无人机各模块详解与技术分析
无人机自主控制系统的能力需求、结构组成及关键技术分析
无人机自主控制系统的能力需求、结构组成及关键技术分析得益于机械、材料、控制、通信、光学、软件、算法等相关技术的进步，近年来，无人机系统的能力和关键技术成熟度得以不断提升。
且在技术推动和市场拉动的双重作用下，无人机系统正逐步进入一种良性循环的迭代发展模式：一方面，无人机系统在各种传统的经典任务场景中表现得越来越熟练和出色，逐渐实现了“能飞到能用”的跨越;另一方面，无人机系统能力的提升拓展了其应用领域，在原有需求之外不断涌现出更多新的和潜在的应用场景，且来自新需求的牵引反过来促进了相关技术的发展。
在上述发展过程中，面向自主性/自主能力要求的自主控制系统作为无人机最为重要的子系统之一，其研究和应用无疑是无人机系统不断成熟和走向实际应用的重要推动力量，对其理解和认识也在不断深化与完善。
完全意义上的自主控制是无人机未来发展的必然方向和典型特征，其首要目标是支撑无人机实现自主飞行和自主完成特定任务的能力。
而且，近年来人工智能技术的发展与进步也为自主控制系统智能化的“认知”和“决策”能力实现提供了新的思路和动力。
1对自主控制系统的认识一般而言，用于实现自主性或自主能力的控制过程都可以称为自主控制，自主控制本质上属于智能控制范畴，系统自主性的强弱取决于智能水平的高低。
作为自主性实现的重要手段，智能控制学科在基础理论方面取得了长足的进步，其应用领域不断拓展。
但时至今日，客观地说，智能控制仍然不成熟，这在很大程度上归因于关于“智能”的研究本身，智能科学这一充满挑战性的领域至今尚未取得根本性突破，仍有大量的关键问题需要探索和研究。
无人系统是智能控制技术最为重要的应用载体和研究方向，随着电子技术、计算机技术和控制技术的发展，以无人机为代表的无人系统自20世纪90年代起出现了爆炸式的发展。
无人系统与生俱来固有的自主性需求，结合智能控制等先进控制技术发展，催生了自主控制相关概念的出现。
自那时起，关于无人系统自主控制的研究在英美等发达国家开始逐渐得到重视，自主控制系统及相关技术也成为无人系统自主性实现最为重要的支撑。
无人机操控与维护中的技术要点解析
无人机操控与维护中的技术要点解析随着科技的不断进步，无人机作为一种重要的航空器，已经在各个领域得到广泛应用。
无人机的操控与维护是确保其安全运行和有效使用的关键。
本文将从无人机的操控技术、维护要点以及未来发展方向等方面进行分析和探讨。
一、无人机操控技术1. 遥控技术：无人机的操控主要依赖于遥控技术。
遥控器作为操控的核心设备，通过无线信号与无人机建立连接，实现对其飞行、拍摄、悬停等功能的控制。
遥控技术的稳定性和精准度对于无人机的操控至关重要。
2. 自动化技术：随着人工智能和自动化技术的发展，无人机的自主飞行能力越来越强。
通过搭载各种传感器和算法，无人机可以实现自主避障、自动起降、路径规划等功能。
这些自动化技术的应用，不仅提高了无人机的飞行安全性，还提高了操作的便捷性和效率。
3. 数据传输技术：在无人机的操控过程中，数据的传输是至关重要的。
无人机需要将传感器采集到的数据及时传回地面控制中心，以便操作员进行实时监控和决策。
因此，高效可靠的数据传输技术是无人机操控的关键之一。
二、无人机维护要点1. 机身检查：无人机的机身是其运行的基础，因此定期进行机身检查是非常重要的。
包括检查机身结构是否完好、螺旋桨是否松动、电池是否正常等。
机身检查的目的是确保无人机在飞行过程中不出现意外情况，保证飞行安全。
2. 电池维护：无人机的电池是其动力来源，因此电池的维护也是非常重要的。
定期检查电池的充电状态、电池温度、电池容量等，并根据使用情况合理充放电，以延长电池的寿命。
