传感器与载荷系统

传感器与载荷是无人机执行具体任务的"眼睛"和"工具"，决定了无人机能"看到"什么、“测量"什么。随着无人机应用领域的不断拓展，载荷系统已从简单的可见光相机发展到涵盖多光谱、LiDAR、热红外等多种传感器的综合系统。CAAC 考试中，不同载荷的工作原理、适用场景和关键参数是重要的考查方向。

1. 无人机常用传感器类型和功能

1.1 传感器分类总览

1.2 传感器选型原则

2. 光学相机载荷

2.1 三个核心参数的关系

2.2 三者之间的关系

• 焦距越长 → 视场角越小 → 单张影像覆盖面积越小 → 细节分辨率越高
• 焦距越短 → 视场角越大 → 单张影像覆盖面积越大 → 细节分辨率越低

考试易错点：分辨率和视场角是此消彼长的关系——想要更高的空间分辨率，就必须接受更小的覆盖范围。

2.3 空间分辨率（GSD）

GSD（Ground Sample Distance）是航测中最关键的参数之一，表示影像中相邻像素中心之间的地面距离：

2.4 GSD 的计算公式

$$GSD = \frac{H × p}{f}$$

其中：

• H = 飞行高度（相对于地面）
• p = 像素尺寸（mm）
• f = 镜头焦距（mm）

考试重点：GSD 与飞行高度成正比——飞得越高，GSD 越大（分辨率越低）；飞得越低，GSD 越小（分辨率越高）。

3. 多光谱和高光谱相机

3.1 多光谱相机

多光谱相机（Multispectral Camera）能够同时采集多个特定波段的光谱信息：

3.2 常用植被指数

3.3 高光谱相机

高光谱相机（Hyperspectral Camera）可以采集数十到数百个连续窄波段的光谱信息：

4. LiDAR（激光雷达）的工作原理

4.1 基本原理

LiDAR（Light Detection and Ranging）通过发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标距离：

$$距离 = \frac{光速 × 往返时间}{2}$$

4.2 LiDAR 系统组成

4.3 LiDAR 的关键参数

4.4 LiDAR vs 光学摄影

考试重点：LiDAR 的核心优势是不受光照影响且可穿透植被冠层获取地面真实高程，这是光学相机无法做到的。

5. 热红外相机的应用场景

5.1 工作原理

热红外相机通过检测物体发射的红外辐射来生成热图像，辐射强度与物体温度直接相关：

5.2 主要应用领域

5.3 热红外相机的关键参数

6. 载荷对飞行性能的影响

6.1 载荷重量的影响

载荷重量增加会直接压缩续航时间。起飞重量与功耗的关系大致呈线性：机体越重，电机需要产生的总推力越大，电池放电越快。

考试重点：无人机的最大起飞重量限制包含机体、电池、载荷三者的总和；载荷超限不仅缩短续航，还会危及飞行安全，任务规划阶段就必须核算。

6.2 载荷重心位置的影响

• 载荷安装位置决定整机重心位置，重心应尽量靠近几何中心
• 重心偏移会使部分电机长期承担更大负载，推力不对称、能耗增加
• 大型载荷（LiDAR、云台相机）必须使用减振支架并对称安装
• 重心过高会放大飞行中的摆动惯性，降低姿态稳定性

6.3 载荷功耗对续航的影响

主动式载荷直接从机体供电系统取电，功耗叠加到飞行功耗之上：

考试重点：任务规划时应同时核算载荷"重量 + 功耗"的双重续航损耗，并保留 20%-30% 的电量安全余量；带大型载荷作业前应缩短计划航程、加密返航点。

7. 小结

传感器与载荷决定了无人机"能干什么活”，复习时抓住三条主线：

1. 原理与场景对应：可见光相机（正射影像/测绘）、多光谱（植被指数分析）、LiDAR（三维点云、可穿透植被间隙）、热红外（温差成像，用于搜救/巡检/测热）
2. 关键参数：光学相机的焦距—视场角—分辨率三角关系与 GSD 计算公式；LiDAR 的测距精度与点密度；热红外的 NETD 与测温范围
3. 对飞行的影响：载荷重量、重心、功耗共同决定实际续航与飞行稳定性，选型必须整机统筹

一句话记住选型原则：“再先进的传感器，也只有匹配任务、且在载荷能力之内，才有价值。”

（数据来源：本文依据 CAAC 无人机驾驶员执照考试大纲及公开教材、行业通行资料整理；具体参数与法规数值以官方最新发布文件为准。） 本文面向授权安全研究与防御建设，未经授权对任何系统实施文中技术属违法行为。