能够实时监测飞行器内部的湿度变化，并及时发出警报，以便采取相应的防潮措施。
除了上述常见的传感器类型，还有一些专门用于飞行器环境监测的智能传感器，如振动传感器、噪声传感器、电磁辐射传感器等。
振动传感器可以监测飞行器结构的振动情况，及时发现潜在的故障隐患；噪声传感器能够测量飞行器内部和外部的噪声水平，为降噪设计提供依据；电磁辐射传感器则可以监测飞行器周围的电磁环境，保障电子设备的正常运行。
基于多传感器的飞行器姿态控制技术研究
基于多传感器的飞行器姿态控制技术研究随着飞行器技术的发展，多传感器的使用越来越广泛，使得飞行器的精度和舒适度得到了大幅提升。
本文将从基于多传感器的飞行器姿态控制技术方面展开，探讨负责飞行姿态控制的各种传感器的原理和效果，以及姿态控制的方法和应用。
一、飞行器传感器1. 惯性传感器惯性传感器主要用于测量飞行器的姿态，包括加速度传感器和陀螺仪。
加速度传感器主要测量飞行器在重力场中的加速度，陀螺仪主要测量飞行器的角速度。
这两种传感器的结合可以测量飞行器的姿态和运动状态。
2. 磁力传感器磁力传感器主要用于测量地球的磁场，从而反映飞行器的方向。
这种传感器主要包括磁力计和电子罗盘。
磁力计主要测量地磁场的强度和方向，电子罗盘则通过测量磁场从而反映飞行器当前的位置和朝向。
3. 视觉传感器视觉传感器主要用于飞行器的自主导航和避障。
这种传感器主要包括相机、激光雷达、红外传感器等等。
通过这些传感器，飞行器可以感知周围环境的信息，并展开相关操作，比如保持安全距离、精确自动降落等。
二、飞行器姿态控制方法1. PID算法PID算法是一种常见的姿态控制算法。
它根据飞行器的姿态误差来调整相关动作，以使得飞行器的姿态逐渐趋向目标状态。
PID 算法有三个参数：比例参数（P）、积分参数（I）、微分参数（D），它们分别用来调整飞行器的姿态误差、速度误差和加速度误差，来保持稳定的飞行。
2. 模型预测控制法模型预测控制法是一种基于飞行器数学模型的姿态控制方法。
它先建立飞行器的数学模型，然后计算出预测的姿态和动态，以此来进行飞行器的姿态控制。
这种方法比PID算法更加灵活、精确，可以更好地适应不同的飞行场景。
三、多传感器姿态控制的应用1. 民用飞行器民用飞行器主要指消费级无人机，例如无人机拍摄、无人机配送等。
这些飞行器通常都采用多传感器的姿态控制技术，以保证安全、舒适的飞行体验。
2. 军用飞行器军用飞行器的姿态控制技术要求更高，通常采用更加精确和可靠的传感器和姿态控制算法。
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详解多旋翼飞行器上的传感器技术导语：现在多旋翼飞行器市场火爆，诸多产品琳琅满目，价格千差万别。
为了理解这些飞行器的区别，首先要理解这些飞行器上使用的传感器技术。
本文作者YY硕，来自大疆工程师。
2014年的六月，我在知乎“民用小型无人机的销售现状和前景怎么样？ - YY硕的回答”这个问题下面发布了一篇科普多旋翼飞行器技术的回答，在知乎上至今获得了889个赞同、近10万次浏览，并且被几十家媒体和公众号转发。
2014年中正是多旋翼飞行器市场爆发前的风口，后来很多朋友告诉我说正是这篇文章吸引他们走入了多旋翼飞行器行业。
两年来，大疆精灵系列更新了两代，飞控技术更新了两代，智能导航技术从无到有，诸多新的软件和硬件产品陆续发布。
同时我们也多了很多友商，现在多旋翼飞行器市场火爆，诸多产品琳琅满目，价格千差万别。
为了理解这些飞行器的区别，首先要理解这些飞行器上使用的传感器技术。
我觉得现在很有必要再发一篇科普文章，定义“智能导航”这个概念，顺便字里行间介绍一下两年来大疆在传感器技术方面的努力。
1. 飞行器的状态客机、多旋翼飞行器等很多载人不载人的飞行器要想稳定飞行，首先最基础的问题是确定自己在空间中的位置和相关的状态。
测量这些状态，就需要各种不同的传感器。
世界是三维的，飞行器的三维位置非常重要。
比如民航客机飞行的时候，都是用GPS获得自己经度、纬度和高度三维位置。
另外GPS还能用多普勒效应测量自己的三维速度。
后来GPS民用之后，成本十几块钱的GPS接收机就可以让小型的设备，比如汽车、手机也接收到自己的三维位置和三维位置。
对多旋翼飞行器来说，只知道三维位置和三维速度还不够，因为多旋翼飞行器在空中飞行的时候，是通过调整自己的“姿态”来产生往某个方向的推力的。
比如说往侧面飞实际上就是往侧面倾，根据一些物理学的原理，飞行器的一部分升力会推着飞行器往侧面移动。