3. 摄像设备维护：无人机常常搭载摄像设备，用于拍摄照片或录制视频。
因此，定期检查和清洁摄像设备是必要的，以确保图像质量和拍摄效果。
此外，还需要注意保护摄像设备，避免碰撞或损坏。
4. 软件更新：无人机的软件系统也需要定期更新，以保持其功能的完善和稳定。
软件更新通常包括系统补丁、新功能的添加以及性能的优化等。
及时进行软件更新可以提升无人机的操控性和安全性。
三、无人机操控与维护的未来发展1. 自主化：随着人工智能和自动化技术的不断发展，无人机的操控和维护将更加自主化。
无人机零部件及其功能介绍
无人机零部件及其功能介绍1. 无人机概述无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）是一种无人驾驶的飞行器，利用先进的导航和控制系统，可以自主飞行、执行任务并完成任务。
无人机在军事、民用和商业领域都有广泛的应用，如侦察、目标跟踪、环境监测、农业植保等。
2. 无人机主要部件2.1 飞行器平台无人机的基础结构，包括机体、机翼、起落架等部分，提供飞行器的整体支撑和操控。
根据不同任务需求，可以选择不同类型的飞行器平台，如固定翼、旋翼或飞艇等。
2.2 动力系统为无人机提供飞行动力，包括发动机、电动机、电池等部件。
根据飞行器平台的不同，动力系统的类型和功率也会有所不同。
2.3 导航控制系统用于无人机的自主飞行和操控，包括GPS、惯性测量单元（IMU）、控制单元等部件。
导航控制系统能够根据预设的航线或实时指令，实现精准的航行和姿态控制。
2.4 任务载荷安装在无人机上的设备，用于执行特定的任务，如摄像头、传感器、通信设备等。
任务载荷的类型和数量取决于无人机的应用领域和任务需求。
3. 无人机次要部件3.1 通信系统实现无人机与地面控制站之间的数据传输和指令接收，包括无线电、卫星通信等设备。
通信系统需要具备稳定、可靠的性能，以保证无人机在复杂环境中的正常工作。
3.2 传感器系统用于感知周围环境，为无人机提供导航和任务执行所需的信息，如高度计、气压计、温度传感器等。
传感器系统的种类和数量取决于无人机的应用领域和任务需求。
3.3 防护系统保护无人机及其主要部件不受外部环境的影响，如防水、防尘、防雷等设备。
防护系统的设计和配置取决于无人机的应用环境和任务需求。
4. 无人机功能介绍4.1 侦察与监视无人机可以利用搭载的摄像头和其他传感器进行侦察与监视任务。
它们可以飞行到目标区域上空，获取高分辨率的图像和视频资料，实时传输给地面控制站。
这种技术广泛应用于军事领域，为指挥员提供实时情报支持。
4.2 目标跟踪与打击无人机可以跟踪并锁定目标，进行打击或摧毁。
无人机零部件及其功能介绍 ppt课件
显示端 接收天线
显示端：可以配置iPad、安卓机和苹果手机等，或者大疆精灵
4Pro V2.0版本自带的高亮显示屏
ppt课件
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遥控器
显示器托架
电源键
天线 摇杆
遥控器是用来对无人机飞行动作进行控制的部件，主要包 括电源键、摇杆、天线和几个快捷键
ppt课件
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无人机分类
飞行器分类 稳定性
固定翼 自稳定
续航时间
长
直升机
不稳定,完整驱 动
多旋翼
不稳定，欠驱 动
中
短
飞行效率 荷载 其他
高
大
起飞助跑，降 落滑行
中
中
可垂直起降， 机械结构复杂
低
小
可垂直起降， 机械结构简单
