一、模块运行方式
1.传感器数据采集：
输入：环境原始数据。
模块：多种传感器。
运行方式：各传感器独立工作，以不同频率和方式捕获环境信息）。系统需要精确的时间同步。
2.数据预处理：
输入：原始传感器数据。
模块：预处理算法。
运行方式：
图像：畸变校正、去噪、色彩平衡、图像增强。
点云：去噪、运动畸变校正、下采样。
雷达：杂波抑制、目标聚类。
融合基础：时间戳对齐、空间坐标系统一。
3.感知与理解：
输入：预处理后的传感器数据。
模块：目标检测、跟踪、语义分割、深度估计、SLAM/VIO、场景理解等算法。
运行方式：
单传感器处理：
视觉：运行深度学习模型进行目标检测、语义分割、深度估计。
LiDAR：点云聚类分割、目标检测与跟踪、地面分割、三维重建。
雷达：目标检测、速度测量、跟踪。
传感器融合：将不同传感器的处理结果或中间特征进行融合，生成更鲁棒、更全面的环境模型。
4.环境建模：
输入：感知与理解模块的输出。
模块：地图构建与更新模块。
运行方式：将感知到的静态和动态信息整合到地图表示中，并实时更新。
5.信息输出：
输入：环境模型、感知结果。
模块：接口模块。
运行方式：将处理后的关键信息以标准化的格式输出给下游模块。
二、技术要点
1.多传感器融合：
要点：有效融合异质传感器数据，发挥各自优势，弥补单一传感器局限。
难点：精确时空同步、传感器标定精度与在线校准、融合策略选择、处理不同传感器数据频率和延迟差异、融合结果的不确定性管理。
2.目标检测、识别与跟踪：
要点：在各种光照、天气、视角、尺度、遮挡条件下，鲁棒地检测、识别（分类）环境中的关键目标，并持续稳定地跟踪其运动状态。
难点：小目标/远距离目标检测、密集目标场景处理、严重遮挡、快速运动目标、恶劣天气下的性能下降、类别混淆、实时性要求高、需要海量高质量标注数据进行模型训练。
3.实时三维感知与建图：
要点：快速生成无人机周围环境的精确三维表示，区分地面与非地面，识别可通行区域与障碍物，并实时构建或更新环境地图。
难点：计算资源消耗巨大、运动模糊、弱纹理区域的深度估计失效、动态物体对建图的干扰、大尺度环境下地图的存储与更新效率、闭环检测的可靠性。
4.场景理解与语义分割：
要点：不仅知道"有什么"，还要理解"是什么"和"意味着什么"。
难点：语义标签的精细程度与计算开销的平衡、复杂场景的解析、上下文依赖性强、需要强大的泛化能力应对未见过的场景、实时性挑战。
5.计算效率与嵌入式部署：
要点：在无人机有限的机载计算资源上，高效运行复杂的感知算法，满足实时性要求。
难点：模型压缩、硬件加速、算法轻量化设计、软件工程优化（C++/CUDA）、功耗控制。
6.鲁棒性与可靠性：
要点：系统必须在各种复杂、多变、甚至极端的环境条件下保持可靠工作，具备一定的容错能力和失效安全机制。
难点：应对传感器失效/降级、算法在极端条件下的失效模式分析、冗余设计、不确定性估计与传播、设计有效的降级策略。
7.标定与校准：
要点：精确获取传感器自身参数（内参）以及传感器之间的相对位置姿态关系（外参）。在线校准能力也很重要。
难点：标定过程的自动化与便捷性、外参标定精度要求极高（尤其融合时）、在线校准算法的准确性与稳定性、振动和温度漂移对外参的影响。
三、核心难点总结
1.复杂环境的极端鲁棒性：如何让系统在光照剧烈变化、恶劣天气、密集动态目标、严重遮挡、纹理缺失等极具挑战性的条件下，依然保持高精度、高可靠性的感知能力。这是最大的难点。
2.实时性、精度与资源消耗的平衡：在嵌入式平台上，既要处理海量传感器数据，运行复杂模型（深度学习），又要满足严格的实时性要求，还要兼顾功耗和成本，三者之间的平衡极其困难。
3.多传感器深度融合的不确定性管理：不同传感器数据存在噪声、误差和不确定性。如何有效融合这些信息，准确估计融合结果自身的置信度，并将不确定性传递给下游模块进行鲁棒决策，是理论和工程上的难点。
4.动态目标的长时鲁棒跟踪与意图预测：在遮挡、外观变化、复杂交互场景下，稳定跟踪多个动态目标，并预测其未来短时运动轨迹，需要强大的算法和模型。
5.泛化能力：训练数据难以覆盖所有可能的飞行场景和物体。如何让感知系统具备强大的泛化能力，安全应对训练数据中未出现过的物体、场景或极端条件，是保障飞行安全的关键。
6.安全认证与验证：对于载人或关键任务无人机，如何对复杂的感知系统进行严格的测试、验证、确认和符合性认证，以满足航空安全标准，是商业化落地的重大挑战。