为了能够调整自己的姿态，就必须有办法测量自己的姿态。
姿态用三个角度表示，因此也是三维的。
与三维位置、三维角度相对应的物理量是三维速度、三维加速度和三维角速度，一共是十五个需要测量的状态。
这十五个状态都对多旋翼飞行器保持稳定飞行有至关重要的作用。
拿“悬停”这件看起来是多旋翼飞行器最基本的能力来说，实际上飞行器的控制器在背后做了一系列“串级控制”：在知道自己三维位置的基础上，控制自己的位置始终锁定在悬停位置，这里的控制量是一个目标的悬停速度，当飞行器的位置等于悬停位置时，这个目标悬停速度为0，当飞行器的位置偏离了悬停位置时，飞行器就需要产生一个让自己趋向悬停位置的速度，也就是一个不为零的目标悬停速度；飞行器要想控制自己产生目标悬停速度，就需要根据自己当前的三维速度，产生一个目标加速度；为了实现这个目标加速度，飞机需要知道自己的三维角度，进而调整自己的姿态；为了调整自己的姿态，就需要知道自己的三维角速度，进而调整电机的转速。
读者可能会想哇为什么这么复杂。
其实我们身边的许多工程产品都在简单的表现背后藏着复杂的过程。
比如汽车的油门也是类似的，踩下油门之后，有传感器测量汽油的流速、控制汽油的流速；然后有传感器测量发动机的转速、控制发动机转速……从踩油门到加速的过程中也有许许多多的传感器在测量汽车的各个状态量，并对这些状态量施加控制。
知道十五个状态量是多旋翼飞行器做任何动作的基础中的基础，但是让飞行器在任何情况下都准确知道这十五个状态量是非常困难的事情，因为现在的科技水平还没有能够实现让一个传感器同时测量这么多的物理量。
几十年来，人们发展出了一套复杂的技术，叫做组合导航，用GPS加上惯性测量元件、气压计和地磁指南针来让飞行器测量自己的十五个状态量。
2. 组合导航惯性测量元件是一种能够测量自身三维加速度和三维角速度的设备（实际上惯性测量元件有两种，一种加速度计，一种角速度计，为了行文方便，我们把这两种元件当做一种，统称为惯性测量元件）。
根据物理学原理，加速度的积分是速度，速度的积分是位置，角速度的积分是角度，理论上单靠惯性测量元件，我们就可以知道十五个状态量。
人类的科技水平也的确实现了这一点：GPS还没被发明以前，导弹上通常都装着一个精密的惯性测量元件，导弹打出去以后靠这个装置测量自己的十五个状态量，然后控制自己飞越海洋和大洲。
然而这种惯性测量元件会在测量的过程中慢慢累积误差，元件本身的工艺、技术、成本越差，积累误差的速度就越快。
导弹上价值几百万的惯性测量元件飞几万公里后会积累十几米到几公里的误差，这种水平的导弹已经非常了不起了，毕竟不是每个国家都可以在背后竖着洲际导弹和国际社会讲道理。
人体内也有惯性测量元件，人的耳蜗充满液体，人运动的时候这些液体有惯性，可以被耳中的神经感受到，因此测出了运动的加速度。
然而人的惯性测量元件非常差，闭上眼睛，也不摸周围的东西，只靠耳蜗感受的移动，人基本没法走直线。
而多旋翼飞行器上用的低成本MEMS惯性测量元件，精度就更差了，它测量的速度和位置在几秒钟内就会发散到几十米开外去，完全没法用来规划控制自己的飞行路线。
此外，惯性测量元件还会受到温度、制造工艺的限制，产生一些测量的偏差，比如说有时温度突然变化之后，一个静止的惯性测量元件会觉得自己转动了起来，虽然它静止着，但是会输出不为零的角速度。
这类测量的偏差需要比较仔细的算法进行修正，而且往往不能单靠惯性测量元件自己的测量完全消除。
地磁指南针是一种测量航向的传感器。
指南针在人们的生活中作用重大，在未知的环境中，不分南北可能寸步难行。
飞行器的机身正方向朝南还是朝北这个状态量用导航的术语来说叫做航向，也就是飞行器姿态的三维角度中的一个，他在组合导航系统中是非常重要的一个状态量。
地磁指南针能够指南指北是因为地球表面空间中有看不见的横贯南北的地磁线，地磁指南针可以测量出穿过自身的地磁强度，从而指出当前自身相对于地磁线的偏转。
同样地，这个理论虽然非常简单，但是地磁线的强度非常弱，很容易受到干扰。
比如多旋翼飞行器通用的无刷电机，在运转的时候就会产生变化的磁场，和地磁场叠加之后，地磁指南针就找不到正确的方向了。
地磁指南针的这个特性非常令人恼火，但是早期的多旋翼飞行器开发人员毫无办法，因为这是唯一的能够确定飞行器在空间中绝对航向的设备。
如果不知道这个航向，就基本没办法进行组合导航。
气压计的原理最为简单。
因为地球表面海拔越高，空气越稀薄，气压越低，因此气压就能够给出飞行器的海拔高度。