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无人机分类
无人机 重量分 类（按 民航法 规）
微型：0kg-7 kg 轻型：7 kg-116 kg 小型：116 kg -5700 kg 重型（大型）：5700kg以上
无人机零部件及其功能介绍
总体结构介绍 动力系统 机身系统 机载系统 图传系统 遥控器
无人机分类
多旋翼无人机历史
无人机应用
无人区使用注意 事项
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禁飞区
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总体结构介绍
飞控系统
螺旋桨
图传系统
电机 机架
起落架
电调
相机
云台
智能电池
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遥控器
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动力系统
螺旋桨：无人机产生推力的最主要部件，
四旋翼无人机一般搭配4个螺旋桨，其中两 个正方向，两个反方向
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Hale Waihona Puke 5电机：多旋翼无人机的电机多采用无刷直流电动机，
无人机中的数据处理与分析技术研究
无人机中的数据处理与分析技术研究随着科技的不断进步和人类对技术的不断追求，无人机这个词汇越来越频繁地出现在我们的日常生活中。
随着其广泛应用，气象、农业、航空、安防领域等等对无人机的需求也越来越大，使得无人机技术不断得到探索和发展。
但是，无人机的数据处理与分析技术也变得越来越重要，因为有了高效的数据处理与分析技术，无人机的应用场景才得以广泛拓展。
一、无人机的数据处理技术无人机在飞行过程中会搜集大量的数据，如图像、声音、温度、气压等等数据。
因为这些数据是分散和不完整的，对于数据处理和分析的技术提出了高要求。
在过去，当人们需要对这些数据进行处理时显得困难，但是在现代技术的助力下，针对无人机数据处理，大量的数据处理技术得以应用。
其中一些常用的数据处理技术有以下几种：1. 机器学习算法机器学习算法是指一种能够自我学习的算法，无需进行显式编程，通过分析和理解数据，能够自动的提高自身。
通过使用这些算法，无人机不仅可以自动地获取95%以上的图像识别正确率，而且可以不断的、自我修正，提高精度。
2. 深度学习网络深度学习网络是一种基于人工神经网络的学习，可以用于自然语言处理、语音识别、图像处理等领域。
将深度学习网络用于无人机数据处理时，它们可以学习对图像的语义感知，分析无人机画面中的物体和场景，并自动识别目标。
3. 神经网络算法神经网络是一种反馈系统，重点解决模式识别、有限状态识别、生物信号处理等问题，在无人机应用中，可以用于无人机图像数据的处理与分析。
二、无人机的数据分析技术无人机的数据分析技术主要是为了分析野外数据采集和处理过程中所产生的大量数据，使数据成为有用的信息，以便进行进一步的决策和分析。
无人机的数据分析技术常用于以下领域：1. 农业无人机在农业领域的应用已经成为当今农业生产中的一个重要发展方向。
数据分析技术可以收集关于农田作物、土地和气候的信息，探讨如何优化农业生产。
2. 气象无人机技术在气象领域已被广泛应用，无人机可以搜集需要的气象数据，并且可以实时发送数据到中央控制台和气象站，以帮助研究员更好地处理数据，并监控天气变化。
无人机应用知识：无人机的控制系统及算法介绍
无人机应用知识：无人机的控制系统及算法介绍无人机是一种无人驾驶的飞行器，大幅提升了人类的观察、勘察和采集能力。
无人机的控制系统和算法是无人机成功运作的关键，本文将为大家介绍无人机控制系统的工作原理和常用的算法。
一、无人机控制系统的工作原理无人机控制系统的核心是飞行控制器（Flight Controller，FC）。
飞行控制器主要包括传感器、CPU、调制解调器和电源系统等组成，其中传感器和CPU是最为重要的部分。
1.传感器飞行控制器的传感器主要包括以下几种：（1）加速度计（Accelerometer）：用于测量飞行器的加速度，确定其加速度的大小和方向。
（2）陀螺仪（Gyroscope）：用于测量飞行器的角速度，确定其旋转速度和方向。
（3）磁力计（Magnetometer）：用于测量飞行器所处的磁场，确定其所在的方向。
（4）气压计（Barometer）：用于测量飞行器所处的高度，确定其海拔高度。
2. CPU飞行控制器中的CPU负责运算和控制，其主要功能包括数据采集、信号处理、控制计算和控制输出等。
通过分析传感器采集的数据，CPU可以得到飞行器的实时状态信息，从而根据预设的控制算法进行计算，输出给各个执行机构控制指令，从而调整飞行器的运动状态。
3.调制解调器调制解调器是飞行控制器与地面站进行通信的设备，主要负责接收地面站发送的指令，并将飞行器状态信息上传到地面站。
4.电源系统飞行控制器需要电源供电，无人机通常使用锂电池作为主要电源。
电源系统设计不当会对飞行控制器的性能产生影响，例如电源电压波动会导致飞行控制器输出的控制指令不稳定。
二、常用的无人机控制算法无人机的控制算法是控制系统重要的组成部分，其好坏直接决定着飞行器飞行的稳定性和精度。
以下是几种常用的无人机控制算法。
1. PID控制算法PID控制算法是一种常见的飞行器控制算法，其作用是通过将飞行器的状态与期望状态之间的误差作为控制量，不断调整飞行器的姿态以尽可能减小误差。
植保无人机操控技术课件：植保无人机故障分析及检修
植保无人机故障分析及检修
学习任务三 植保无人机动力系统故障分析及维 修
植保无人机故障分析及检修
知识目标
掌握电机电调故障分析及维修。 掌握电池与小电故障分析及维修
知识点1：电机电调故障与维修
植保无人机的拆装
1.电机异响、堵转、转速异常 处理方法：检查电机是否进异物、电机变形、电机轴承松动。 2.提示起飞异常 处理方法： (1)检查对应的问题电机与电调的连接情况（如接触不良）。 (2)必要时，可拆除全部桨叶检查四个电机是否可以正常工作(注意必须按拆换桨叶流程操作)。 (3)如果故障持续存在，请更换电调。 3.提示打桨失败 处理方法： (1)飞机重新上电，手动打桨或者让飞机再次自动起飞，如果飞机打桨成功，就可以确认问题解决。 (2)如果故障持续出现(飞机打桨失败)，根据飞控指示灯提示去检查动力连线或重新校正磁罗盘。 4.电机不能连续转动 处理方法：检查电机电调连接，包括相关电机电调线束。 5.发出滴滴响声
知识点1：飞控模块故障与维修
（3）飞控 GPS 无定位、信号弱、无通讯 处理方法： 1）观察起飞点旁边是否有树木或建筑物等物体遮挡。 2）是否有高压线、变电站、信号塔、军事基地及机场等外界干扰。 3）重新上电飞机。 4）检查飞控 GPS 和飞控模块的连接是否正常。 5）更换飞控 GPS 模块。
植保无人机故障分析及检修
植保无人机故障分析及检修
知识点2：传感器模块故障与维修
植保无人机的拆装