不过，不出意料的是，尺寸和重量适合在多旋翼飞行器上使用的气压计有很大的缺陷，它的测量值会受到温度、湿度、空气流速、光照、振动等因素的影响，单靠气压计非常难实现对高度的稳定测量。
组合导航技术结合GPS、惯性测量元件、地磁指南针和气压计各自的优缺点，使用电子信号处理领域的很多技术，融合多种传感器的测量值，获得较为准确的飞行器十五个状态量的测量。
前面说惯性测量元件的测量容易发散，这个发散可以通过GPS来抑制：GPS可以获得三维位置也可以获得三维速度，惯性测量元件可以获得三维加速度，加速度的积分也是速度。
在通过地磁指南针获得航向的基础上，两种速度的观测就可以融合起来，通过GPS的测量值来发现并抑制惯性测量元件的发散。
惯性测量元件的发散被抑制住之后，它也可以更准地测量三维角度和三维加速度。
因此GPS和惯性测量元件在这些情况中互相取长补短。
除此之外，气压计和GPS互相提高了高度测量的精度，地磁指南针、GPS和惯性测量元件一同提高了航向测量的精度，他们都是利用了相同的融合、“互补”的思想。
组合导航技术中传感器互补的原理直接源于1948年诞生的信息论。
克劳德-香农总结归纳出的信息论提出了信息的概念以及如何从数学上度量信息，信息论可以说是现代人类文明的基石之一。
解释清楚信息的本质之后，人们才能够用数学表示一个朴素而又深刻的原理：信息可以用来估计状态，越多的信息可以把状态量估计得越准。
（上图致敬信息论之父，克劳德-香农）此后，控制论的奠基人诺伯特-维纳、鲁道夫-卡尔曼以及其他一大批工程师和科学家完善了通过信息进行状态估计的线性估计理论，进一步提出了传感器之间“互补滤波”，共同减小误差的理论。
卡尔曼设计的卡尔曼滤波器还被实现在了阿波罗飞船的导航计算机当中，使用星座位置和惯性测量元件互补测量阿波罗飞船的十五个状态量。
信息论、线性估计理论以及卡尔曼滤波器允许人们把多个具有误差的传感器通过数学方程融合起来，利用传感器信息估计特定的状态量，而且越多传感器“互补”，可以获得越好的状态估计。
这样，数学给工程学指出了发展方向：造更多牛逼的传感器进行互补，就能获得更好的状态估计能力。
大疆飞控总工程师鱼大人也曾经说过：“最牛逼的工程师都是在搞传感器。
”传感器技术的重要性可见一斑。
作为一种位置传感器，GPS具有诸多的问题，GPS信号只有在开阔的空间内才能给出比较好的测量值，因为GPS接收机需要从天上的卫星获得信号，这些信号要从太空传入大气层，这么远的距离，信号已经相对来说很微弱，所以必须要求接收机和卫星之间的连线上没有遮挡，一旦有建筑甚至是树木的遮挡，卫星发下来的信号就有噪声，GPS接收机就不能给出很好的位置和速度观测。
在室内环境中，GPS甚至完全不能使用。
组合导航技术要想进一步发展，就需要寻找其他能够在GPS不能使用的环境中使用的传感器。
一种较为简单的能够替代GPS测量高度的传感器是小型超声波模块。
这种模块通常有一收一发两个探头，一个探头发出超声波，另一个探头测量回波的时间，能够算出导致声波反弹的物体离探头的距离。
现在在淘宝上，只要10块钱就可以买到一个能够比较准确测量几米内物体距离的超声波模块，被广泛用在大学生制作的小机器人上。
这种10块钱的传感器没有比气压计和MEMS惯性测量元件性能高多少，它发出的声波容易发散，探测到的物体不一定位于探头正前方，另外声波也容易被空气中的水雾、振动所影响，给出完全错误的观测。
因此，超声波模块最好的使用场景是对着地面，测量自身和地面的距离。
3. 视觉感知系统另外一种替代品是视觉感知系统。
1970年之后，随着数字成像技术的发展，相机作为一种传感器开始被广泛研究。
因为人可以通过自己的视觉估计视野中物体的位置、距离，而相机的原理模拟了人的双眼，所以研究者们模仿人的特点，利用相机的二维图像反推图像中物体的三维信息。
这种和二维图像推算三维信息相关的技术和数学理论发展成了一个独立的学科——计算机视觉，也被称作机器视觉。
视觉感知系统是目前世界上最热门的机器人学和机器视觉领域研究课题。
其原理是利用一个或者多个相机构成的视觉传感器系统，采用复杂的算法，通过二维的相机图像推算出视野中物体相对与视觉传感器系统的几何中心的运动信息，如果假设这些物体都是静止的，那么相对运动其实代表了视觉传感器本身的运动。
理论上，计算机视觉技术能够单凭一个相机就可以准确测量十五个状态量，但是与其他传感器类似，相机也有很多的缺陷，包括无法恢复尺度、成像质量有限、计算量消耗巨大等等。