1.高度传感器无通信 处理方法：检查相关线束，更换距离传感器。 2.高度传感器读数过低 处理方法： (1)检查高度传感器是否松动，确保高度传感器圆锥里的金属面清洁，无腐蚀，内壁无凸起杂物粘附。 (2)检查是否有电源线或其他配件离传感器太近，这些将影响传感器感知区域。 (3)如果故障依然存在，请更换距离传感器。 3.高度传感器接口断连 处理方法：请检查高度传感器和距离传感器模块之间的连接，如果连接没问题但故障持续，请更换高度传感器 。 4.异常升高、不防地 处理方法：请检查高度传感器（圆锥里的金属面清洁，无腐蚀，内壁无凸起杂物粘附以及附近是否有松动的线 ）和距离传感器（圆环面是否清洁）。
《无人机工作系统实用技术》PPT课件模块3 无人机航电系统
XT30，再配上平衡头的接口。一般还有 5V的输出，甚至是无线充电的输出，可 以给到手机充电，也有type-C的输出， 给笔记本电脑供电。
无人机动力系统
无人机动力系统
相关知识点1:认识无人机动力电池充电器
充电器的输入接口一般有两种，一种是充电器内置了直流电 源，可以直接接到家里的220V的市电，另一种就需要有额外 的直流电源把220V的市电转换成直流电或者是使用大的电池 包，给到充电器，然后再给电池充电。
分电板本质上就是一块电路板，其主要功能是 使各种电子元器组件通过电路进行连接，起到 导通和传输的作用，是电子产品的关键电子互 连件。几乎每种电子设备都离不开印制电路板 ，因为其提供各种电子元器件固定装配的机械 支撑、实现其间的布线和电气连接或电绝缘、 提供所要求的电气特性，其制造品质直接影响 无人机的稳定性和使用寿命。
② 节能环保的再生放电功能。
③ 超快平衡电池单片电芯的能力。
④ 提供智能电源管理系统，可设置放电电流、电压限制和放电量告警，避免过度放电。
⑤ 支持并联充电，在并联充电板的支持下，可同时给多块电池充电。
相关知识点1:认识无人机动力电池充电器
无人机动力电池充电器通常被成为平衡 充电器。这是因为无人机所用的动力电 池是由多片锂电池串联而成，为了能让 串联的锂电池组每一块锂电池都能平衡 电压，同时充满电池，就需要专用的平 衡充电器。
1.电线
电线是指传输电能的导线。分裸线、电磁线和绝缘线。裸线没有绝缘层，包括铜、铝平线、架空绞线以及各种型材(如型 线、母线、铜 排、铝排等)。它主要用于户外架空及室内汇流排和开关箱。电磁线是通电后产生磁场或在磁场中感应产生 电流的绝缘导线。它主要用于电动机和变压器绕圈以及其他有关电磁设备。其导体主要是铜线，应有薄的绝缘层和良好的 电气机械性能，以及耐热、防潮、耐溶剂等性能。选用不同的绝缘材料可获得不同的特性。
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无人机各模块详解与技术分析
如今无人机成为了展会最大的热点之一，大疆（DJI）、Parrot、3D Robotics、AirDog 等知名无人机公司都有展示他们的最新产品。
甚至是英特尔、高通的展位上展出了通信功能强大、能够自动避开障碍物的飞行器。
无人机在2015年已经迅速地成为现象级的热门产品，甚至我们之前都没有来得及细细研究它。
与固定翼无人机相比，多轴飞行器的飞行更加稳定，能在空中悬停。
主机的硬件结构及标准的遥控器的结构图如下图。
四轴飞行器系统解析图
遥控器系统解析图
以上只是标准产品的解剖图，有些更加高级的如针对航模发烧友和航拍用户们的无人机系统，还会要求有云台、摄像头、视频传输系统以及视频接收等更多模块。
飞控的大脑：微控制器
在四轴飞行器的飞控主板上，需要用到的芯片并不多。
目前的玩具级飞行器还只是简单地在空中飞行或停留，只要能够接收到遥控器发送过来的指令，控制四个马达带动桨翼，基本上就可以实现飞行或悬停的功能。
意法半导体高级市场工程师介绍，无人机/多轴飞行器主要部件包括飞行控制以及遥控器两部分。
其中飞行控制包括电调/马达控制、飞机姿态控制以及云台控制等。
目前主流的电调控制方式主要分成BLDC方波控制以及FOC正弦波控制。
新唐的MCU负责人表示：多轴飞行器由遥控，飞控，动力系统，航拍等不同模块构成，根据不同等级产品的需求，会采用到不同CPU内核。
例如小四轴的飞行主控，因功能单纯，体积小，必须同时整合遥控接收，飞行控制及动力驱动功能；中高阶多轴飞行器则采用内建DSP 及浮点运算单元的，负责飞行主控功能，驱动无刷电机的电调（ESC）板则采用MINI5(＄1.0889)系列设计。
低阶遥控器使用SOP20 封装的4T 8051 N79E814；中高阶遥控器则采用Cortex-M0 M051系列。
另外，内建ARM9及H.264视频边译码器的N329系列SOC则应用于2.4G 及5.8G的航拍系统。
在飞控主板上，目前控制和处理用得最多的还是MCU而不是CPU。
由于对于飞行控制方面主要都是浮点运算，简单的ARM Cortex-M4内核32位MCU都可以很
好的满足。
有的传感器MEMS芯片中已经集成了DSP，与之搭配的话，更加简单的8位单片机也可以做到。
高通和英特尔推的飞控主芯片
CES上我们看到了高通和英特尔展示了功能更为丰富的多轴飞行器，他们采用了比微控制器（MCU）更为强大的CPU或是ARM Cortex-A系列处理器作为飞控主芯片。
例如，高通CES上展示的Snapdragon Cargo无人机是基于高通Snapdragon 芯片开发出来的飞行控制器，它有无线通信、传感器集成和空间定位等功能。
Intel CEO Brian Krzanich也亲自在CES上演示了他们的无人机。
这款无人机采用了“RealSense”技术，能够建起3D地图和感知周围环境，它可以像一只蝙蝠一样飞行，能主动避免障碍物。
英特尔的无人机是与一家德国工业无人机厂商Ascending Technologies合作开发，内置了高达6个英特尔的“RealSense”3D摄像头，以及采用了四核的英特尔凌动（Atom）处理器的PCI-express定制卡，来处理距离远近与传感器的实时信息，以及如何避免近距离的障碍物。
这两家公司在CES展示如此强大功能的无人机，一是看好无人机的市场，二是美国即将推出相关法规，对无人机的飞行将有严格的管控。
此外，活跃在在机器人市场的欧洲处理器厂商XMOS也表示已经进入到无人机领域。
XMOS公司市场营销和业务拓展副总裁Paul Neil博士表示，XMOS的xCORE
多核微控制器系列已被一些无人机/多轴飞行器的OEM客户采用。
在这些系统中，XMOS多核微控制器既用于飞行控制也用于MCU内部通信。
Paul Neil说：xCORE多核微控制器拥有数量在8到32个之间的、频率高达500MHz 的32位RISC内核。
xCORE器件也带有Hardware Response I/O接口，它们可提供卓越的硬件实时I/O性能，同时伴随很低的延迟。
“这种多核解决方案支持完全独立地执行系统控制与通信任务，不产生任何实时操作系统（RTOS）开销。
xCORE 微控制器的硬件实时性能使得我们的客户能够实现非常精确的控制算法，同时在系统内无抖动。
xCORE多核微控制器的这些优点，正是吸引诸如无人机/多轴飞行器这样的高可靠性、高实时性应用用户的关键之处。
”
多轴飞行器需要用到四至六颗无刷电机（马达），用来驱动无人机的旋翼。
而马达驱动控制器就是用来控制无人机的速度与方向。
原则上一颗马达需要配置一颗8位MCU来做控制，但也有一颗MCU控制多个BLDC马达的方案。
多轴无人机的EMS/传感器
某无人机方案商总经理认为，目前业内的玩具级飞行器，虽然大部分从三轴升级到了六轴MEMS，但通常采用的都是消费类产品如平板或手机上较常用的价格敏
感型型号。
在专业航拍以及专为航模发烧友开发的中高端无人机上，则会用到质量更为价格更高的传感器，以保障无人机更为稳定、安全的飞行。
这些MEMS传感器主要用来实现飞行器的平稳控制和辅助导航。
飞行器之所以能悬停，可以做航拍，是因为MEMS传感器可以检测飞行器在飞行过程中的俯仰角和滚转角变化，在检测到角度变化后，就可以控制电机向相反的方向转动，进而达到稳定的效果。
这是一个典型的闭环控制系统。
至于用MEMS传感器测量角度变化，一般要选择组合传感器，既不能单纯依赖加速度计，也不能单纯依赖陀螺仪，这是因为每种传感器都有一定的局限性。
比如说陀螺仪输出的是角速度，要通过积分才能获得角度，但是即使在零输入状态时，陀螺依然是有输出的，它的输出是白噪声和慢变随机函数的叠加，受此影响，在积分的过程中，必然会引进累计误差，积分时间越长，误差就越大。
这就需要加速度计来校正陀螺仪，因为加速度计可以利用力的分解原理，通过重力加速度在不同轴向上的分量来判断倾角。
由于没有积分误差，所以加速度计在相对静止的条件下可以校正陀螺仪的误差。
但在运动状态下，加速度计输出的可信度就要下降，因为它测量的是重力和外力的合力。
较常见的算法就是利用互补滤波，结合加速度计和陀螺仪的输出来算出角度变化。
ADI亚太区微机电产品市场和应用经理表示，ADI产品主要的优势就是在各种恶
劣条件下，均可获得高精度的输出。
以陀螺仪为例，它的理想输出是只响应角速度变化，但实际上受设计和工艺的限制，陀螺对加速度也是敏感的，就是我们在陀螺仪数据手册上常见的deg/sec/g的指标。
对于多轴飞行器的应用来说，这个指标尤为重要，因为飞行器中的马达一般会带来较强烈的振动，一旦减震控制不好，就会在飞行过程中产生很大的加速度，那势必会带来陀螺输出的变化，进而引起角度变化，马达就会误动作，最后给终端用户的直观感觉就是飞行器并不平稳。
除此之外，在某些情况下，如果飞行器突然转弯，可能会造成输入转速超过陀螺仪的测试量程，理想情况下，陀螺仪的输出应该是饱和输出，待转速恢复到陀螺仪量程范围后，陀螺仪再正确反应实时的角速度变化，但有些陀螺仪确不是这样，一旦输入超过量程，陀螺便会产生震荡输出，给出完全错误的角速度。
还有某些情况下，飞行器会受到较大的加速度冲击，理想情况陀螺仪要尽量抑制这种冲击，ADI的陀螺仪在设计的时候，也充分考虑到这种情况，利用双核和四核的机械结构，采用差分输出的原理来抑制这种“共模”的冲击，准确测量“差模”的角速度变化。
但某些陀螺仪在这种情况下会产生非常大错误输出，甚至是产生震荡输出。
“对于飞行器来说，最重要的一点就是安全，无论它的硬件设计还是软件设计，都要首先保证安全，而后才是极致的用户体验。
”
“未来飞行器上的MEMS产品也会向集成化方向发展，比如3轴加速度加上3
轴陀螺仪的集成产品，甚至是SOC，把处理器也集成进去，直接提供角度输出供后端处理器调用。
由于飞行器的应用场景一般都是户外，客户势必会做全温范围内的温度补偿，而在出厂前就对MEMS产品做好了全温范围内的温补，或者是设计超级低温漂的传感器，都会是MEMS产品在这一领域的发展方向。
当然可靠性依然是最重要的指标。
”他认为。
随着无人机的功能不断增加，GPS传感器、红外传感器、气压传感器、超声波传感器越来越多地被用到无人机上。
方案商已经在利用红外和超声波传感器来开发出可自动避撞的无人机，以满足将来相关法规的要求。
集成了GPS传感器的无人机则可以实现一键返航功能，防止无人机飞行丢失。
而内置了GPS功能的无人机，可以在软件中设置接近机场或航空限制的敏感地点，不让飞机起飞。